Assessing the Influence of Global Cross-Cultural Collaboration in Capstone Design Projects on Engineering Education
Notice bibliographique
Résumé
In today's interconnected world, engineering education must prepare students to collaborate across cultures, disciplines, and geographies. This study investigates the impact of cross-cultural collaboration on student learning outcomes in joint capstone design projects comprising students from two universities: one based in Canada and the other in China. The research focuses on how in-person team bonding activities enhance collaboration effectiveness and project performance. Students worked in mixed teams to complete real-world engineering design challenges (in the areas of robotics, automation, and thermo-fluids among other), involving concept development, engineering analysis, prototyping, and presentations. While most collaboration occurred virtually through digital platforms, students from the Canadian university traveled to visit students in the Chinese university during the Fall semester for face-to-face interaction with teammates and mentors. Similarly, Chinese students traveled to Canada at the end of the Winter term. Surveys and performance metrics were collected before and after the in-person visit to assess changes in collaboration quality and learning experience. Results indicate that virtual-only interactions, though convenient, limit rapport and communication depth. In contrast, in-person engagement significantly improved team cohesion, reduced communication-related anxiety, and enhanced participation. Notably, student team academic performance as measured by progress presentation scores improved relative to the class average following the in-person visit. The findings offer practical insights for global engineering educators, demonstrating the value of blending virtual tools with in-person experiences to enhance teamwork and project outcomes.
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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 | 0,012 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».