International collaboration and connections through design thinking: A case study of the Global Classroom for Democracy Innovation (GCDI)
Notice bibliographique
Résumé
This paper is based on the collaborative development of the Global Classroom for Democracy Innovation (GCDI), and its month-long virtual pilot workshop, the 'Climate Change Design Jam’. The GCDI is an integrated learning partnership between three international universities located in Canada, South Africa, and Sweden, and civil society partners the Vancouver Design Nerds (VDN). Each partner brought unique skills to the GCDI, as new processes and methods for virtual, global student engagement and dialogue were co-designed. The GCDI hosted the Climate Change Design Jam over four consecutive weeks in March 2022. By employing a design thinking methodology, it facilitated online student project development around the interconnected and broad topics of climate change and democracy. Students and student facilitators were guided through the process of design thinking to develop grounded projects that address climate change issues locally and internationally. This paper argues that fundamental principles of fostering genuine connections (both 'online' and 'offline') between students can act as a useful foundation from which project development can be based. Further, this paper illustrates that when faced with 'wicked problems’ such as climate change and challenges to democracy worldwide design thinking methods and collaborative approaches can act as a catalyst for action (Manzini, 2015). Exploring political theory, democracy, and civic agency through dialogue and co-design provides students with innovative approaches to research, critical thinking, and activism. This pilot series provides insight into student engagement across international contexts, and thus the development of cross-cultural and collective intelligence which can be formative for similar projects in the future (Behari-Leak, 2020).
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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 | 0,026 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,035 | 0,026 |
| Communication savante | 0,016 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».