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Enregistrement W4412870703 · doi:10.24908/pceea.2025.19622

Enseigner la théorie des mécanismes selon une approche par projet : un exemple pratique | Teaching the Theory of Mechanisms through a Project-Based Approach: A Practical Example

2025· article· fr· W4412870703 sur OpenAlexaffvenue
Maxime Mailloux, Massimiliano Zanoletti, Nicole Robert

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueProblem and Project Based Learning
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’enseignement traditionnel en génie mécanique, axé sur des cours magistraux et des exercices dirigés, limite l’engagement des étudiant(e)s et leur capacité à appliquer concrètement les concepts enseignés. De plus, l’évaluation repose souvent sur des examens basés sur la ésolution numérique de problèmes, ce qui ne reflète pas pleinement les principes de l’apprentissage par compétences. Cette étude explore l’intégration d’une approche par projet dans un cours de théorie des mécanismes, où les étudiant(e)s appliquent les notions théoriques à un problème d’ingénierie authentique. Les modifications apportées à la séquence d’enseignement et aux moyens d’évaluation sont détaillées, mettant en évidence la possibilité de repenser les évaluations traditionnelles. L’analyse des commentaires des étudiant(e)s révèle des effets positifs sur leur motivation, engagement et capacité à établir des liens entre la théorie et la pratique en ingénierie. Traditional teaching in mechanical engineering, focused on lectures and guided exercises, limits student engagement and their ability to apply concepts concretely. Moreover, assessment often relies on exams based on numerical problem-solving, which does not fully align with the principles of competency-based learning. This study explores the integration of a project-based approach in a theory of mechanisms course, where students apply theoretical concepts to an authentic engineering problem. The modifications made to the teaching sequence and assessment methods are detailed, highlighting the possibility of rethinking traditional evaluations. The analysis of student feedback reveals positive effects on their motivation, engagement, and ability to establish connections between theoretical concepts and engineering practice.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,008
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,252 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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