論文の概要: Framework for an Integrated Learning Block with CDIO-led Engineering Education

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.03150v1
• Date: Thu, 4 Jun 2020 22:00:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 04:02:55.725140
• Title: Framework for an Integrated Learning Block with CDIO-led Engineering Education
• Title（参考訳）: CDIOによる工学教育と統合学習ブロックのためのフレームワーク
• Authors: Mouhamed Abdulla, Meagan Troop, Amjed Majeed
• Abstract要約: メカニカル・アンド・エレクトロニック・エンジニアリング・シェリダン学校は、スキルベースの学習、経験的学習、エンジニアリングデザインに深く根ざしたカリキュラムを維持している。 学生の知識獲得を妨げている重要な課題は、プログラムコースが学習結果に相容れないという認識である。 この教育的課題に取り組むための実現可能なアプローチの1つは、様々なコースを統一されたミッションと目的を持つ統合学習ブロック(ILB)に組み合わせることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2578242050187029
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As a CDIO collaborating member, the School of Mechanical and Electrical Engineering of Sheridan maintains a curriculum that is deeply rooted in skills-based learning, experiential learning, and engineering design. To ensure our graduates are agile and ready for the workforce, we are taking proactive measures to further improve their learning experiences. An important challenge still impeding our students knowledge acquisition is the perception that program courses have disjointed learning outcomes. The course map of programs is carefully designed in such a way that technical skills acquired in particular courses gradually build on each other. Despite the traditional existence of prerequisites and co-requisites, the inaccurate view that courses function independently persists among students and, occasionally, among faculty members. One feasible approach to tackle this pedagogical challenge is to combine various courses into an integrated learning block (ILB) having a unified mission and objective. At Sheridan's School of MEET, we are applying an ILB with three engineering courses offered within the same semester for all our B.Eng. degree programs. The ILB deliverables are based on the design of a chosen engineering system or subunit in a project-based learning (PBL) environment. The rationale of this paper is to share our framework for implementing an ILB in engineering programs and to examine the opportunities and challenges related to this type of curriculum design. In particular, we will discuss the methodology by which courses are selected to form an ILB while taking into account their appropriateness for an industry-driven PBL. This will be followed up with some of the strategies that are proposed to evaluate the performance of students in an ILB through formative and summative assessments based on CDIO competencies.
• Abstract（参考訳）: CDIOの共同メンバーとして、シェリダンの機械・電気工学学校は、スキルベースの学習、経験的学習、工学設計に深く根ざしたカリキュラムを維持している。 卒業生がアジャイルで労働力の準備ができていることを保証するため、私たちは、学習経験をさらに改善するための積極的な措置を講じています。 学生の知識獲得を妨げる重要な課題は、プログラムコースが学習結果に相容れないという認識である。 プログラムのコースマップは、特定のコースで獲得した技術スキルが徐々に相互に構築されるように慎重に設計されている。 伝統的に前提条件や共同条件が存在するにもかかわらず、授業が独立して機能するという不正確な見解は学生の間でも、時には教員の間でも続いている。 この教育的課題に取り組むための1つの実現可能なアプローチは、様々なコースを統合学習ブロック(ilb)に統合することである。 Sheridan's School of MEETでは、すべてのB.Engに対して、同じ学期内に3つのエンジニアリングコースを提供するILBを適用しています。 学位プログラム。 ILBの成果物は、プロジェクトベースラーニング(PBL)環境で選択されたエンジニアリングシステムまたはサブユニットの設計に基づいている。 本論文の理論的根拠は,工学系プログラムにILBを実装するための枠組みを共有し,この種のカリキュラム設計にかかわる機会と課題を検討することである。 特に,業界主導型PBLの適切性を考慮しつつ,ILBを形成するためのコースの選択方法について議論する。 これに続いて,CDIO能力に基づく形式的,要約的な評価を通じて,ILBの学生のパフォーマンスを評価するための戦略が提案される。

関連論文リスト

• A Roles-based Competency Framework for Integrating Artificial Intelligence (AI) in Engineering Courses [0.13154296174423616]
  本稿では,AIを学際的な工学コースやカリキュラムに統合するためのフレームワークを提案する。 エンジニアリングにおけるAIの利用は、新興だが成長している分野である。 フレームワークの実装における課題について議論し、組込みアプローチの必要性を強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-28T19:13:14Z)
• Integrating HCI Datasets in Project-Based Machine Learning Courses: A College-Level Review and Case Study [0.7499722271664147]
  本研究では,HCI(Human-Computer Interface)データセットを用いた実世界の機械学習プロジェクトの統合について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-06T23:05:15Z)
• Towards Goal-oriented Intelligent Tutoring Systems in Online Education [69.06930979754627]
  目標指向知能チューニングシステム(GITS)という新しいタスクを提案する。 GITSは,演習や評価のカスタマイズを戦略的に計画することで,学生の指定概念の習得を可能にすることを目的としている。 PAI(Planning-Assessment-Interaction)と呼ばれるグラフに基づく新しい強化学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-03T12:37:16Z)
• UKP-SQuARE: An Interactive Tool for Teaching Question Answering [61.93372227117229]
  質問応答の指数的増加(QA)は、あらゆる自然言語処理(NLP)コースにおいて必須のトピックとなっている。 本稿では、QA教育のプラットフォームとしてUKP-SQuAREを紹介する。 学生は様々な視点から様々なQAモデルを実行、比較、分析することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-31T11:29:04Z)
• Quiz-based Knowledge Tracing [61.9152637457605]
  知識追跡は、学習相互作用に基づいて個人の進化する知識状態を評価することを目的としている。 QKTは、既存の方法と比較して最先端のパフォーマンスを実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-05T12:48:42Z)
• Towards a case-based learning approach to support software architecture education [0.0]
  本研究の主な目的は,学習対象の発達を導くケースベースの学習手法を提案することである。 その結果,ソフトウェアアーキテクチャ教育へのインストラクターや学生の動機付けを図りつつ,教育目的のケースを適切に探究する方法を活用できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-12T18:29:20Z)
• Building an Effective Automated Assessment System for C/C++ Introductory Programming Courses in ODL Environment [0.0]
  学生の作業を評価する従来の方法は、時間と労力の両面で不十分になってきている。 遠隔教育環境では、多くの家庭教師を雇うための重厚な報酬の観点からも、こうした評価がさらに困難になる。 私たちは、効果的な自動評価システムを構築するのに必要な、さまざまなコンポーネントを特定します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-24T09:20:43Z)
• Learning Multi-Objective Curricula for Deep Reinforcement Learning [55.27879754113767]
  深部強化学習(DRL)のサンプル効率と最終性能を向上させるために,各種自動カリキュラム学習(ACL)手法が提案されている。 本稿では,多目的だがコヒーレントなカリキュラムを作成するための統合された自動カリキュラム学習フレームワークを提案する。 既存の手設計のカリキュラムパラダイムに加えて,抽象カリキュラムを学習するためのフレキシブルなメモリ機構を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-06T19:30:25Z)
• From Teaching to Coaching: A Case Study of a Technical Communication Course [0.0]
  自尊心や学生の生涯学習といった非技術スキルの開発は、キャリアを成功させる上で不可欠である。 この研究で採用されるアプローチは、学部全体の授業を教育からコーチングに転換することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-20T14:44:38Z)
• Data Science for Engineers: A Teaching Ecosystem [59.00739310930656]
  チリ大学物理学・数学学部の技術者にデータサイエンスを教えるエコシステムについて述べる。 このイニシアチブは、学術的・専門的な環境からDS資格の需要が高まっていることに動機づけられている。 DS教育の原則と我々のアプローチの革新的な構成要素を共有することで、自分たちのDSプログラムやエコシステムを開発する人たちにとって、私たちの経験が役に立つことを願っています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-14T14:17:57Z)
• Curriculum Learning for Reinforcement Learning Domains: A Framework and Survey [53.73359052511171]
  強化学習(Reinforcement Learning, RL)は、エージェントが限られた環境フィードバックしか持たないシーケンシャルな意思決定タスクに対処するための一般的なパラダイムである。 本稿では、RLにおけるカリキュラム学習(CL)の枠組みを提案し、既存のCLメソッドを仮定、能力、目標の観点から調査・分類する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-10T20:41:24Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。