Methodological Proposal for Graphic Design Education Aimed at Fostering Social and Environmental Responsibility
Notice bibliographique
Résumé
Abstract According to the United Nations and its Sustainable Development Goals (SDGs), educational systems must adapt their learning objectives and methods to develop skills that promote sustainable development (Rieckmann et al., 2017). This chapter explores an ongoing doctoral research that utilizes a methodology enabling education to shape the role of graphic designers within the socio-ecological transition in Quebec. In class, graphic design students typically follow “creative briefs” that simplify problem complexity (Haylock, 2020), which limits their autonomy and sometimes prevents them from addressing social and environmental concerns. When they undertake projects independently, they often prioritize personal expression over the needs of users and stakeholders (Valencia et al., 2021). To address this, the research employs Learning Experience Design (LXD), an emerging transdisciplinary discipline focused on creating effective and engaging learning experiences. The primary objective is to implement LXD to tailor learning for graphic design students at Cégep de Sainte-Foy. Specifically, it adopts responsible entrepreneurship as a pedagogical approach, empowering students to initiate their own projects while fostering social and environmental responsibility. Employing a Mixed Methods Research (MMR) approach, the study combines quantitative and qualitative data collection through questionnaires, interviews, co-design workshops, and checklists. Notably, the research stands out for its collaborative nature, involving stakeholders such as students, faculty, administrative bodies of Cégep de Sainte-Foy, and external experts. This chapter presents initial results demonstrating the potential of education to prepare learners for meaningful contributions to sustainable development, emphasizing the transformative role of tailored pedagogical approaches like LXD in fostering responsible design practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».