Visualization Performance and Rapid Prototyping in First Year Design
Notice bibliographique
Résumé
Visualization literature suggests that solid-modeling software tools improve visualization skills as a result of interaction with the model. As an extension of these findings, the authors proposed that product dissection and real-time simulation of the model should further improve visualization. Our prior study examined visualization performance using solid-modeling in three teaching modalities of a Freshmen Design and Graphics course: 1) Traditional, 2) Project Based Dissection, and 3) Simulation Based Design. The first and second modalities focused assessment on the part/assembly form, whereas the third modality transitioned the outcome expectations to understanding and function of mechanism design. Our comparison between teaching modalities revealed an unexpected bifurcation of results where the top performing group from several years of data demonstrated slight performance improvement with consistent variance, while the lower performing group decreased in performance with substantial increase in variance. It was proposed that the abstract nature of mentally reconstructing a solid-model or real- time simulation was a potential factor in the lower performing group. In September 2013 the author implemented rapid prototyping capability as pilot study in improving the traditional Design & Graphics course. This paper will discuss the implementation of rapid prototyping and present the preliminary results on visualization performance. This paper will be of interest to educators interested in first year Design & Graphics.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».