Transforming, Creating, and Executing a Brand New Frist Year Engineering Materials Course
Notice bibliographique
Résumé
The transition from traditional lecture-style teaching to a flipped learning experience at the University of Calgary’s Schulich School of Engineering first-year program has been documented and detailed in various publications. This shift in teaching pedagogy aims to enhance engineering education by fostering comprehensive understanding, critical thinking, problem-solving skills, and active learning opportunities. In Fall 2023, this model extended to a materials engineering course, introducing the subject earlier into the curriculum. With a large student capacity, collaborate learning is prioritized in studio sessions, supported by visualization software and 3D printed models. The course structure includes online video lectures, quizzes, and an interactive textbook alongside in-person lectures and studio sessions. Active learning sessions feature hands-on experiments, enabling students to apply theoretical concepts practically. Assessments include quizzes, worksheets, and summative exams, with a focus on student engagement and understanding. Course management emphasizes preparation, communication and support, with a dedicated team overseeing coordination and grading. Initial evaluation indicates positive student engagement and perceived learning gains, though thorough evaluation is ongoing. Key learnings include the importance of proactive student engagement, structured guidance in problem-solving, and refining assessment methods. Overall, the flipped model has positively impacted student experience and highlighted the significance of materials engineering in engineering education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».