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Engineering Design Education Through a Data-Driven Course on Uncertainty
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AI
DOI：10.1177/10920617251409397.png)
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摘要
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本研究旨在推进概念设计中不确定性的教学与学习。核心研究问题是：基于数据驱动的概念设计课程能否提升学生关于偶然不确定性和认知不确定性的推理能力？为探究此问题，本研究追求两个目标：（1）构建包含实施与评估策略的基于数据驱动的概念设计课程，（2）设计支持学生通过结构化任务参与不确定性的教育流程。研究界定了九个框架，分为五类，并由三个基于学科的教育研究领域支持，为研究提供基础并解答研究问题。采用逆向设计方法，提出了一门全面的概念设计课程，与相关ABET能力要求对齐，并辅以教育流程和教师指南，包含理论准备材料、实施工具、推荐编程库以及本科和研究生教学指导。以自行车车架设计为例的案例研究，通过图像预处理、降维和聚类展示了实践应用。课程进一步被置于具体情境中，以说明其在机械、电气/计算机和生物医学工程等多个STEM领域的适用性。总体而言，本研究为支持高级工程设计课程中不确定性推理提供了一种可推广的教学-学习-评估构建。
Keyword:
uncertainty education
backward design
clustering
data-ing
design education
期刊
J
IF:
1
论文数:
15
被引数:
0
机构
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