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Enregistrement W4405675070 · doi:10.24908/pceea.2024.18589

Development of a Digital Literacy Course to Minimize Digital Inequities Among First-Year Engineering Students

2024· article· en· W4405675070 sur OpenAlexaffvenue
Khawla Shnaikat, Emily Marasco, Ann Barcomb

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital literacy in education
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCourse (navigation)Mathematics educationDigital literacyLiteracyComputer scienceSociologyEngineering ethicsEngineeringPedagogyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study addresses the challenge of digital inequities among first-year engineering students by employing the Learning Engineering (LE) process to design a set of online modules. Recognizing the critical need for digital literacy in today's engineering education, the study innovates by using a comprehensive LE framework to develop and enhance digital literacy skills. Identification of essential competencies and student personas guided the development of digital literacy module content. By integrating the LE process, the research aims to systemically address digital literacy gaps through customized learning modules. Initial results from the course implementation indicates improvement in students' digital literacy knowledge, showcasing the effectiveness of the LE process and rubric-guided module development. This study emphasizes the significance of digital literacy for engineering students while demonstrating a scalable pilot for enhancing digital skills within higher education.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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