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Enregistrement W3170433988 · doi:10.1016/j.destud.2021.101019

Exploring tutor-student interactions in a novel virtual design studio

2021· article· en· W3170433988 sur OpenAlexaff
Oscar Nespoli, Ada Hurst, John S. Gero

Notice bibliographique

RevueDesign Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTUTORStudioDesign studioComputer scienceHuman–computer interactionMultimediaEngineeringProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This exploratory case study investigates a novel adaptation of the virtual studio pedagogy. Students are located in authentic professional practice settings, while tutors remain on campus. Verbalisations of tutors' and students' discussions in 13 weekly sessions were characterized and measured using topic modelling and FBS analysis. Tutors and students exhibited large differences: Tutors' cognitive behaviour was generally more abstract while the students’ was more concrete. Further, while tutors were more concerned with design communication, students engaged with specific issues in the manufacturing and organizational setting of their host. Tutor-student interactions did not change significantly over time, with most of the interactions taking place in the solution space. Categorical differences in topics between tutors and students were found that remained consistent over time. • A novel virtual design studio pedagogy was created. • Students were situated in a practice setting, while tutors remained on campus. • Tutor-student interactions were characterized using topic analysis and FBS. • Categorical differences in topics during interactions remained consistent over time. • Tutors' cognitive behaviour was found to be more abstract than the students'.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,501
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,109 · 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'étudeObservationnel
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

Citations28
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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