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Enregistrement W2981443529 · doi:10.1515/edu-2019-0006

Making Pedagogic Sense of Design Thinking in the Higher Education Context

2019· article· en· W2981443529 sur OpenAlexaff
Gnanaharsha Beligatamulla, Janice Rieger, Jill Franz, Megan Strickfaden

Notice bibliographique

RevueOpen Education Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDesign thinkingContext (archaeology)MindsetPedagogySociologyRelevance (law)Engineering ethicsDisciplineEpistemologyEngineeringSocial sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper explores the educator experience and sense-making of design thinking pedagogy in the higher education context. Design thinking has become a pedagogical phenomenon in higher education due to its widespread relevance across many disciplines. Some studies discuss design thinking asa pedagogyin the educational context; however, there is a lack of empirical research to understand the educator perspective on design thinking pedagogy. Three design thinking educators who have had more than fifteen years of teaching experience were interviewed to explore their experiences. The data from these individual in-depth, semi-structured interviews were analysed employing Interpretative Phenomenological Analysis (IPA). One super-ordinate theme;capability building for everyone, and four subordinate themes;developing a participatory approach towards world issues;developing an open, explorative attitude;developing creative ability; anddeveloping an ethical mindsetwere identified. From these findings, the paper argues that design thinking educators have the basis for a pedagogical rationale that transcends disciplinary boundaries and provides common ground for collaboration and on-going development of design thinking pedagogy as an emerging field in education.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,125

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,025
Communication savante0,0130,007
Science ouverte0,0010,014
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,262
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,186 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations56
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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