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Enregistrement W2081380624 · doi:10.1115/1.4005591

Development of a DSM-Based Methodology in an Academic Setting

2012· article· en· W2081380624 sur OpenAlexafffund
George Platanitis, Remon Pop‐Iliev, Ahmad Barari

Notice bibliographique

RevueJournal of Mechanical Design · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensOntario Tech University
Organismes subventionnairesUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésEngineering design processTask (project management)Process (computing)Convergence (economics)Design structure matrixComputer scienceIndustrial engineeringEigenvalues and eigenvectorsSensitivity (control systems)Design processWork in processSystems engineeringEngineeringOperations managementMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper proposes the use of a design structure matrix/work transformation matrix (DSM/WTM)-based methodology in academic settings to serve engineering educators as a facilitating tool for predetermining the difficulty and feasibility of design engineering projects they assign, given both the time constraints of the academic term and the expected skill level of the respective learners. By using a third-year engineering design project as a case study, engineering students actively participated in this comprehensive use of DSM methodologies. The engineering design process has been thoroughly analyzed to determine convergence characteristics based on the eigenvalues of the system followed by a sensitivity analysis on the originally determined DSM based on data provided by students in terms of task durations and number of iterations for each task. Finally, an investigation of the design process convergence due to unexpected events or random disturbances has been conducted. The obtained predictive model of the design process was compared to the actual dynamics of the project as experienced by the students and the effect of random disturbances at any point in the design process has thereby been evaluated.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,443
Score d'incertitude au seuil0,305

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,281
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,124 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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