Are Two Heads Better Than One for Computer-Aided Design?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the availability of cloud-based software, ubiquitous internet, and advanced digital modeling capabilities, a new potential has emerged to design physical products with methods previously embraced by the software engineering community. One such example is pair programming, where two coders work together synchronously to develop one piece of code. Pair programming has been shown to lead to higher-quality code and user satisfaction. Cutting-edge collaborative computer-aided design (CAD) technology affords the possibility to apply synchronous collaborative access in mechanical design. We test the generalizability of findings from the pair programming literature to the same dyadic configuration of work in CAD, which we call pair CAD. We performed human subject experiments with 60 participants to test three working styles: individuals working by themselves, pairs sharing control of one model instance and input, and pairs able to edit the same model simultaneously from two inputs. We compare the working styles on speed and quality and propose mechanisms for our observations via interpretation of patterns of communication, satisfaction, and user cursor activity. We find that on a per-person basis, individuals were faster than pairs due to coordination and overhead inefficiencies. We find that pair work, when done with a single shared input, but not in a parallel mode, leads to higher-quality models. We conclude that it is not software capabilities alone that influence designer output; choices regarding work process have a major effect on design outcomes, and we can tailor our process to suit project requirements.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».