A Case Study of a Systematic Iterative Design Methodology and its Application in Engineering Education
Notice bibliographique
Résumé
Iterative design is a design methodology based on a cyclical process of idea generation, evaluation, and design improvement until the design requirement is met. It is a widely used design strategy due to its intuitive nature and effectiveness in facilitating design improvement. As technologies advance rapidly nowadays, the level of complexity of design problems also increases. It is often impossible to develop a good design solution in the first attempt, making the effective application of iterative design strategy even more important. Over the years, researches have been carried out to refine the iterative design strategies and attempts have been made to integrate these design strategies into engineering education. Nevertheless, more efforts should be expended in the field of engineering education to encourage effective use of iterative design strategies by both educators and students. To this end, this paper presents a case study on the development of a plastic foaming visualization system to demonstrate the effectiveness of the axiomatic design approach, which is a systematic iterative design methodology. The methodology is based on two previously established design axioms that were designed to guide idea generation, as well as to streamline analysis and evaluation processes in a product development cycle. In addition, this paper explores possible methods to improve students' learning experiences by integrating iterative design elements in engineering education with regards to course design and assessment/evaluation tools.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».