論文の概要: Theorizing neuro-induced relationships between cognitive diversity, motivation, grit and academic performance in multidisciplinary engineering education context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17584v1
• Date: Mon, 13 May 2024 14:21:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 01:45:45.343341
• Title: Theorizing neuro-induced relationships between cognitive diversity, motivation, grit and academic performance in multidisciplinary engineering education context
• Title（参考訳）: 多分野工学教育における認知多様性、動機づけ、満足度、学業成績の神経誘発関係の理論的研究
• Authors: Duy Duong-Tran, Siqing Wei, Li Shen,
• Abstract要約: ほとんどの工学的な問題は、多分野のアプローチで解決する必要がある。 従来のエンジニアリングプログラムは、伝統的でニッチなエンジニアリングの規律に特化して、教育的なアプローチを採用する。 ギャップを減らすために、より多分野のエンジニアリングプログラムが、すべてのエンジニアリングファイバを体系的に拡張することによって出現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9631503543049895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Nowadays, engineers need to tackle many unprecedented challenges that are often complex, and, most importantly, cannot be exhaustively compartmentalized into a single engineering discipline. In other words, most engineering problems need to be solved from a multidisciplinary approach. However, conventional engineering programs usually adopt pedagogical approaches specifically tailored to traditional, niched engineering disciplines, which become increasingly deviated from the industry needs as those programs are typically designed and taught by instructors with highly specialized engineering training and credentials. To reduce the gap, more multidisciplinary engineering programs emerge by systematically stretching across all engineering fibers, and challenge the sub-optimal traditional pedagogy crowded in engineering classrooms. To further advance future-oriented pedagogy, in this work, we hypothesized neuro-induced linkages between how cognitively different learners are and how the linkages would affect learners in the knowledge acquisition process. We situate the neuro-induced linkages in the context of multidisciplinary engineering education and propose possible pedagogical approaches to actualize the implications of this conceptual framework. Our study, based on the innovative concept of brain fingerprint, would serve as a pioneer model to theorize key components of learner-centered multidisciplinary engineering pedagogy which centers on the key question: how do we motivate engineering students of different backgrounds from a neuro-inspired perspective?
• Abstract（参考訳）: 今日では、エンジニアは、しばしば複雑で、最も重要なことは、1つのエンジニアリング分野に徹底的に分割できない、先例のない多くの課題に取り組む必要がある。 言い換えれば、ほとんどのエンジニアリング問題は、多分野のアプローチで解決する必要がある。 しかし、従来のエンジニアリングプログラムは、伝統的でニッチなエンジニアリングの規律に特化された教育的アプローチを採用しており、これらのプログラムは通常、高度に専門化されたエンジニアリングのトレーニングと資格を持つインストラクターによって設計され、教えられるため、業界のニーズから逸脱する傾向にある。 ギャップを減らすために、より多くの学際的な工学プログラムは、すべての工学繊維を体系的に拡張し、工学教室で混在する最適の伝統教育に挑戦する。 そこで本研究では,学習者の認知的違いと,学習者の知識獲得過程にどのような影響を及ぼすかの,神経誘発的結合を仮定した。 本研究は,多学際工学教育の文脈における神経誘発リンケージを整理し,この概念的枠組みの意義を具現化するための教育的アプローチを提案する。 私たちの研究は、脳指紋という革新的な概念に基づいて、学習者中心の多学際工学教育の鍵となる要素を理論化するためのパイオニアモデルとして役立ちます。

関連論文リスト

• The Paradox of Industrial Involvement in Engineering Higher Education [0.0]
  工学教育におけるカリキュラムは、しばしば社会現実の深い理解を欠いていると論じる。 私たちは、数十年間エンジニアリングの高等教育を推進してきた業界と、この珍しいつながりを確立しています。 より批判的な視点を維持するために、エンジニアリングスクールの必要性を強調します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-26T17:35:23Z)
• A Review of Neuroscience-Inspired Machine Learning [58.72729525961739]
  バイオプルーシブル・クレジット・アサインメントは、事実上あらゆる学習条件と互換性があり、エネルギー効率が高い。 本稿では,人工ニューラルネットワークにおける信用代入の生体評価可能なルールをモデル化する,いくつかの重要なアルゴリズムについて検討する。 我々は,このようなアルゴリズムを実用アプリケーションでより有用にするためには,今後の課題に対処する必要があることを論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T18:05:09Z)
• A Neuro-mimetic Realization of the Common Model of Cognition via Hebbian Learning and Free Energy Minimization [55.11642177631929]
  大規模なニューラル生成モデルは、意味的に豊富なテキストのパスを合成したり、複雑な画像を生成することができる。 我々はコモン・モデル・オブ・コグニティブ・ニューラル・ジェネレーティブ・システムについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-14T23:28:48Z)
• Selected Trends in Artificial Intelligence for Space Applications [69.3474006357492]
  この章は、差別化可能なインテリジェンスとオンボード機械学習に焦点を当てている。 欧州宇宙機関(ESA)Advanced Concepts Team(ACT)から選ばれたいくつかのプロジェクトについて論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-10T07:49:50Z)
• Foundations and Recent Trends in Multimodal Machine Learning: Principles, Challenges, and Open Questions [68.6358773622615]
  本稿では,マルチモーダル機械学習の計算的基礎と理論的基礎について概説する。 本稿では,表現,アライメント,推論,生成,伝達,定量化という,6つの技術課題の分類法を提案する。 最近の技術的成果は、この分類のレンズを通して示され、研究者は新しいアプローチの類似点と相違点を理解することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-07T19:21:19Z)
• Biological Robots: Perspectives on an Emerging Interdisciplinary Field [0.0]
  本稿では, 発達生物学, コンピュータ科学, ロボット工学の交差点における課題について論じる。 生物ロボットの文脈では、概念やこれまでと異なる分野における変化を探索する。 技術的制限による境界が克服されるにつれて、新たな分野が生まれることを期待している」と述べた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-02T17:06:43Z)
• From Machine Learning to Robotics: Challenges and Opportunities for Embodied Intelligence [113.06484656032978]
  記事は、インテリジェンスが機械学習技術の進歩の鍵を握っていると主張している。 私たちは、インテリジェンスを具体化するための課題と機会を強調します。 本稿では,ロボット学習の最先端性を著しく向上させる研究の方向性を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-28T16:04:01Z)
• Engineering Education in the Age of Autonomous Machines [1.2246649738388389]
  我々は,コンピュータ科学,計算機工学,電気工学,機械工学の専門知識を持つ学生に公開するための学際的プログラムの作成を提唱する。 実際の自動運転車で作業する体験を学生に提供するcapstoneプロジェクトは、技術基盤を統合するために必要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-16T00:44:14Z)
• Distributed and Democratized Learning: Philosophy and Research Challenges [80.39805582015133]
  民主化学習(Dem-AI)という新しいデザイン哲学を提案する。 ヒトの社会的グループに触発され、提案されたDem-AIシステムの学習エージェントの専門グループは階層構造で自己組織化され、より効率的に学習タスクを遂行する。 本稿では,様々な学際分野に触発された未来のDem-AIシステムを実現するためのガイドラインとして,参照設計を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-18T08:45:10Z)

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。