Exploring Challenges, Limitations, and Opportunities in Integrating Biomimicry Principles into Design Education to Advance Sustainability Objectives
Notice bibliographique
Résumé
Design education seldom prepares students for complex challenges they are likely to encounter, particularly sustainability. Biomimicry, among bio-inspiration approaches, has emerged as a promising design thinking to enhance sustainability and innovation. However, students often mimic nature superficially, overlooking biological principles and systems. This research explores the challenges of integrating biomimicry into Canadian undergraduate design education from educators’ perspectives, highlighting its barriers and potential opportunities for fostering sustainable innovation. Using a mixed-methods approach, the findings through surveys and interviews revealed varying integration depths across institutions, influenced by faculty expertise, curriculum limitations, and institutional priorities. Key barriers include misunderstanding biomimicry, time constraints, limited resources, unfamiliarity with biology-to-design tools, and resistance to change. Opportunities for more effective implementation involve interdisciplinary collaboration, holistic frameworks, and integrated technologies with natural observation. Fully embedding biomimicry in design curriculums requires institutions to support this pedagogical shift, build partnerships, and adopt strategic plans aligned with global sustainability goals.
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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 | 0,070 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,013 |
| Communication savante | 0,016 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».