MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4412870731 · doi:10.24908/pceea.2025.19621

Written Communication Skill Development in Undergraduate Engineering

2025· article· en· W4412870731 sur OpenAlexaffvenue
Rubaina Khan, Brian Frank, Jason T. Harris, Paul Hungler

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiscourse Analysis in Language Studies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationEngineeringEngineering managementEngineering ethicsComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This exploratory study investigates development of written communication competence among Year 1 and Year 4 students. Six versions of a written task were developed and administered to Year 1 and Year 4 students and scored by trained teaching assistants using a consistent rubric on four elements of written communication: structure, reasoning, vocabulary, and graphical representation. We examined the effects of year of study, test version, domestic vs. international status, and gender on the four elements. Our findings reveal that year of study was a significant predictor of all four writing components, with Year 4 students demonstrating higher scores, with larger gains in structure and vocabulary than reasoning and graphics. Domestic students consistently outperformed international students from countries where English is not the primary language on all components in both years. These results highlight the complex interplay of factors influencing writing competency and underscore the importance of considering writing supports and scaffolds across the curriculum.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,205 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA)Même sujetDiscourse Analysis in Language StudiesTravaux en français237 207