COURSE - BASED UNDERGRADUATE SUSTAINABILITY RESEARCH EXPERIENCE FOR ENGINEERING EDUCATION
Notice bibliographique
Résumé
Building a research-based curriculum across all fields of study is more important in the fast-paced, knowledge-driven world. To fully benefit from such a curriculum, engineering educators and students must recognize the significance of integrating sustainability into knowledge creation and practice, along with educational equity serving as the rationale for pedagogical design. This practice study highlights the impact of embedding sustainability research experience in two undergraduate electrical engineering courses at the University of Ottawa, Canada as a path of reinventing engineering education. In the second-year professional practice course, students learned about sustainability as a value that combines factual and ethical components through knowledge-based research. In the fourth-year power engineering course, the students investigated sustainability as a value practice in energy-related subjects through design-based research. Upon evaluation of the courses and student progress, it was evident that notable knowledge gains had been made after completing the experience. Further, this compensatory experience helped narrow the performance gap between high-achieving and low-achieving students. Surveys and feedback from students demonstrated remarkable improvements in their knowledge and competencies. The author emphasizes the significance of developing research skills for crafting usable sustainability knowledge early on as strategic competencies in undergraduate engineering education. These competencies promote educational equity, enrich ethical design thinking, and prepare students for graduate studies and unpredictable professional careers in a changing world.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 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 ».