Teaching Variables Interaction Effects Through a Battery‐Aging Case Study in Undergraduate Engineering
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
ABSTRACT When performing mathematical modeling, engineering education primarily focuses on understanding first principles to represent a phenomenon or process. With the advent of Machine Learning (ML), data‐driven approaches to mathematical models have disrupted and challenged these traditional teaching/learning approaches. Data interpretability captures different dimensions, since engineers seek accurate predictions, causation, and analyze the interaction effects of process variables when modeling. While the effects of interaction effects have been previously taught using regression techniques, complex datasets might require employing alternative methods to precisely capture the complexity and nonlinear behavior. In this study, we present the conscious design of a novel teaching and learning approach for data‐driven modeling, using a case study of the degradation of lithium‐ion batteries to illustrate the interaction effects in modeling. We have selected there different interaction effects approaches when modeling: a regression model, exploratory data analysis, and ML. A validation and preassessment of the proposed teaching strategy were conducted to enhance the preparation and implementation of an in‐class session, including strategies for its classroom integration. Our approach is innovative within the undergraduate engineering education context, since it introduces and highlights the significance of interaction effects to enhance students' abilities to interpret data, and think critically. This approach is totally reproducible, may be applied across other engineering disciplines, and has practical implications that could lead to its potential assimilation and utilization in industry.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle