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Enregistrement W4410632567 · doi:10.22215/etd/2025-16466

Boundary Objects: Exploring the Benefit of Using Iconic Design Objects in Teaching Colour, Material, and Finish (CMF) in Undergraduate Industrial Design Education

2025· dissertation· en· W4410632567 sur OpenAlexaff
Nathalie Cecile-Marie Tambay

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Media and Visual Art
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBoundary objectBoundary (topology)Visual artsEngineering drawingIndustrial designMathematics educationEngineeringArchitectural engineeringComputer scienceMultimediaHuman–computer interactionComputer graphics (images)SociologyArtPsychologyMathematicsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the benefits of using Iconic Design Objects as Boundary Objects in teaching Colour, Material, and Finish (CMF) Design in undergraduate Industrial Design Education. Teaching the methods and tools of a newly emergent discipline such as CMF design presents challenges in how to introduce theory from similar disciplines without blurring the progress of their differentiation. Explorative and formative research into the discipline of CMF preceded qualitative research of observing undergraduate students using the xDX teaching collection of chairs, producing CMF design products, and a thematic analysis of the student reflection papers at the conclusion. Student projects were presented before a panel of CMF experts to gain insights into the experience through a discussion. The results support the use of a historical collection objects as boundary objects in the transfer of theoretical knowledge to application and offered insights into the benefits of using boundary objects in design education.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeAutre devis
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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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