Turbulence in Crit Assessment: from the Design Workshop to Online Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Critique in design education is redefining itself, but its primary aim still focuses on offering and receiving feedback on workshop projects. The global pandemic has forced teachers to adapt their methods for online workshops. The following paper questions how design critique has changed teaching and learning experiences, focusing on the distinctions between in-person and online sessions. Before winter 2020, students used to wander through the school’s workshops, filled with sketches and models of ongoing projects. Since then, we were faced with the loss of a shared physical space leading to many changes that should be addressed as online workshops are going forward. As a result, the pandemic has accentuated some of the challenges of offering detailed feedback to projects and has shown the complexity to stimulate students’ interactions during a critique. Gaps created through social distancing seem to have impacted not only the critique activity but the entire project and learning process. By exploring the teaching experiences of a dozen workshop tutors, this paper brings out concerns about the metamorphosis of general interactions and highlights an impact on the design activities. By referring to Lave and Wenger’s situated learning, we discuss the importance of interactions while conducting projects by explaining, discussing, showing, or just looking at what others have done. This paper provides an overview of key elements to improve feedback and communication, emphasising that constant interactions with peers, teachers, and experts are especially meaningful to prepare the designer to its future community of practice.
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.
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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle