Reflective Practices in Engineering Education: A Personal Account of a Unique Experience Implementing a Dual Program
Notice bibliographique
Résumé
The prevalent mindset in engineering education rests on a perception that the practice of engineering consists of acts of pragmatic and rational problem solving. Therefore, a positivist and knowledge centric paradigm to teaching guides many engineering educators. Nevertheless, many aspects of engineering can be viewed as subjective creative acts. This subjectivity implies that professional and personal culture will impact the practice of an engineer. Identifying and accounting for these subjective biases is therefore a responsibility of the engineer. Properly doing so is a skill that must be taught, learned and honed. Reflective practice is one of the many ways that can promote the development of this skill. In view of Dee Fink’s taxonomy of the Significant Learning, the reflective practice, implemented in conjunction with experiential learning opportunities, appears to be a powerful tool for learning to happen in engineering education. Reflective exercises have thus been introduced in several courses along the curriculum and a reflective journal is made as the backbone of the DUAL pathway of the Mechanical Engineering undergraduate degree at Université du Québec à Trois-Rivières’s Drummondville Campus. This paper describes the use of the Significant Learning Taxonomy and the reflective practice of engineering on the design of the experiential learning focused DUAL approach in a Mechanical Engineering undergraduate program and presents key insights about the exercise.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,011 |
| 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 ».