Emotional intelligence in engineering education: exploring the influence of empathetic design approaches in a fourth-year engineering class
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the impact of integrating Design Thinking and Systems Thinking frameworks and methodologies into a participatory learning environment to enhance emotional intelligence (EI) among fourth-year engineering students at the University of Victoria. This study was undertaken to address the noted gap in the social competencies of engineering graduates frequently noted in both literature and by engineering practitioners. A course, “Infrastructure Design with Indigenous Communities”, was developed, drawing on theories of identity formation and best practices from educational psychology. A mixed methods approach was used to analyze the data. This included pre- and post-semester EQ-i 2.0 EI inventories, and thematic analysis of qualitative self-reflective writings to triangulate the data. The sample included 17 fourth-year civil engineering students. Statistical analysis of pre- and post-semester EQ-i 2.0 EI inventories from the 17 students indicated an average overall EI increase of 5.4 points with a critical t-value of 3.105 and a p-value of 0.0034, rejecting the null hypothesis that the course did not affect the students' EI. Qualitative data and thematic analysis were used to triangulate the findings to support the hypothesis that the course had a direct impact on the students’ EI. This study is highly relevant to engineering education and practice. It highlights and addresses the need for engineers to possess not only technical competencies, but also emotional competencies to address complex, interconnected challenges at the intersection of technology and society. This is especially crucial when working in cross-cultural contexts with Indigenous communities. This study addresses a gap of relevance to the contemporary training of engineering students. This study suggests that the careful integration of Design Thinking and Systems Thinking into engineering curricula increases many trait parameters of EI, including empathy. This may be beneficial to engineering academia and practices as it produces engineers with more developed social competencies who may be better equipped to consider the social nuances and impacts of engineering designs.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».