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Enregistrement W4255167462 · doi:10.18260/1-2--35011

Operationalizing Jonassen’s Design Theory of Problem Solving: An Instrument to Characterize Educational Design Activities

2020· article· en· W4255167462 sur OpenAlexafffund
Ada Hurst, Gregory Litster, Christopher Rennick

Notice bibliographique

Revue2020 ASEE Virtual Annual Conference Content Access Proceedings · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Waterloo
Mots-clésOperationalizationComputer scienceTroubleshootingDomain (mathematical analysis)Management scienceMathematics educationPsychologyMathematicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Jonassen’s Towards a Design Theory of Problem Solving (2000) outlines the ways in which problems differ in their structure, complexity, and domain. His influential taxonomy describes eleven problem types that vary on those scales. Design (and to some degree, case) problems are some of the “highest” types of problem-solving, presenting students with complex real-word problems that are presented in an ill-structured way. Jonassen also emphasizes the difference in individual problem solvers, who vary in their familiarity with problems, domain knowledge, information processing, and ability to reflect on the problem at hand. In Engineering programs, especially in junior and intermediate years, students have traditionally been exposed mostly to lower forms of problem-solving (e.g., algorithmic problems, rule-using problems, and troubleshooting problems), lacking significant exposure to real, ill-structured design problems until their third and fourth year. To address this problem, the Faculty of Engineering at the University of Waterloo has launched the IDEAs Clinic, which develops and delivers a multitude of authentic, ambiguous, hands-on design activities that are integrated into existing degree programs. The most ambitious types of activities have been Engineering Design Days (EDD), which are in-class, multi-day curricular activities, where students work in teams to design and build solutions to open-ended problems, using knowledge from multiple courses. Our overarching research objective is to understand the effectiveness of EDD in developing engineering students design problem solving skills. Our research framework includes the characterization of (1) the EDD activities, (2) the problem solvers (i.e., students), (3) the problem solvers’ problem solving (i.e. design) process, and (4) the solution (i.e. design). We aim to understand the interaction of (1) and (2) with the hopes of improving (3) and (4). A first step in this research – a work in progress, is the development of an instrument for characterizing the content and structure of EDD activities. In this paper, we describe the development of an instructor survey that seeks to operationalize Jonassen’s definitions of problem structure, complexity, and representation. The survey development process began with semi-structured interviews with four instructors of previous EDD activities. These formed the basis for creating the survey questions. Survey questions were validated using a think-aloud protocol with a fifth EDD instructor. The final stage of data collection will include the dissemination of the survey to instructors of 5 different EDD activities held in the Fall 2019 term (all different from the ones interviewed/surveyed in earlier stages). This work in progress paper summarizes our efforts in developing an objective measurement instrument capable of describing ill-structured in-class design activities, and reports on the survey’s effectiveness in capturing variations in the different EDD activities along the problem dimensions described by Jonassen.

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)0,028
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0280,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0120,007
Études des sciences et des technologies0,0020,011
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,132 · 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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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