Professional engineering education best practice study for first-year, multi-disciplinary courses
Notice bibliographique
Résumé
Highly beneficial professional engineering courses are those that include both components of theory and hands-on learning. Hands-on group design projects can be viewed as essential because they tie together all of the theory and force students to start thinking like real engineers. Through the presentation and assessment of design projects, students can recognize their strengths and weaknesses (time management, communication skills, problem solving ability, etc.) early on so that they can develop these skills in future courses. This approach of combining theory and practice is consistent with criteria set forth by Engineers Australia and ABET for engineering degree programs. Both organizations encourage a realistic understanding of professional practice, including project management and ethics, and require students to be able to work in multi-disciplinary groups and communicate effectively. Although universities have the entire duration of the degree program to meet these requirements, students benefit greatly from early exposure. The purpose of this study was to discuss best practices for introductory courses that focus on professional engineering skills and practice. Through internet-based research, information was gathered about 82 courses at universities in Australia, the United States, Canada, and Great Britain. Courses that were multi-disciplinary and mandatory for first-year students were analyzed to determine best practices; the University of Queensland's Introduction to Professional Engineering course was used as a case study.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».