A novel systematic approach for analysing exploratory design ideation
A novel systematic approach for analysing exploratory design ideation
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分析探索性设计理念的新颖系统方法
DOI：
10.1080/09544828.2019.1662381
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发表时间：
2019
影响因子：
2.7
通讯作者：
Hay L
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hay L
两种类型的设计构思过程可以区分在所解决的问题方面：（i）解决方案集中，即生成解决方案来解决指定期望输出的固定问题;和（ii）探索性，即考虑开放式问题的不同解释并生成相关解决方案。现有的系统分析方法侧重于前者，文献缺乏这样的方法，后者。在本文中，我们提供了一种手段，系统地分析探索性思维的第一次通过一种新的方法：分析探索性设计构思（AEDI）。AEDI涉及：（1）开放式思维任务;（2）根据草图对探索的问题和解决方案进行编码;（3）基于编码评估思维能力。我们将AEDI应用于30名专业产品设计工程师的神经成像研究期间完成的19项开放式任务中的812个概念草图。结果表明，该方法提供了：（i）一致的任务，刺激问题的探索;（ii）一个可靠的方法编码探索的问题和解决方案;（iii）一个适当的方式来排名/比较设计师的表现。AEDI使系统分析的好处（例如更大的可比性，可复制性和效率）在探索性思维研究中得以实现，以及更普遍地使用开放式问题的研究。未来的改进包括提高编码的有效性和可靠性。
Two kinds of design ideation process may be distinguished in terms of the problems addressed: (i) solution-focused, i.e. generating solutions to address a fixed problem specifying a desired output; and (ii) exploratory, i.e. considering different interpretations of an open-ended problem and generating associated solutions. Existing systematic analysis approaches focus on the former; the literature is lacking such an approach for the latter. In this paper, we provide a means to systematically analyse exploratory ideation for the first time through a new approach: Analysis of Exploratory Design Ideation (AEDI). AEDI involves: (1) open-ended ideation tasks; (2) coding of explored problems and solutions from sketches; and (3) evaluating ideation performance based on coding. We applied AEDI to 812 concept sketches from 19 open-ended tasks completed during a neuroimaging study of 30 professional product design engineers. Results demonstrate that the approach provides: (i) consistent tasks that stimulate problem exploration; (ii) a reliable means of coding explored problems and solutions; and (iii) an appropriate way to rank/compare designers’ performance. AEDI enables the benefits of systematic analysis (e.g. greater comparability, replicability, and efficiency) to be realised in exploratory ideation research, and studies using open-ended problems more generally. Future improvements include increasing coding validity and reliability.
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