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Enregistrement W4360986251 · doi:10.5430/jct.v12n2p154

Methods of Teaching Graphic Design in HEIs for Art

2023· article· en· W4360986251 sur OpenAlexvenueno aff
Ievgen Gula, Оксана Мазніченко, Anastasiia Kutsenko, Алла Осадча, Наталія Іванівна Кравченко

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Media and Visual Art
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraphic designDesign educationEnvironmental graphic designCreativityComputer scienceCommunication designProduct designHigher educationResource (disambiguation)MultimediaProduct (mathematics)Human–computer interactionPsychologyVisual arts

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Under the conditions of digitalization in technology and art, there is a sense of significant changes in visual creativity, where design projects are given not only new artistic expressiveness, but everything becomes an immeasurable resource base and source of inspiration for future graphic designers. This new reality encourages the permanent updating of approaches and the use of innovative methods of teaching graphic design in HEIs for art in the process of preparing for the professional activity of a future graphic designer. Therefore, a modern graphic designer, being the creator of a demanded graphic product that meets the requirements of business and clients, must have a sense of style, and artistic taste, track new trends in graphic design, be versed in styles, be creative, able to create original innovative design projects, have technical knowledge and computer programs, etc. The research aims to establish a pattern of promoting the use of differentiated methods of teaching graphic design in higher education institutions for art. The goal can be achieved by surveying higher education students on the Internet to determine the ability of HEIs for art to apply effective methods of teaching graphic design. Research methods: comparative analysis; systematization; generalization; survey. Results. The survey among higher education students found that online graphic design platforms such as Canva (98.3%), Pixlr (94.1%), Design Wizard (93.8%), Visme (92.4%), Snappa (89.8%), BeFunky (89.2%), etc. contribute to the formation of professional skills in the field of graphic design. It has been found that the following graphic design programs on PCs, namely Adobe Photoshop (95.5%), Affinity Designer (95.3%), Gravit Designer (91.5%), Adobe InDesign (89.9%), Adobe Illustrator (89.5%), best contribute to the formation of professional skills in future graphic designers. It has been determined that 3D graphic design programs such as Paint3D (91.9%), Autodesk Maya (89%), Sumo3D (87.9%), Blender (85.7%), Autodesk 3ds Max (83.3%), ZBrush (81.5%), etc. are the most conducive to the formation of professional skills. The study has revealed which methods of teaching graphic design in HEIs for art are used by teachers. These include innovative methods (91.8%), the method of graphic modeling (89.8%), the method of observation and independent reproduction of certain artistic images through graphic design (87.3%), the method of graphic illustration (86.2%), the method of projective and graphic form finding (81%), etc. It has been established that the successful implementation of differentiated methods of teaching graphic design in HEIs for art contributes to the formation of skills in using modern computer graphics programs to create design objects (91.2%), the ability to use basic skills in project graphics (89.3%), the ability to know color science to create a coloristic solution for a future design object (89%), etc.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0180,004

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,335 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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