MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2157186922 · doi:10.24908/pceea.v0i0.3663

LEARNING PRODUCT DEVELOPMENT PROCESS MODELING FROM A REAL SCALE CASE

2011· article· en· W2157186922 sur OpenAlexvenueno aff
Ângela Maria Marx, Istefani Carísio de Paula, Ronise Ferreira dos Santos

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduation (instrument)New product developmentProcess (computing)Product (mathematics)Task (project management)Tacit knowledgeComputer scienceKnowledge managementProduct designScale (ratio)Information modelProcess managementEngineeringSoftware engineeringMarketingBusinessSystems engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

New product development is an information based process, therefore quite intangible. Frequently, people involved with product project, develop tacit knowledge that, if not made explicit may be lost if a member of the team leaves the organization. The process graphical modeling is recommended not only to explicit individual tacit knowledge but also to give a good visibility of the process to every team member, creating the basis to process improvement. For this reason the product development process (PDP) modeling can be considered an important subject in design and engineering graduation courses. The aim of this paper is to propose a way of motivating students to learn PDP modeling from a real case. This study was conducted within the Product Development Management discipline from the Industrial Engineering graduation course in a Federal University from south Brazil. Modeling this process in a company is a non trivial task that depends on interviews with PDP team in order to achieve information and to convert it in a model. Time and organization information access restrictions would make this task impossible to be performed by graduation students. In order to overcome the mentioned restrictions an interview with the project manager of a large Brazilian shoe company was recorded in video to be used in a practical modeling class. In this video, she describes shortly how the organization’s PDP is. The interview was performed following a semi structured questionnaire and attended the qualitative research theory. The results show that there are differences between students groups mapping and between the groups and the real representation. Moreover, the learning achieved by the students from this exercise can be divided in two categories: the use of swim lanes as a modeling tool that allows converting tacit into explicit knowledge and the perception of the importance of structured interviews to obtain useful information.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,367
Score d'incertitude au seuil0,993

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,192 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA)Même sujetDesign Education and PracticeTravaux en français237 207