MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2907481041 · doi:10.7577/formakademisk.1626

Characteristics of an effective secondary school design thinking curriculum

2018· article· en· W2907481041 sur OpenAlexaffabout
Leila Aflatoony, Ron Wakkary, Andrew Hawryshkewich

Notice bibliographique

RevueFormAkademisk - forskningstidsskrift for design og designdidaktikk · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumContext (archaeology)Class (philosophy)Experiential learningMathematics educationTracking (education)Qualitative researchUnderstanding by DesignPsychologyCourse (navigation)PedagogyCurriculum developmentCurriculum theoryEngineeringComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the effectiveness of course materials, design methods and teaching strategies in a design thinking-based curriculum. As part of a multiple case study, we developed, ran and studied an interaction design course for Canadian students in grade 9 and grade 10 (14–15 years old). We gathered qualitative data in the forms of interviews of students and teachers at the end of each class and at the end of the course, and we observed their activities and performance throughout the course. We also evaluated the curriculum by tracking the changes we made and justifying the intentions behind these curriculum modifications in the context of the research. From this research, three main curriculum characteristics were found to be essential for a design thinking course to be effective and engaging: experiential activities, real-world applications and characterised consequences. We recommend that design educators consider these characteristics.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,668
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,248 · 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'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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFormAkademisk - forskningstidsskrift for design og designdidaktikkMême sujetDesign Education and PracticeTravaux en français237 207