Empowering Engineering Students: A Targeted Strategy to Strengthen Mathematical Foundations Through Adaptive Learning Tools
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Engineering Accreditation Board (CEAB) requires mathematical competency for engineers. Assessments at Université de Sherbrooke revealed significant gaps in students’ mathematical prior knowledge, necessitating enhanced preparation to meet CEAB standards. Purpose: This project aims to bridge first-year engineering students’ mathematical prior knowledge gaps through a self-paced educational strategy using a tailored platform, strengthening foundational understanding and abstraction skills. Approach: A three-tiered support framework was integrated as a self-paced computer-assisted platform into the curriculum alongside Problem and Project-Based Learning (PBL). It comprises a range of supplementary individual activities, including a review of students’ mathematical backgrounds, personalized learning experiences, interactive modules with immediate feedback, and continuous progress monitoring. Outcomes: Implemented in Fall 2024 for 198 students, 67.7% engaged with the platform, completing an average of 6.7 modules out of 14.8 recommended modules. Engagement was higher (85%) among students with a technical background. Feedback indicated that 76% of students would recommend the platform to new students, and 58% felt the modules were appropriately aligned with the PBL units. Conclusion: The engagement with the platform surpassed initial hopes, underscoring the significance of tailored educational strategies in effectively preparing students, particularly in mathematics, to meet the engineering challenges of tomorrow.
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.
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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle