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Enregistrement W4412870816 · doi:10.24908/pceea.2025.19692

A Knowledge-Base for Engineering - Benefits and Lessons Learned Using a Concept Inventory

2025· article· en· W4412870816 sur OpenAlexaffvenueabout
Patrice Farand, Alfa Arzate, Katherine Vézina, Jason R. Tavares

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Education and Curriculum Development
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge baseBase (topology)Engineering managementConcept inventoryEngineeringKnowledge managementComputer scienceOperations researchArtificial intelligenceMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High-quality engineers must master both calculations and underlying fundamental concepts; this level of retention is crucial to transfer their knowledge to the new challenges they will face. To ensure this, accreditation criteria for engineering programs in Canada require the evaluation of multiple attributes, the first of which is “a knowledge base for engineering”. While most universities opt for in-class grades, at [Institution], we choose to adapt a pedagogical tool (a concept inventory) to formalize the evaluation of our students. They are examined using a subset of questions from over 1200 chemical engineering questions. Data amassed over more than 10 years shows the impact of improvements to this tool. It is used for objective, quantitative feedback and serves as a metric for curriculum improvement. The concept inventory tool is both a reflexion of the ever-evolving engineering curriculum and a critical resource for evaluating and improving the efficacity of knowledge transfer.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,958

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,232 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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'admission3
Résumé présentoui

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