Notice bibliographique
Résumé
Standard engineering education often focuses on disseminating specialized, technical knowledge with the overall goal of training competent designers and decision-makers.Students learn to reach a desired outcome by focusing on improving the efficiency of the object or procedure in question; however, the social, historical and environmental context in which this problem exists is often dealt with marginally or completely ignored.As a result, in engineering practice, unexpected undesired outcomes often arise out of actions that were intended to improve a particular problem.As a student, I have experienced two different engineering programs, each with a unique approach to addressing the lack of context in engineering education and practice.During my undergrad, I took part in the Engineering and Society program at McMaster University, and during my current graduate work, I am a part of the Centre for Technology and Social Development at the University of Toronto.Each program attempts to teach students how to think more broadly, balancing breadth and depth in order to develop a new approach to engineering problems.The Engineering and Society program uses a technique called "inquiry" throughout the curriculum and encourages engineering students to focus on a discipline outside of engineering throughout their undergraduate education.The Centre of Technology and Social Development builds a historical context for understanding the interaction between technology, society and the biosphere through a series of courses.Each program has benefits and drawbacks.This paper will discuss my personal experience in these programs and discuss a way in which the advantages of each one could be combined in order to help improve the overall engineering education experience.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,017 |
| Communication savante | 0,018 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».