Анотація
Адитивні технології дають чимало можливостей для удосконалення діяльності в різних сферах, проте особливості вивчення їхньої роботи та застосування в навчальному процесі студентів, які навчаються за освітніми програмами з дизайну, досліджені мало. Мета цього дослідження – розробити методи впровадження адитивних технологій у навчальний процес підготовки майбутніх графічних дизайнерів та перевірити їхню ефективність. Для досягнення мети використано методологію змішаного дослідження. У дослідженні взяли участь студенти та викладачі Хортицької національної академії. За допомогою відеоконференцій, дискусій між викладачами розроблено та узгоджено впровадження курсу «Адитивні технології» в навчальний процес (безпосереднє вивчення особливостей 3D-друку та моделювання) і способи застосування адитивних технологій під час вивчення інших предметів. Досліджено, що до експерименту студенти практично не мали досвіду навчання чи роботи з адитивними технологіями, на основі чого складено навчальний план курсу. Вивчено оцінку студентів щодо якості навчання за шкалою «Інструктивно-методичне дослідження мотивації» до та після експерименту. Розроблено анкету, яка дає змогу вивчити думку студентів щодо ефективності використання адитивних технологій у роботі графічного дизайнера, їхні враження від методів впровадження адитивних технологій у навчальний процес. За результатами опитування з’ясовано, що більшість студентів високо оцінили вплив застосування адитивних технологій у роботі графічного дизайнера та вважають, що їх вивчення є необхідним для ефективного навчання та праці у майбутньому. Студенти також високо оцінили вміння викладачів щодо застосування адитивних технологій у навчальному процесі. Методи впровадження адитивних технологій, запропоновані в дослідженні, можна використовувати під час навчання здобувачів вищої освіти напряму 02 ‒ Мистецтво, ураховуючи особливості навчальних планів. Має перспективи також використання адитивних технологій для виконання проєктних робіт, проходження практики з використанням адитивних технологій, захист кваліфікаційних робіт з виготовленням об’єктів у реальному часі.
Ключові слова
проєктування; 3D-друк; моделювання; 3D-принтер; дизайнерські вироби
Використані джерела
[1] Akhavan, J., & Manoochehri, S. (2022). Sensory data fusion using machine learning methods for in–situ defect registration in additive manufacturing: A review. In 2022 IEEE international IOT, electronics and mechatronics conference. Toronto: IEEE. doi: 10.1109/IEMTRONICS55184.2022.9795815.
[2] Anuar, S., Nizar, N., & Ismail, M.A. (2021). The impact of using augmented reality as teaching material on students’ motivation. Asian Journal of Vocational Education and Humanities, 2(1), 1-8. doi: https: 10.53797/ajvah.v2i1.1.2021.
[3] Assuncao, E.G., Silva, E.R., & Pei, E. (2019). Professional training of AM at the European level. In Additive manufacturing – developments in training and education (pp. 211-217). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-319-76084-1_14.
[4] Banjanin, B., Pal, M., Dimovski, V., Adamovic, S., & Lilic, A. (2020). 3D printing in the education of graphic engineering and design students. In 10th International symposium on graphic engineering and design (pp. 457-468). Novi Sad: University of Novi Sad. doi: 10.24867/GRID-2020-p51.
[5] Bernard, A., Thompson, M.K., Moroni, G., Vaneker, T., Pei, E., & Barlier, C. (2019). Functional, technical and economical requirements integration for additive manufacturing design education. In Additive manufacturing – developments in training and education (pp. 171-185). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-319-76084-1_12.
[6] Calderaro, D.R., Lacerda, D.P., & Veit, D.R. (2020). Selection of additive manufacturing technologies in productive systems: A decision support model. Gestão & Produção, 27(3), article number e5363. doi: 10.1590/0104-530X5363-20.
[7] Chen, Y., Peng, X., Kong, L., Dong, G., Remani, A., & Leach, R. (2021). Defect inspection technologies for additive manufacturing. International Journal of Extreme Manufacturing, 3(2), article number 022002. doi: 10.1088/2631-7990/abe0d0.
[8] Diao, P.H., & Shih, N.J. (2019). Trends and research issues of augmented reality studies in architectural and civil engineering education – a review of academic journal publications. Applied Sciences, 9(9), article number 1840. doi: 10.3390/app9091840.
[9] Diegel, O., Nordin, A., & Motte, D. (2019). Teaching design for additive manufacturing through problem-based learning. In Additive manufacturing – developments in training and education (pp. 139-149). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-319-76084-1_10.
[10] Dube, A.K., & Wen, R. (2022). Identification and evaluation of technology trends in K-12 education from 2011 to 2021. Education and Information Technologies, 27, 1929-1958. doi: 10.1007/s10639-021-10689-8.
[11] Ford, S., & Minshall, T. (2019). Where and how 3D printing is used in teaching and education. Additive Manufacturing, 25, 131-150. doi: 10.1016/j.addma.2018.10.028.
[12] Gong, X., Zeng, D., Groeneveld-Meijer, W., & Monogharan, G. (2022). Additive manufacturing: A machine learning model of process-structure-property linkages for machining behavior of Ti-6Al-4V. Materials Science in Additive Manufacturing, 1(1), article number 6. doi: 10.18063/msam.v1i1.6.
[13] Jiang, J., Xiong, Y., Zhang, Z., & Rosen, D.W. (2022). Machine learning integrated design for additive manufacturing. Journal of Intelligent Manufacturing, 33(4), 1073-1086. doi: 10.1007/s10845-020-01715-6.
[14] Jimenez, M., Romero, L., Dominguez, I.A., del Mar Espinosa, M., & Dominguez, M. (2019). Additive manufacturing technologies: An overview about 3D printing methods and future prospects. Complexity in Manufacturing Processes and Systems, 2019, article number 9656938. doi: 10.1155/2019/9656938.
[15] Jin, Z., Zhang, Z., Demir, K., & Gu, G.X. (2020). Machine learning for advanced additive manufacturing. Matter, 3(5), 1541-1556. doi: 10.1016/j.matt.2020.08.023.
[16] Kalita, H., Zindani, D., & Kumar, K. (2019). Additive manufacturing: A tool for better education. In Additive manufacturing technologies from an optimization perspective (pp. 41-76). Hershey: IGI Global. doi: 10.4018/978-1-5225-9167-2.ch003.
[17] Keller, J.M. (2010). Motivational design for learning and performance: The ARCS model approach. New York: Springer. doi: 10.1007/978-1-4419-1250-3.
[18] Kumar, S., Gopi, T., Harikeerthana, N., Gupta, M.K., Gaur, V., Krolczyk, G.M., & Wu, C.S. (2023). Machine learning techniques in additive manufacturing: A state of the art review on design, processes and production control. Journal of Intelligent Manufacturing, 34, 21-55. doi: 10.1007/s10845-022-02029-5.
[19] Liu, J., Xu, Y., Ge, Y., Hou, Z., & Chen, S. (2020). Wire and arc additive manufacturing of metal components: A review of recent research developments. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 111, 149-198. doi: 10.1007/s00170-020-05966-8.
[20] Loy, J. (2018). Understanding the scope for a product design education discourse on additive manufacturing. Archives of Design Research, 31(2), 15-23. doi: 10.15187/adr.2018.05.31.2.15.
[21] Monzon, M., Paz, R., Ortega, Z., & Diaz, N. (2019). Knowledge transfer and standards needs in additive manufacturing. In Additive manufacturing – developments in training and education (pp. 1-13). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-319- 76084-1_1.
[22] Pelliccia, L., Bojko, M., Prielipp, R., & Riedel, R. (2021). Applicability of 3D-factory simulation software for computer-aided participatory design for industrial workplaces and processes. Procedia CIRP, 99, 122-126. doi: 10.1016/j. procir.2021.03.019.
[23] Perez-Perez, M.P., Gomez, E., & Sebastian, M.A. (2018). Delphi prospection on additive manufacturing in 2030: Implications for education and employment in Spain. Materials (Basel), 11(9), article number 1500. doi: 10.3390/ma11091500.
[24] Prabhu, R., Miller, S.R., Simpson, T.W., & Meisel, N.A. (2020). Complex solutions for complex problems? Exploring the role of design task choice on learning, design for additive manufacturing use, and creativity. Journal of Mechanical Design, 142(3), article number 031121. doi: 10.1115/1.4045127.
[25] Qi, X., Chen, G., Li, Y., Cheng, X., & Li, C. (2019). Applying neural-network-based machine learning to additive manufacturing: Current applications, challenges, and future perspectives. Engineering, 5(4), 721-729. doi: 10.1016/j. eng.2019.04.012.
[26] Rajabalee, Y.B., & Santally, M.I. (2020). Learner satisfaction, engagement and performances in an online module: Implications for institutional e-learning policy. Education and Information Technologies, 26, 2623-2656. doi: 10.1007/s10639-020-10375-1.
[27] Sable-Meyer, M., Ellis, K., Tenenbaum, J., & Dehaene, S. (2022). A language of thought for the mental representation of geometric shapes. Cognitive Psychology, 139, article number 101527. doi: 10.1016/j.cogpsych.2022.101527.
[28] Seidel, C., & Schatz, R. (2019). Continuing education and part-time training on additive manufacturing for people in employment – an approach focused on content-related and didactical excellence. In Additive manufacturing – developments in training and education (pp. 15-33). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-319-76084-1_2.
[29] Stern, A., Rosenthal, Y., Dresler, N., & Ashkenazi, D. (2019). Additive manufacturing: An education strategy for engineering students. Additive Manufacturing, 27, 503-514. doi: 10.1016/j.addma.2019.04.001.
[30] Wang, Y.B., Zheng, P., Peng, T., Yang, H.Y., & Zou, J. (2020). Smart additive manufacturing: Current artificial intelligence-enabled methods and future perspectives. Science China Technological Sciences, 63, 1600-1611. doi: 10.1007/s11431-020-1581-2.
[31] Yang, L. (2018). Introducing the state-of-the-art additive manufacturing research in education. In Additive manufacturing – developments in training and education (pp. 53-65). Cham: Springer. doi: 10.1007/978-3-319-76084-1_4.