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Enregistrement W3014623960 · doi:10.1016/j.sheji.2019.12.002

Changing Design Education for the 21st Century

2020· article· en· W3014623960 sur OpenAlexfundno aff
Michael W. Meyer, Donald A. Norman

Notice bibliographique

RevueShe ji · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, San DiegoHochschule LuzernUniversity of CincinnatiUniversity of California BerkeleyUniversity of AlbertaInternational Business Machines Corporation
Mots-clésCurriculumEngineering ethicsProcess (computing)ProfessionalizationPerspective (graphical)Knowledge managementValue (mathematics)Work (physics)Tacit knowledgeAction (physics)Design thinkingComputer sciencePublic relationsEngineeringSociologyPedagogyPolitical scienceHuman–computer interactionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Designers are entrusted with increasingly complex and impactful challenges. However, the current system of design education does not always prepare students for these challenges. When we examine what and how our system teaches young designers, we discover that the most valuable elements of the designer’s perspective and process are seldom taught. Instead, some designers grow beyond their education through their experience working in industry, essentially learning by accident. Many design programs still maintain an insular perspective and an inefficient mechanism of tacit knowledge transfer. Meanwhile, skills for developing creative solutions to complex problems are increasingly essential. Organizations are starting to recognize that designers bring something special to this type of work, a rational belief based upon numerous studies that link commercial success to a design-driven approach. So, what are we to do? Other learned professions such as medicine, law, and business provide excellent advice and guidance embedded within their own histories of professionalization. In this article, we borrow from their experiences to recommend a course of action for design. It will not be easy: it will require a study group to make recommendations for a roster of design and educational practices that schools can use to build a curriculum that matches their goals and abilities. And then it will require a conscious effort to bootstrap the design profession toward both a robust practitioner community and an effective professoriate, capable together of fully realizing the value of design in the 21st century. In this article, we lay out that path.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,016
Communication savante0,0100,016
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,003

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,231 · 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'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

Citations472
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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