Enquête sur les facteurs qui motivent les étudiants à participer aux compétitions d'ingénierie | Survey on Motivational Factors Driving Student Participation in Engineering Competitions
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude explore les facteurs qui motivent les étudiant·e·s en génie à participer aux compétitions académiques. À travers une analyse quantitative et qualitative basée sur un sondage auprès d’étudiant·e·s du Québec et de l’Est du Canada, la recherche identifie les éléments clés influençant leur engagement. Les résultats montrent que la motivation est principalement intrinsèque, liée à l’apprentissage collaboratif, au développement des compétences disciplinaires et à la curiosité intellectuelle. L’appartenance à une communauté académique et la stimulation intellectuelle sont des moteurs essentiels de l’engagement étudiant. Contrairement aux attentes initiales, le fait de « penser et agir comme un ingénieur » n’est pas un facteur prioritaire. Les étudiant·e·s privilégient plutôt le défi intellectuel, la créativité et le travail en équipe. Les motivations extrinsèques, telles que la reconnaissance académique et les opportunités de carrière, bien que présentes, jouent un rôle secondaire. L’étude souligne l’importance d’adapter les approches pédagogiques en misant sur l’apprentissage expérientiel et collaboratif. Les compétitions de génie, en favorisant un environnement stimulant et interactif, constituent un levier puissant pour renforcer l’engagement et la persévérance des étudiant·e·s, préparant efficacement à leur future carrière. This study explores the factors that motivate engineering students to participate in academic competitions. Through a quantitative and qualitative analysis based on a survey conducted among students from Quebec and Eastern Canada, the research identifies key elements influencing their engagement. The results show that motivation is primarily intrinsic, driven by collaborative learning, the development of disciplinary skills, and intellectual curiosity. A sense of belonging to an academic community and intellectual stimulation are essential drivers of student engagement. Contrary to initial expectations, “thinking and acting like an engineer” is not a primary motivational factor. Instead, students prioritize intellectual challenges, creativity, and teamwork. Extrinsic motivations, such as academic recognition and career opportunities, while present, play a secondary role. The study highlights the importance of adapting pedagogical approaches by focusing on experiential and collaborative learning. Engineering competitions, by fostering a stimulating and interactive environment, serve as a powerful lever to enhance student engagement and perseverance, effectively preparing them for their future careers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».