Experiential Learning to Teach User Experience in Higher Education in Past 20 Years: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Experiential learning is an effective method to teach User Experience (UX) to Human-Computer Interaction (HCI) students. Despite its popularity, there seems to be no comprehensive overview on (1) the current use of experiential learning in UX education at universities and (2) student learning outcomes and benefits resulting from the use of experiential learning. Hence, we conducted a scoping review to provide such overview. We analyzed 45 articles published from 2000 to 2021 and we found 12 types of experiential learning employed by HCI educators: applied research project, industry/community research project, hands-on activity, role-play, interactive workshops, guest speakers, in-house work placement, internship, flipped classroom, field project, lab, and design hackathon, from most to least frequent. Twenty-six articles reported student learning outcomes and benefits: (1) enhanced UX technical knowledge, (2) applied textbook knowledge into practice, (3) acquired soft skills, (4) student satisfaction, (5) increased awareness of user diversity, and (6) increased job marketability. Overall, we advance current HCI teaching practices by providing HCI educators with a list of experiential learning types that they can adopt in their classes to teach UX.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».