Notice bibliographique
Résumé
Abstract We aim to examine the potential of using analogies in design education and to compare the roles of analogies in explaining versus inspiring in engineering design. We review existing research in analogical thinking, with a focus on scientific discourse and education. Then we explore the role of analogies in design education in making concepts more relatable by asking six participants in a graduate-level design course to generate analogies for course topics. We describe criteria developed to evaluate the analogies and present these evaluations. We then asked participants to perform divergent thinking tests, but we found no significant correlation between these and analogy scores. The participants were also asked to reflect on what constitutes an effective analog, describe their process of identifying analogies, and provide their definitions of analogies. We describe possible links between these comments and the ratings of their analogies. We then draw on results in using analogies in pedagogy to inform and reflect on obstacles we encountered in the use of analogies to inspire. Specifically, we related them to our experience with biomimetic or biologically inspired design, where we used a natural-language search approach to identify relevant analogies. Three aspects discussed are familiarity of source analogies, boundaries of parallels between source analogies and target concepts, and concreteness of source analogies. Finally, we discuss possible pedagogical benefits of eliciting analogies on course topics from students, namely, using the elicited analogies as tools for improved student engagement as well as more prompt instructor feedback.
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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 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».