The Design Charrette in the Classrooms as a Method for Outcomes-based Action Learning in IS Design
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the adaptation of a traditional studio technique in architecture – the Design Charrette – to the teaching of New Media design in a large information systems program. The Design Charrette is an intense, collaborative session in which a group of designers drafts a solution to a design problem in a time critical environment. The Design Charrette offers learning opportunities in a very condensed period that are difficult to achieve in the classroom by other means and we have adapted its application from the architecture studio to for New Media instruction. The teaching of information systems has tended to rely heavily on conventional pedagogical approaches although there is growing recognition of the importance of experiential and applied learning. Ac- creditation standards have also placed added emphasis on outcome-based learning and encouraged more mindfulness concerning instructional design (Lee et. al., 1995; McGourty et. al., 1999). As a consequence, more emphasis on experiential learning has emerged in recent years. Architecture has long been used as a reference discipline for Information Systems and much of the language used in information systems design is drawn from architectural discourse. However, while architectural design combines attention to history and form as well as function, most information systems design is driven by functional considerations. Teaching New Media design, like architecture, demands at- tention to the conceptual and aesthetic as well as the functional design perspectives and presents particular challenges. The Design Charrette, a short but intense effort to solve an architectural problem is an outcome focused form of action learning that has enormous potential to enrich the teaching of New Media design, in particular, and information systems in general.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».