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Enregistrement W4404825309 · doi:10.18280/mmep.111126

Developing IoT Activities Using the Problem-Solving Method: Proposal for Novice Engineering Students

2024· article· en· W4404825309 sur OpenAlexvenueno aff
Ronald Paucar Curasma, Roberto Florentino Unsihuay Tovar, Sergio Jiménez, Nolan Jara Jara, Sara Hermelinda Gonzales Agama, Juan Humberto Quijada-Villegas

Notice bibliographique

RevueMathematical Modelling and Engineering Problems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Robotics and Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternet of ThingsComputer scienceSoftware engineeringMathematics educationEngineering managementEngineeringMathematicsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The inclusion of technological tools in the teaching-learning process in the university environment has not shown significant positive effects on the development of problemsolving skills.Therefore, it is essential to incorporate key methods in education, particularly in engineering, to help students strengthen their skills from the early years of university.The Internet of Things (IoT) emerges as a promising technological alternative to enhance teaching and learning processes in classrooms, while also fostering problem-solving skills in new university students.This study aims to propose a problem-solving method for implementing IoT activities in the classroom, targeted at first-year university students.The method is structured into four phases: understanding the problem, preparation of the plan, implementation of the plan, and solution review.The current study utilized a quasi-experimental design of the pre-test and post-test type, with intentional non-probabilistic sampling that was proportional to the number of students in the population.The results show that, by combining this four-phase method with technological resources (such as block-based programming with mBlock, Arduino boards, BME680 sensors, the ESP12F WiFi module, and MQTT client applications), out of the 73 students who participated in the IoT activities, 57, 49, 60, and 58 improved their skills in problem understanding, plan development, plan execution, and solution review, respectively.Additionally, it was observed that students developed the skill of plan execution to a greater extent, followed by solution review, problem understanding, and plan development.This teaching method aims to assist students who are starting their university studies in participating more effectively in IoT-related tasks and developing strong problem-solving skills.To meet these challenges, the teacher's role is crucial as they must supervise and provide continuous feedback.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,254 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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