Traffic Engineering in a Hybrid Format: More Learning with Less Meeting
Notice bibliographique
Résumé
In the Civil Engineering curriculum at Cal Poly, CE 421 (Traffic Engineering) course is intended to provide students with details of driver behavior, traffic characteristics, and design considerations for addressing traffic problems. In fall 2008, this class was taught in traditional Face-to-Face (f2f) lecture format. Based on the student feedback received at the end of the quarter and success in achieving learning outcomes, it was determined that the course should be more student-centered and there should be a 2-way feedback mechanism between students and instructor throughout the quarter. Based on this evaluation, the course was redesigned and taught in the new “hybrid” format during fall 2009 and spring 2010 quarters. This paper discusses how the lessons learned from hybrid redesign of a course in other fields of higher education can be applied in the context of a traffic engineering course. The hybrid format involved reduced f2f meeting time and included learner centered online activities. The material was ‘front-loaded’ for the students by using PowerPoint presentations with narrations so that they could come prepared for the in-class lecture. The online activities also included simulation and surveys demonstrating the variation in reaction time of drivers, videos for demonstrating the level of service (LOS) concept, and a new type of traffic control for intersections. These online demonstrations were followed with a survey for the students to fill out. The results from these surveys were then discussed in the class for achieving the underlying learning outcomes. A set of potential survey questions is provided in this paper as guidance for the instructors in the transportation engineering area.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,007 |
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 ».