Tasarım Stüdyosu için Kolektif Zeka Modeli

Muhammet Ali Heyik; Meral Erdoğan

doi:10.53710/jcode.1138820

Tasarım Stüdyosu için Kolektif Zeka Modeli

Abstract

Mimarlık eğitiminde kurumsal altyapının, eğitimcilerin ve öğrencilerin hızlı bir adaptasyon geçirdiği pandemi dönemi yakın geçmişin imkânsız görülen kalıplarını sorgulamaya açmaktadır. Araştırma kapsamında çevrimiçi/hibrit öğrenme ekosistemi içerisinde tespit edilen temel güçlüklere karşı kolektif zekâ (KZ) modelinin geliştirilmesi ve tasarım sürecinin iyileştirilmesi amaçlanmaktadır. Bu doğrultuda çeşitli aktörleri içeren üç temel stüdyo modülü geliştirilmiştir. Her bir modül iş birliği, grup etkileşimi ve uzlaşıya yönelik KZ olanaklarının stüdyo ortamına entegrasyonunu ve etkilerinin ölçümlenmesini hedeflemektedir. Geliştirilen kartografya tabanlı platformlar tespit modülünde (M1) iş birliğini, öneri modülünde (M2) gruplar arası etkileşimi, uzlaşı modülünde (M3) ise kullanıcı katılımını esas almaktadır. Uygulama sonrası modüllerin etkileri bu işlevlere bağlı çeşitlenen faktör ve ifadeler üzerinden ölçümlenmektedir. Araştırma sonuçları modüler olarak ve modüllerin KZ modelini oluşturma potansiyelleri ve sınırlılıkları ile tartışılmaktadır. Süreç, çıktı ve katılımcı deneyimlerinden elde edilen bulgular, sade ve uygulaması oldukça pratik biçimde kurgulanan KZ modüllerinin özellikle pandemi dönemi kriz şartlarını fırsata çevirme potansiyelini ortaya koymaktadır. Burada ölçümlenen üç modüle ilişkin faktörler KZ modelinin stüdyo sürecinde bütüncül biçimde kullanılabileceğini göstermektedir. Diğer taraftan karşılaşılan sınırlılıklar deneysel uygulamalarla tespit edilerek geliştirilebilir niteliktedir.

Keywords

Supporting Institution

Yıldız Teknik Üniversitesi

Project Number

FDK-2022-4867

Thanks

Bu çalışma Yıldız Teknik Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Koordinasyon Birimince Desteklenmiştir.

References

Abdulmajeed, K., Joyner, D. A., & McManus, C. (2020, August). Challenges of online learning in Nigeria. In Proceedings of the Seventh ACM Conference on Learning@ Scale (pp. 417-420). https://doi.org/10.1145/3386527.3405953
Alnusairat, S., Al Maani, D., & Al-Jokhadar, A. (2020). Architecture students' satisfaction with and perceptions of online design studios during COVID-19 lockdown: the case of Jordan universities. Archnet-IJAR: International Journal of Architectural Research. https://doi.org/10.1108/arch-09-2020-0195
Atlee, T. (2014). The Tao of democracy: using co-intelligence to create a world that works for all. North Atlantic Books.
Brown, J. B. (2020). From denial to acceptance: A turning point for design studio in architecture education. https://distancedesigneducation.com/2020/05/11/from-denial-to-acceptance-a-turning-point-for-design-studio-in-architecture-education/
Cross, N. (2007). Forty years of design research. Design studies, 1(28), 1-4. https://doi.org/10.1016/j.destud.2006.11.004 Dortheimer, J. (2022). Collective Intelligence in Design Crowdsourcing. Mathematics, 10(4), 539. https://doi.org/10.3390/math10040539
Fischer, G., Giaccardi, E., Eden, H., Sugimoto, M., & Ye, Y. (2005). Beyond binary choices: Integrating individual and social creativity. International journal of human-computer studies, 63(4-5), 482-512. https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2005.04.014
Fleischmann, K. (2019). From studio practice to online design education: Can we teach design online?. Canadian Journal of Learning and Technology/La revue canadienne de l’apprentissage et de la technologie, 45(1). https://doi.org/10.21432/cjlt27849
Jones, D., & Lotz, N. (2021). Design Education: Teaching in Crisis. Design and Technology Education: an International Journal, 26(4), 4-9. https://ojs.lboro.ac.uk/DATE/article/view/3135

Kristianova, K., & Joklova, V. (2020, November). On-Site Research, Excursions, and Field Trips in Architectural Education–Constraints in the Time of Covid-19. In Proceedings of ICERI2020 Conference (Vol. 9, p. 10th). https://doi.org/10.21125/iceri.2020.1219
Legg, S., & Hutter, M. (2007). A collection of definitions of intelligence. Frontiers in Artificial Intelligence and applications, 157, 17. https://doi.org/10.48550/arXiv.0706.3639
Malone, T. W., & Bernstein, M. S. (Eds.). (2022). Handbook of collective intelligence. MIT press.
Markopoulou, A. (2020). Smart who? collective intelligence urban design models. Architectural Design, 90(3), 122-127. https://doi.org/10.1002/ad.2578
Morkel, J., Delport, H., Burton, L. O., Olweny, M., & Feast, S. (2021). Towards an Ecosystem-of-Learning for Architectural Education: Reflecting on a network of six pedagogical clusters. Charrette, 7(1), 15-40. https://www.researchgate.net/publication/353958646_Towards_an_Ecosystem-of-Learning_for_Architectural_Education_Reflecting_on_a_network_of_six_pedagogical_clusters
O'Reilly, B. (2020). Don’t Let a Good Crisis Go to Waste. Instead, Use It as a Catalyst for Innovation, Retrieved June 15, 2022, from https://singularityhub.com/2020/05/03/dont-let-a-good-crisis-go-to-waste-instead-use-it-as-a-catalyst-for-innovation/
Peach, K., Berditchevskaia, A., Bass, T. (2019,December,9). The Collective Intelligence Design Playbook. Nesta. https://media.nesta.org.uk/documents/Nesta_Playbook_001_Web.pdf
Ryan, M., Gambrell, D., & Noveck, B. S. (2020,October). Using Collective Intelligence to Solve Public Problems. Nesta. https://media.nesta.org.uk/documents/Using_Collective_intelligence_to_Solve_Public_Problems.pdf
Salmon, G. (2020). Covid-19 is the pivot point for online learning. Whonke. https://wonkhe.com/blogs/covid-19-is-the-pivot-point-for-online-learning/
Surowiecki, J. (2005). The Wisdom of the Crowds. Anchor Books.

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Architecture

Journal Section

Research Article

Authors

Muhammet Ali Heyik ^*
Türkiye

Meral Erdoğan This is me
0000-0003-1537-9351
Türkiye

Publication Date

September 30, 2022

Submission Date

July 1, 2022

Acceptance Date

September 8, 2022

Published in Issue

Year 2022 Volume: 3 Number: 2

DOI

https://doi.org/10.53710/jcode.1138820

IZ

https://izlik.org/JA84DU52GK

Cite

RIS / Bibtex

APA

Heyik, M. A., & Erdoğan, M. (2022). Tasarım Stüdyosu için Kolektif Zeka Modeli. Journal of Computational Design, 3(2), 27-58. https://doi.org/10.53710/jcode.1138820

AMA

1.Heyik MA, Erdoğan M. Tasarım Stüdyosu için Kolektif Zeka Modeli. JCoDe. 2022;3(2):27-58. doi:10.53710/jcode.1138820

Chicago

Heyik, Muhammet Ali, and Meral Erdoğan. 2022. “Tasarım Stüdyosu Için Kolektif Zeka Modeli”. Journal of Computational Design 3 (2): 27-58. https://doi.org/10.53710/jcode.1138820.

EndNote

Heyik MA, Erdoğan M (September 1, 2022) Tasarım Stüdyosu için Kolektif Zeka Modeli. Journal of Computational Design 3 2 27–58.

IEEE

[1]M. A. Heyik and M. Erdoğan, “Tasarım Stüdyosu için Kolektif Zeka Modeli”, JCoDe, vol. 3, no. 2, pp. 27–58, Sept. 2022, doi: 10.53710/jcode.1138820.

ISNAD

Heyik, Muhammet Ali - Erdoğan, Meral. “Tasarım Stüdyosu Için Kolektif Zeka Modeli”. Journal of Computational Design 3/2 (September 1, 2022): 27-58. https://doi.org/10.53710/jcode.1138820.

JAMA

1.Heyik MA, Erdoğan M. Tasarım Stüdyosu için Kolektif Zeka Modeli. JCoDe. 2022;3:27–58.

MLA

Heyik, Muhammet Ali, and Meral Erdoğan. “Tasarım Stüdyosu Için Kolektif Zeka Modeli”. Journal of Computational Design, vol. 3, no. 2, Sept. 2022, pp. 27-58, doi:10.53710/jcode.1138820.

Vancouver

1.Muhammet Ali Heyik, Meral Erdoğan. Tasarım Stüdyosu için Kolektif Zeka Modeli. JCoDe. 2022 Sep. 1;3(2):27-58. doi:10.53710/jcode.1138820

Cited By

Reclaiming site analysis from co-sensing to co-ideation: A collective cartography strategy and tactical trajectories

International Journal of Architectural Computing

https://doi.org/10.1177/14780771231225699