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Enregistrement W4391600548 · doi:10.18260/1-2--44459

The Impact of Documenting Design Thinking, the Engineering Design Process Canvas, and Project Communication on Design Self-Efficacy of First-Year Students

2024· article· en· W4391600548 sur OpenAlexaff
Jack Bringardner, Elizabeth Castroverde, Paige Charette, Salma Moutasim Salaheldin Abuelgasim, McKenna Yoshinobu, Rui Li, Victoria Bill, Ingrid J. Paredes

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesAmerican Society for Engineering Education
Mots-clésEngineering design processProcess (computing)Computer scienceDesign processProcess designDesign thinkingEngineering managementSoftware engineeringArchitectural engineeringEngineeringWork in processHuman–computer interactionMechanical engineeringProgramming languageOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This complete evidence-based practice paper describes a study of three design interventions and a survey conducted of first-year engineering students at New York University to understand the impact on their design self-efficacy. The research question addressed in this study is whether there is an impact of documenting the design thinking process, the engineering design process, and project communication on students' level of self-efficacy to solve engineering design problems. And if so, to what extent did students find value in using the documentation activities for enhancing their engineering design capabilities? The aim of this study is to identify the best strategies for improving first-year students' design skills that will help them succeed in future design projects. Many tools have been developed to improve engineering design skills of first year students like design thinking exercises, the Engineering Design Canvas, and strategies for communicating ideas. The evidence-based practice described in this study consists of in-class exercises for each of these tools which include 1) an IDEO design thinking worksheet at the beginning of the project, 2) the Engineering Design Canvas at the middle of the project, and 3) the Heitmeier Catechism design communication strategies at the end of the project.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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