EXPLORE, RESPOND, ADAPT: THE ROLE OF RISK AND EXPERTISE IN HYBRID (SOFT/HARD) PRODUCT EDUCATION
Notice bibliographique
Résumé
Design education is working in an expanding field of environmental contexts.The coming generations will witness changing climates that drive them toward migration to the poles and survivalism.As we explore and settle further from our familiar locales, how might we respond to risk before we adapt?Why are risk and expertise in extreme environments relevant to future design education?In accessing extreme environments, humans require technical products and protective equipment (PPE) to survive and thrive.This paper shares experience from hybrid (soft and hard) product design education where extremes (environment and context) inform the curriculum.Projects are challenge-based and set in high-risk environments.Starting from the unfamiliar environmental contexts, students learn from experts who have mitigated risks and developed specialty knowledge-base and technical skills relevant to this expanded field.The year 3 curriculum model is collaborative, explorative and technically demanding with a 7-week project involving expertise in technology, the body and context/users.Iterative prototyping happens in on-site speciality labs with early and frequent testing.The student teams self-organize and project-manage their way to a full scale, functional prototype that is evaluated through design scenarios, expert feedback, field-based test protocols (on and off-site).This paper reflects on project outcomes over 5 years.Informed by student and stakeholder feedback, it offers perspectives and recommendations on the necessity of an expanded 'environmental' field for this generation of risk-engaged designers.Future-proofing design education derives benefit from introducing the unfamiliar and unknowns so students can explore, respond, and adapt as designers.
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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 | 0,013 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,009 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».