Processus cognitifs d’ordre supérieur mobilisés lors de la résolution de problèmes complexes de conception en génie par les personnes étudiantes de premier cycle
Bibliographic record
Abstract
Les défis associés au monde de l’ingénierie sont complexes et en évolution rapide. Ils nécessitent la capacité de mobilisation de processus cognitifs d’ordre supérieur, comme la pensée analytique, la créativité et l’évaluation critique. C’est pourquoi la résolution de problèmes complexes de conception constitue le cœur de la formation initiale des ingénieurs au Canada. Dans ce contexte, les personnes étudiantes en génie sont confrontées à des problèmes qui exigent bien plus que la simple application de formules préétablies. Pour ce, elles sont encouragées à faire usage de processus cognitifs d'ordre supérieur, grâce notamment à une implication active lors de l’apprentissage par projet, une méthode d’enseignement privilégiée en génie. L’objectif de cet article est d’analyser les processus cognitifs mis en œuvre par les personnes étudiantes lorsqu’elles se trouvent en situation de résolution de problèmes complexes. Pour y parvenir, des entretiens d’explicitation ont été menés auprès de dix participants. Les résultats montrent que plusieurs aspects semblent être communs à l’ensemble des répondants en ce qui a trait aux opérations mentales mobilisées en début de processus de conception. Il s’agit de la considération de l’objectif et du but du projet, de la considération des connaissances préalables ou des données connues, ainsi que le repérage de solutions existantes en lien avec le projet de conception. D’autres processus cognitifs partagés par l’ensemble des répondants peuvent survenir à d’autres moments, c’est le cas pour la visualisation mentale et la capacité de se poser des questions. Certains aspects différencient les répondants, notamment la stratégie de l’essai et erreur ainsi que l’anticipation des problèmes et la prévision des conséquences des choix.
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 | 0.023 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
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".