LES PROJETS INTÉGRATEURS FINAUX EN GÉNIE INFORMATIQUE ET LOGICIEL: UN CONTEXTE D’APPRENTISSAGE FAVORISANT LA TRANSITION VERS LE MARCHÉ DU TRAVAIL
Bibliographic record
Abstract
En 2005, Polytechnique Montréal a introduit dans son cursus l’apprentissage par projet. Les projets intégrateurs finaux en génie informatique et logiciel visent le développement complet d’un système, dont les besoins sont précisés par un client industriel, en respectant les pratiques recommandées des domaines respectifs. Cet article explique comment l’implication d’un client industriel dans un projet intégrateur final contribue au processus d’apprentissage des étudiants et facilite leur transition vers le marché du travail. Contrairement à la grande majorité des travaux effectués dans le cadre de leur formation, les étudiants doivent composer avec des besoins changeants du client. Les projets visent d’ailleurs à consolider les acquis de leur formation et de solliciter leurs aptitudes d’apprentissage dans une perspective « juste à temps », propre au contexte industriel, en plus de mettre en pratique leurs habiletés personnelles et relationnelles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".