Does Access to Rapid Prototyping Enhance Student Vision-ization?
Notice bibliographique
Résumé
At its core, engineering technical design is the process of taking a concept to creation. In order to achievesuccessful technical design a student must combine their idea or vision of a solution (function) with a visualization of thepart/assembly (form) -- referred to henceforth as vision-ization. Teaching technical design to a large first-year class ofengineering students presents a number of challenges, but perhaps the most significant is the rapid change of the toolsused in engineering technical design. To be clear, the tools themselves are not the challenge, as the students generallyhave no trouble mastering the tools. The challenge lies in the teaching and ultimately the learning objectives; at aUniversity level the fundamental question is what pedagogical benefit does a tool provide without the knowledge to applyit? As the tools have advanced, the students (and the instructors) find themselves further from the design process resultingin course topics perceived as disconnected or without relevance. In 2006 McMaster University's first-year engineeringprogram departed from the traditional method of teaching engineering design, which was heavily focussed on form, toestablish design function as the primary objective of the course. With a yearly enrolment near 1000 students, thescalability of teaching and evaluating design function was implemented using a customized simulation and visualizationtool. The simulation was extended to the logical use of rapid prototyping machines (3D-printers) for physical creation andtesting. This paper will present the author's initial analysis of the link between pure visualization, applied visualization,and success in functional design via rapid prototyping..
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,107 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,005 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».