Bruk av nettbrett til digitale innleveringer i fag med matematisk notasjon

MNT-fag har utstrakt bruk av matematisk notasjon og diagrammer. For øvingsoppgaver og eksamen i disse fagene blir det fortsatt overveiende brukt penn og papir. Samtidig er det et økende fokus på digitalisering. Digitale innleveringer og eksamen har flere fordeler; blant annet vil det minske administrativt arbeid med lagring og distribusjon av papirbesvarelser og det vil gjøre sensors arbeid enklere da sensur kan utføres digitalt og med økt lesbarhet. Å ha innleveringer på en heldigital form kan også ha en klar pedagogisk fordel. Med de matematiske uttrykkene i en digital form kan utrykkene utnyttes til løsning av likninger i beregningsprogrammer og studentene kan gis tilbakemeldinger underveis i løsningsprosessen. Å skrive inn matematiske uttrykk på en PC er ofte tungvint og krever bruk av spesialisert notasjon som LaTeX eller pek-og-klikk verktøy som Microsoft sin ligningseditor i Word. Det samme gjelder for eksamensoppgaver i for eksempel Inspera. Det finnes også andre løsninger for digitalisering i dag, hovedsakelig basert på scanning av besvarelser. Dette innfrir noen av fordelene til digitale innleveringer, men man mangler fortsatt lesbarheten til en heldigital form, og man har ikke mulighet til å gjøre en analyse av besvarelsen for å få de pedagogiske mulighetene. Det har i de siste årene skjedd en rivende utvikling innenfor nettbrett og håndskriftsgjenkjenning. Nyere nettbrett har svært lav forsinkelse i input, høyoppløste skjermer og avanserte algoritmer for håndflategjenkjenning og håndskriftsgjenkjenning, som kombinert kan gjøre opplevelsen nærmere penn og papir. I dette arbeidet har vi undersøkt i hvor stor grad dagens teknologi er anvendelig i fag med bruk av matematisk notasjon og figurer. Vi valgte ut to fag på masternivå for maskiningeniører og lot en gruppe studenter gjøre øvingsoppgaver med henholdsvis penn og papir, et tekstredigeringsverktøy (Microsoft Word) og et nettbrett (iPad med Apple Pencil). Deretter analyserte vi opplevelsen til studentene gjennom dybdeintervju og evaluering av innsendte øvingsoppgaver. Resultatene viste at studentene opplevde nettbrett som et godt alternativ til penn og papir, og en klar forbedring sammenlignet med tekstredigeringsverktøy, men at gjenkjenningen av matematiske uttrykk fortsatt ikke er god nok til å brukes uten betydelig opplæring og trening.publishedVersio

A multimodal data-set of a unidirectional glass fibre reinforced polymer composite

<p>A multimodal data-set of a unidirectional glass fibre reinforced polymer composite submitted as a data in brief:</p> <p>"<em>A multimodal data-set of a unidirectional glass fibre reinforced polymer composite</em>", submitted to Data in brief, 2018.</p> <p>Together with the following article:</p> <p>M. J. Emerson, V.A. Dahl, K. Conradsen, L. P. Mikkelsen, A. B. Dahl, Statistical validation of individual fibre segmentation from tomograms and microscopy, <em>Compos. Sci. and Technol.,</em> 2018 (accepted subject to minor reviews).</p

A multimodal data-set of a unidirectional glass fibre reinforced polymer composite

A unidirectional (UD) glass fibre reinforced polymer (GFRP) composite was scanned at varying resolutions in the micro-scale with several imaging modalities. All six scans capture the same region of the sample, containing well-aligned fibres inside a UD load-carrying bundle. Two scans of the cross-sectional surface of the bundle were acquired at a high resolution, by means of scanning electron microscopy (SEM) and optical microscopy (OM), and four volumetric scans were acquired through X-ray computed tomography (CT) at different resolutions. Individual fibres can be resolved from these scans to investigate the micro-structure of the UD bundle. The data is hosted at https://doi.org/10.5281/zenodo.1195879 and it was used in Emerson et al. (2018) [1] to demonstrate that precise and representative characterisations of fibre geometry are possible with relatively low X-ray CT resolutions if the analysis method is robust to image quality. Keywords: Geometrical characterisation, Polymer-matrix composites (PMCs), Volumetric fibre segmentation, Automated fibre tracking, X-ray imaging, Microscopy, Non-destructive testin

Growth Mechanism of Self-Catalyzed Group III−V Nanowires

Group III-V nanowires offer the exciting possibility of epitaxial growth on a wide variety of substrates, most importantly silicon. To ensure compatibility with Si technology, catalyst-free growth schemes are of particular relevance, to avoid impurities from the catalysts. While this type of growth is well-documented and some aspects are described, no detailed understanding of the nucleation and the growth mechanism has been developed. By combining a series of growth experiments using metal-organic vapor phase epitaxy, as well as detailed in situ surface imaging and spectroscopy, we gain deeper insight into nucleation and growth of self-seeded III-V nanowires. By this mechanism most work available in literature concerning this field can be described