CAD education and treaning

Descrizione

L’impiego sempre crescente dei sistemi CAD, per lo sviluppo di prototipi digitali, da utilizzare all’interno dei processi di progettazione e sviluppo prodotto, richiede una capacità sempre maggiore di saper creare modelli geometrici robusti, che possano essere utilizzati per la realizzazione di prototipi virtuali, facilmente modificabili, in grado di supportare le attività decisionali proprie di un processo iterativo, quale quello della progettazione meccanica. Tali prototipi virtuali devono inoltre essere pensati per poter essere facilmente impiegati nell’esecuzione di analisi e simulazioni, tramite strumenti di ingegneria assistita dal computer.
D’altra perte, gli strumenti commerciali di modellazione ed analisi (MCAD) sono diventati nel corso degli anni sempre più complessi e sofisticati, e sono sempre più basati su ambienti di modellazione geometrica ibrida. Questa situazione pone una nuova sfida per l’istruzione, poiché richiede una strategia didattica che vada oltre la semplice somma dell’apprendimento dei comandi per la modellazione di superfici e la modellazione solida.
Lo scopo della ricerca svolta nell’ambito della formazione in ambito CAD è quello di indagare un nuovo approccio didattico, che integri la ‘positive knowledge’ (sapere cosa fare) con la cosiddetta negative knowledge, ossia la capacità si sapere ciò che è bene non fare (le situazioni critiche da evitare), come un elemento cruciale dell’approccio all’insegnamento, con il fine di supportare lo sviluppo di competenze di tipo strategico e non solo meramente procedurali.
Nell’ambito di questo progetto sono stati sviluppati diversi sitemi software di supporto all’attività di revisione del docente e di supporto alla auto-valutazione da parte degli studenti.

CMA Architecture

Laboratori

Pubblicazioni
  1. Otto, H.E., Mandorli, F., Advancing Formative Assessment in MCAD Education: The Visual Analytics of Parametric Feature-Based Solid Models, Advanced Engineering Informatics, V. 48, pp. ISSN 1474-0346, https://doi.org/10.1016/j.aei.2021.101308, 2021
  2. Otto, H.E., Mandorli, F., Parametric Feature-Based Solid Model Deficiency Identification to Support Learning Outcomes Assessment in CAD Education, Computer-Aided Design and Applications, V.18, I. 2, pp. 411-442, ISSN 1686-4360, doi: http://dx.doi.org/10.14733/cadaps.2021.411-442, 2021.
  3. Mandorli, F., Otto, H.E., Systematic Support of Learning from Errors and Negative Knowledge Development in MCAD Education: Empirical Analysis of Student Feedback, Computer-Aided Design and Applications, V.17, I. 2, pp. 384-406, ISSN 1686-4360, doi: http://dx.doi.org/10.14733/cadaps.2020.384-406, 2020.
  4. Otto, H.E., Mandorli, F., Surface Model Deficiency Identification to Support Learning Outcomes Assessment in CAD Education, Computer-Aided Design and Applications, V.16, I. 3, pp. 429-451, ISSN 1686-4360, doi: http://dx.doi.org/10.14733/cadaps.2019.429-451, 2019.
  5. Mandorli, F., Otto, H.E., Innovation in MCAD education toward competency development using negative knowledge: From theoretical framework to practical implementation, Computer-Aided Design and Applications, V.15, I. 3, pp. 337-352, ISSN 1686-4360, doi http://dx.doi.org/10.1080/16864360.2017.13978852017, 2018.
  6. Otto, H.E., Mandorli, F., A framework for negative knowledge to support hybrid geometric modeling education for product engineering, Journal of Computational Design and Engineering, doi https://doi.org/10.1016/j.jcde.2017.11.006, 2017.
  7. Mandorli, F., Otto, H.E., Integration of negative knowledge into MCAD education to support competency development for product design, Computer-Aided Design and Applications, V. 14, I. 3, pp. 269-283, ISSN 1686-4360, 2017. 
  8. Mandorli, F., Otto, H.E., Raffaeli, R., Explicit 3D functional dimensioning to support design intent representation and robust model alteration, Computer-Aided Design and Applications, V.13, I.1, pp. 108-123, ISSN 1686-4360, 2016.
  9. Otto, H.E., Mandorli, F., A Negative Knowledge Enabling Framework to Support Hybrid Geometric Modeling Education for Industrial Engineering, In: Proceedings of the TMCE 2016, 11th International Symposium on Tools and Method of Competitive Engineering, Aix-en-Provence, 09-13 May, pp. 599-612, ISBN: 978-94-6186-635-6, 2016. 
Responsabile scientifico