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Enregistrement W4405675720 · doi:10.24908/pceea.2024.18539

Redéfinir l'ergonomie dans la formation en ingénierie: Intégrer l'accessibilité et les outils numériques dans la conception en ingénierie

2024· article· fr· W4405675720 sur OpenAlexafffundvenue
Ornwipa Thamsuwan, Valérie Tuyêt Mai Ngô, Christian Tiaya Tedonchio, Sylvie Nadeau

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueErgonomics and Human Factors
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesÉcole de technologie supérieure
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La formation traditionnelle en génie néglige souvent la conception pour des populations diverses et ne suit pas toujours le rythme rapide de l'évolution des outils numériques centrés sur l’humain pour le faire. Ce projet vise à moderniser un cours de 1er cycle (baccalauréat) existant en apportant deux changements à cet égard. Premièrement, le laboratoire d'anthropométrie, qui visait la conception d’un siège de cariste, à partir de bases de données anthropométriques en format papier et une conception par plages d’ajustements pour 98% d’une population Nord-américaine, est maintenant réorienté. Il est dorénavant centré sur la conception et l’évaluation ergonomique d’un espace de vie, telle une cuisine résidentielle, pour que les mesures de dégagement et la distance d’atteinte, entre autres de la robinetterie, conviennent aux utilisateurs de fauteuils roulants, renforçant ainsi les pratiques de conception inclusives. Deuxièmement, l'analyse ergonomique par le biais de la conception assistée par ordinateur est introduite. Contrairement aux méthodes traditionnelles reposant sur des grilles d’analyse papier ou par fichier excel, le laboratoire couvre une démonstration de la modélisation numérique de l’humain et de certains outils d’analyse ergonomique disponibles sur des logiciels de modélisation 3D. Les étudiants sont ensuite encouragés à utiliser ces outils, tout en triangulant avec les méthodes traditionnelles, s'ils sont pertinents pour leurs projets de session. Nous prévoyons un changement dans l’ouverture des futurs ingénieurs, favorisant une culture qui valorise l'inclusivité et facilitant l’utilisation d’outils numériques pour une conception innovante et centrée sur l'humain. Cette modernisation aligne la formation en ingénierie étroitement avec les demandes du monde actuel. [English version] Traditional engineering education often neglects designing for diverse populations and does not always keep pace with the rapid evolution of human-centered digital tools to do so. This project aims to modernize an existing course (bachelor’s) by making two changes. First, the anthropometry laboratory, which aimed to design a forklift driver's seat, based on anthropometric databases in paper format and a design by adjustment ranges for 98% of a North American population, is now reoriented. It focuses on the design and ergonomic evaluation of a home kitchen, by considering reach (among others to the tap) and clearance areas for wheelchair users, thereby reinforcing inclusive design practices. Second, ergonomic analysis in computer-aided design is introduced. Unlike traditional methods based on paper analysis grids or Excel files, the laboratory covers a demonstration of digital human modeling and some ergonomic analysis tools available on 3D modeling softwares. Students are then encouraged to use these tools, while triangulating with traditional methods, if they are relevant to their term projects. We foresee a shift in the mindset of future engineers, fostering a culture that values inclusiveness and facilitating digital tools for innovative, human-centered design. This modernization aligns engineering education closely with real-world demands.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,552
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
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 savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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