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Enregistrement W4405674715 · doi:10.24908/pceea.2024.18519

Developing and Assessing Lifelong Learning Skills through a Self-Determined Learning Approach

2024· article· en· W4405674715 sur OpenAlexaffvenue
Jennifer Chamberland, Hooman Nabovati

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Leadership and Innovation
Établissements canadiensSheridan College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningLifelong learningBachelorAutonomyComputer scienceMathematics educationPsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a Bachelor of Engineering program, educators have developed learning activities and assessment techniques that promote self-directed learning and improve students’ lifelong learning and investigation skills. Inspired by heutagogy and transformative learning theory, two analytical assignments and one annotated bibliography were designed to foster autonomy, resilience, self-efficacy, and motivation, and to accurately assess the associated graduate attributes. To complete analytical assignments, students study peer-reviewed papers on electrostatic transduction and piezoelectricity. They analyze microelectromechanical structures presented in the papers using classical physics and verify their results through computational methods. For the annotated bibliography, students review and assess critically peer-reviewed papers to gain in-depth knowledge in the field of Microelectromechanical Systems (MEMS), particularly sensors, and discuss how the current research contributes to the technology advancements. The developed tasks allow students to reflect, think metacognitively, and adapt learning strategies to address their educational needs. Beyond their role in competency development, these assignments serve as authentic assessments for evaluating graduate attributes, with a particular focus on Life-long Learning.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,038

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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