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Enregistrement W2587363808

CO-TALK? THE ROLE OF COLLABORATION PARTNERS IN DESIGN EDUCATION

2016· article· en· W2587363808 sur OpenAlexaboutno aff
Tatjana Leblanc, Mario Gagnon

Notice bibliographique

RevueDS 83: Proceedings of the 18th International Conference on Engineering and Product Design Education (E&PDE16), Design Education: Collaboration and Cross-Disciplinarity, Aalborg, Denmark, 8th-9th September 2016 · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative Teaching and Inclusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScope (computer science)DisciplineEngineering ethicsSociologySubject (documents)Work (physics)PhenomenonPublic relationsPedagogyPolitical scienceEngineeringEpistemologySocial scienceComputer scienceLibrary science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Academic institutions offer a unique environment for academics and experts from different fields to come together and explore creative ways to improve education and advance disciplinary practices. Emphasizing the collaborative aspect of such joined ventures has become exceedingly popular. The abundance of writings on this subject matter reveals its rapid proliferation. Many disciplines, and design is no exception, have embraced this current since, which gave rise to interdisciplinary approaches and invited industrial partners into classrooms. However, some critics question the productive output in light of the increasing collaborative practices, while others have doubts about their very nature. This paper will therefore attempt to clarify the concept of collaboration and elaborate on the phenomenon and its effects on design education. Furthermore, Evan Rosen’s work on The culture of collaboration will allow us to assess the collaborative nature of a teaching venture that the School of Design at the University of Montreal and Alto Design have put in place and tested over the past years. More specifically, the paper will describe the framework and the role of partners, explain the scope and benefits of the teaching activities, talk about students’ results and challenges, and compare all these aspects to Rosen’s elements of collaboration by which he characterizes true collaboration.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,382
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,330 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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