Le codesign comme nouvelle approche pédagogique dans les ateliers de conception : étude exploratoire à travers le vécu des étudiants
Bibliographic record
Abstract
L’enseignement dans les ateliers de projet fait face à des défis d’innovation pédagogique. L’approche pédagogique la plus commune jusqu’à maintenant est la critique, laquelle se réalise dans un environnement basé sur l’apprentissage par projet. Or l’approche que nous proposons comme stratégie pédagogique innovante se base sur le codesign actif et se positionne à l’opposée d’une approche traditionnelle basée sur la revue des projets. Elle a été appliquée à un atelier de design industriel en vue d’étudier son apport et ses caractéristiques, tel qu’ils ont été perçus par les étudiants, en comparaison avec la critique traditionnelle. Des éléments clés se distinguent tels que les nouveaux rôles de l’enseignant qui changent selon la situation (manager, designer-expert, consultant, « chalengeur »), le ressenti des étudiants (moins de stress, plus de confiance à s’exprimer et à réfléchir à haute voix, meilleure génération d’idées, environnement collaboratif) et la contribution des participants.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.034 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.005 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".