Design science что это

Наука о дизайне — Design science

Концепция науки о дизайне была введена в 1957 году Р. Бакминстер Фуллер, который определил это как систематическую форму проектирования. Он расширил эту концепцию в своем предложении Всемирной декады науки о дизайне Международному союзу архитекторов в 1961 году. Позднее этот термин был использован С.А. Грегори на конференции 1965 года «Метод дизайна», где он провел различие между научным методом и метод проектирования. Грегори ясно высказал свою точку зрения, что дизайн — это не наука и что наука о дизайне относится к научному изучению дизайна. Герберт Саймон в своих лекциях 1968 года Карл Тейлор Комптон использовал и популяризировал эти термины в своей аргументации в пользу научного исследования искусственного (в отличие от естественного). За прошедший период два использования этого термина (систематическое проектирование и изучение дизайна) слились воедино до такой степени, что наука дизайна может иметь оба значения: наука дизайна и дизайн как наука.

Содержание

1 Наука о дизайне
2 Дизайн как наука
3 Дизайн как наука в информационных системах
4 См. Также
5 Ссылки

Наука дизайна

Книга Саймона «Наука об искусственном», впервые опубликованная в 1969 году, основана на предыдущих разработках и послужила стимулом для дальнейшего развития систематических и формализованных методологий проектирования, имеющих отношение ко многим дисциплинам проектирования, например архитектуре, инженерии, городское планирование, информатика и управление. Идеи Саймона о науке о дизайне также способствовали развитию исследований в области дизайна и научных исследований в области проектирования.

Периодически возникало беспокойство по поводу того, чтобы отличить дизайн от науки. Найджел Кросс проводится различие между научным дизайном, наукой о дизайне и наукой о дизайне. Наука о дизайне (научное изучение дизайна) не требует и не предполагает, что действия по проектированию сами по себе являются научными, и все большее число исследовательских программ придерживается этой точки зрения. Кросс использует термин «дизайнерские способы познания», чтобы отличать проектирование от других видов человеческой деятельности.

Дизайн как наука

Отношения дизайна и науки продолжают обсуждаться, и они продолжают оставаться множество попыток переосмыслить или реформировать дизайн как науку. Например, аксиоматическая теория дизайна Су представляет независимую от предметной области теорию, которая может объяснить или предписать процесс проектирования. Онтология структура поведения-функции (FBS) от Gero, представляющая онтологию проектирования и проектирования, не зависящую от предметной области, является другим примером. Первые попытки использовать математику для формализации процесса проектирования включают формальную теорию дизайна (FDT) Брахи, которая представляет собой независимую от предметной области математическую и вычислительную теорию процесса проектирования.

Дизайн как наука в информационных системах

Особое внимание уделяется дизайну как науке в информационных системах. Хевнер и Чаттерджи предоставляют справочные материалы по исследованиям науки о дизайне (DSR) в информационных системах, включая подборку статей с конференций DESRIST, обзор ключевых принципов DSR и интеграции исследования действий с исследованиями в области дизайна. Вайшнави, Кюхлер и Петтер предлагают ресурс по исследованию науки о дизайне в информационных системах, в котором излагаются истоки и философские основы исследований в области дизайна, объясняется методология науки о дизайне и предлагается библиография статей, в которых обсуждаются методы науки о дизайне или предлагаются образцы дизайна. наука. В 2010 году 122 профессора продвинули проектную науку в исследованиях информационных систем, подписав меморандум.

Hevner et al. предоставить набор из семи руководящих принципов, которые помогают исследователям информационных систем проводить, оценивать и представлять исследования в области дизайна. Семь руководящих принципов рассматривают дизайн как артефакт, актуальность проблемы, оценку дизайна, вклад исследования, строгость исследования, дизайн как процесс поиска и коммуникацию в ходе исследования.

Более поздние расширения подхода к исследованию науки о дизайне подробно описывают, как проблемы проектирования и исследования могут быть рационально декомпозированы с помощью решения вложенных проблем. Также объясняется, как регулирующий цикл (исследование проблемы, разработка решения, проверка проекта, реализация решения и оценка реализации) вписывается в структуру. Peffers et al. разработали модель для проведения и представления исследований информационных систем, которую они назвали исследовательским процессом в области дизайна. Peffers et al. Модель широко используется, и Адамс приводит пример модели процесса, применяемой для создания модели процесса цифровой криминалистики.

What is Design Science and how is it different from HCI?

When you think of Design, you think art and graphics and how something looks and feels. When you think of Science, you think of why something looks and feels better than something else, the operative word here being ‘why’. Design Science is pretty much that.

Design Science is a Master’s program at the University of Michigan for students and professionals with a background in more than one discipline who intend to bridge the gap between these disciplines with a structured, more meaningful amalgamation. Design Science has helped me transcend the bridge between my experiences in business, technology and design.

The way it differs from HCI is that it builds strongly on design thinking and helps us take on the many hats while working on solving complex business/design problems. Think of it this way — a designer who understands the users, knows the technology behind the development of that design and is also aware that launching the app in phases could make more business sense. It’s a package! We think more than just design, we encompass the inevitable aspects of businesses that go hand in hand with design.

Применение проектного подхода к исследованиям в области информационных систем Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Галицкая Любовь Владимировна, Пашков Петр Михайлович, Соловьев Василий Иванович

В статье описаны концептуальные основы методологии Design science research . Рассмотрены базовая модель и её актуализированный вариант для моделирования процесса генерации новых знаний в проектных научных исследованиях. Установлена возможность использования Design science research и её основных положений в решении задач исследований информационных систем, а также показана перспектива распространения проектного метода исследований в части реализации образовательного процесса по программам магистратуры и аспирантуры

Текст научной работы на тему «Применение проектного подхода к исследованиям в области информационных систем»

ПРИМЕНЕНИЕ ПРОЕКТНОГО ПОДХОДА К ИССЛЕДОВАНИЯМ В ОБЛАСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ Галицкая Любовь Владимировна

к.т.н., доцент кафедры бизнес-информатики, e-mail: l.v.galickaya@edu.nsuem.ru

Пашков Петр Михайлович к.э.н., заведующий кафедрой бизнес-информатики, e-mail: p.m.pashkov@edu.nsuem.ru

Соловьев Василий Иванович к.т.н., профессор кафедры бизнес-информатики, e-mail: v.i.solojev@edu.nsuem.ru Новосибирский университет экономики и управления «НИНХ» 630099, г. Новосибирск, ул. Каменская, 56

Аннотация. В статье описаны концептуальные основы методологии Design science research. Рассмотрены базовая модель и её актуализированный вариант для моделирования процесса генерации новых знаний в проектных научных исследованиях. Установлена возможность использования Design science research и её основных положений в решении задач исследований информационных систем, а также показана перспектива распространения проектного метода исследований в части реализации образовательного процесса по программам магистратуры и аспирантуры

Ключевые слова: Design science research, знания, информационные системы, научный артефакт, проектный метод исследования

Введение. В связи с развитием информационных технологий автоматизированные информационные системы являются неотъемлемыми элементами обеспечения функционирования любых предприятий (в широком смысле этого понятия). Разработка информационных систем (ИС) является широко распространённой практикой, выполняемой множеством различных проектных коллективов на разных предприятиях. В то же время, в ряде случаев, задачи построения ИС зачастую являются неординарными, требующими определенной квалификации и компетенции разработчиков [1, 4, 5]. При этом возникают сложные задачи, которые определяются принципиально новыми объектами информатизации или потенциалом новых информационных технологий. В этом случае разработчики сталкиваются с необходимостью проведения исследовательской деятельности, характерной для инженерных наук — проектированием принципиально новых систем для достижения целей в условиях ограничений, задаваемых внешней средой.

Такого рода исследования в области построения ИС не являются уникальными для зарубежных исследователей и проводятся творческими коллективами и отдельными исследователями в рамках функционирования различных научных школ в исследовательских организациях и вузах. Однако анализ литературных источников в области организации этой деятельности свидетельствует о дефиците публикаций в российском сегменте научной литературы о методологических основах исследований в области построения ИС, что отрицательно сказывается на результативности этой деятельности [2]. Зачастую задачи научного исследования сводятся к решению простых инженерных задач, а исследователи

затрудняются в формулировках научной новизны своих результатов и с доказательством их полезности. Поэтому целью статьи является обоснование методологического подхода к проведению исследований в области информационных систем. Для этого необходимо рассмотреть методологические аспекты системных проектных исследований, описать структуру процесса системного проектного исследования и принципы генерации знаний генерации знаний в рамках DSR, определить возможности применения методологии DSR в области исследования информационных систем.

1. Design science research как методологическая база современных проектных наук. Рассматривая методологию, как науку о методах, необходимо учитывать два принципиально разных аспекта этой категории:

— теоретический, в котором методология рассматривается как раздел теории познания в философии. Среди авторов, занимающихся исследованием данной тематики, можно выделить П. П. Щедровицкого — выдающегося мыслителя XX века, организатора и идейного лидера ММК (Московского Методологического Кружка), создателя мощнейшей интеллектуальной культуры — СМД-методологии (системо-мыследеятельностная методология); Г.С. Альтшуллера — автора теории решения изобретательских задач (ТРИЗ); А.М. и Д.А. Новиковых — профессоров и докторов наук, авторов многих научных работ по методологиям, теориям и механизмам управления организационными системами. Среди зарубежных исследователей следует выделить Герберта А. Саймона — американского ученого, Нобелевского лауреата, изучавшего принципы и процессы принятия решений в различных областях человеческой деятельности, а также занимавшегося психологией и искусственным интеллектом.

— практический, когда под методологией понимается способ организации деятельности человека, состоящий в определении цели и предмета исследования, подходов и ориентиров в его проведении, выборе средств и методов, определяющих наилучший результат [3]. Данный аспект представляет особый интерес при решении таких задач, как информатизация предприятий и проведение научных исследований в области построения ИС.

Идеи Г. Саймона [6], заключающиеся в структурировании процесса проектирования артефактов1 в дальнейшем были развиты в трудах зарубежных ученых при формировании методологии исследований в области создания искусственных систем (инженерных, экономических, управленческих и др.), которые получили широкое распространение в развитых странах под названием «Design science research — DSR» (проектные научные исследования).

В работах Оуэна (Owen, 1997) дана классификация наук [9], позволяющая выявить место и роль проектных наук, нацеленных на разработку продуктов, их связь с классом аналитических/синтетических наук, ориентированных на генерацию артефактов, в форме фундаментальных знаний.

Из анализа исследований зарубежных авторов следует, что DSR можно воспринимать как методологическую базу проектных наук. Основной смысл этой методологии заключается в генерации знаний путем конструирования и анализа артефактов. При этом проектирование выступает в качестве метода исследования.

Артефакт — объект, который проектируется и несет научные знания

На рис. 1 представлена базовая модель цикла генерации и использования знаний в процессе проектных научных исследований, в рамках которой знание генерируется и накапливается посредством обобщения результатов использования на практике спроектированных, сконструированных артефактов, далее полученные знания используются для дальнейшего совершенствования артефактов.

Процесс создания знаний

Парадигма f Работа

Процесс использования знаний.

Рис. 1. Базовая модель цикла генерации и использования знаний Процессы отражения и абстрагирования, играющие важную роль в цикле генерации знаний, основываются на структуре и принципах организации каналов (см. рис. 1). В свою очередь, каналы содержат системы соглашений и правил, используемых в предметной области, воплощающие меры и ценности, которые были эмпирически развиты как «способы познания», по мере развития конкретной науки касательно данной предметной области. Каналы для разных наук могут быть схожи по структуре и содержанию, но, в сущности, они являются специфическими для каждой научной дисциплины и являются продуктами ее эволюции.

2. Генерация знаний в рамках Научные знания в области проектных научных исследований формируются на основе проектирования и разработки научных артефактов. Возможные варианты таких артефактов представлены в табл. 1.

Таблица 1. Классификация артефактов проектных научных исследований

Конструкты Концептуальный словарный запас предметной области (рубрикатор, элементы глоссария)

Модель Формализованное описание объекта, группа утверждений или формулировок, которые описывают отношения (связи) между элементами

Метод Способ решения поставленной задачи

Рамка (подход), Framework ■Реальные и концептуальные проводники, которые поддерживают или направляют процесс построения, проектирования

Архитектура Высокоуровневая структура системы

Концепция Система научно обоснованных, теоретико-методологических взглядов на определение сущностей, целей, задач и методов

Парадигма Доминирующая концепция

Теория Предписывающий набор утверждений (формулировок), которые описывают последовательность достижения конкретной цели. Теория обычно включает другие абстрактные артефакты, такие, как элементы, модели, Framework, архитектуры, концепции и методы

На рис. 2 представлена модель процесса генерации знаний в рамках DSR, разработанная Takeda и др. [10]. Несмотря на то, что разные этапы процесса проектирования и проектного научного исследования схожи, смысл деятельности, осуществляемой на различных этапах DSR, значительно отличается. Основной смысл проектного научного исследования заключается в том, чтобы сделать вклад новых (истинных) знаний в существующую или формируемую область знания. Поэтому данную модель можно рассматривать как процесс проектирования научного знания.

Рис. 2. Актуализированная модель процесса генерации новых знаний в проектных научных

Для того, чтобы можно было рассматривать результаты процесса как вклад в область знания, необходимо понимать, как можно оценивать полученные в результате проектных научных исследований знания по отношению к существующей базе знаний. На рис. 3 представлена модель, позволяющая определять возможные варианты вклада в область знания в зависимости от различных типов задач проектирования.

По горизонтальной оси отражается степень изученности проблемной области, по вертикальной оси отражается степень проработанности решения. Если проблемная область хорошо изучена и существует множество вариантов решений для этой области, то это решение относится к тривиальным задачам и не вносит вклада в область знаний. Наоборот, если проблема тщательно не изучена и отсутствуют варианты ее решения, то вклад в область знаний от успешного решения подобной проблемы является значительным, такое решение можно назвать изобретением. Если проблема изучена в полной мере, но отсутствуют «продвинутые» решения в этой области, то вклад в область знания называется усовершенствованием.

Здесь усовершенствование связано в первую очередь, с нахождением новых решений для хорошо изученных проблем. В случае, если проблема тщательно не изучена, но существует множество новых решений, то вклад в область знания называется адаптацией и он связан с применением существующих решений для не изученных тщательно проблемных областей.

Читать:

Как при загрузке компьютера выбрать загрузочный диск

высокая адаптации тривиальные решение

низкая изобретение усовершенствование

степень изученности проблемы

Рис. 3. Модель вклада в область знания для различных типов задач проектирования [7]

Разработанные в результате исследования артефакты, такие, как конструкты, модели, методы и т. д., являются составными частями сгенерированных знаний, но сами по себе не являются новыми знаниями, если не выполнены требования, связанные с оценкой, валидацией и обоснованием знаний.

3. Применение методологии в области исследования информационных

систем. Методология DSR применима к любым областям, связанным с созданием искусственных систем, в том числе и к исследованиям в области построения информационных систем, о чем свидетельствует значительный поток научных публикаций [8, 11, 12].

Рассмотрим подход к исследованию информационных систем (рис. 4), разработанный Иеупег и др. [8].

Исходным пунктом для проведения исследований в области ИС являются бизнес-потребности, определяемые во внешней среде, представленной людьми, организациями и технологиями, что определяет актуальность проводимого исследования.

Исследования ИС могут содержать две фазы: поведенческую (разработка и обоснование теории) и проектную (построение и оценка артефактов, перечисленных в табл. 1). Цель поведенческого научного исследования — это истина, цель проектного научного исследования — полезность. Авторы рассматриваемого подхода полагают, что истина и полезность неразделимы. С одной стороны, проектирование и полезность артефактов подтверждают теорию, с другой стороны, полезность слабо изученных артефактов может привести к расширению теории.

Научную строгость проводимым исследованиям обеспечивает использование базы знаний, которая включает основы и методологию. Основы содержат результаты ранее выполненных исследований, методология содержит рекомендации по проведению процессов оценки и подтверждения результатов исследования. Для поведенческой фазы основным инструментарием является сбор и эмпирический анализ данных, для проектных научных исследований чаще используются математические методы объяснения явлений.

Рис. 4. Подход к исследованию информационных систем

Вклад научных исследований ИС определяется тем, как результаты исследований позволяют удовлетворить потребности бизнеса и расширяют область знаний. При этом следует различать тривиальные решения и решения уникальных или инновационных проблем, характеризующихся:

— нестабильностью требований и турбулентной внешней средой;

— потребностями в обеспечении гибкости процесса проектирования;

— критической зависимостью от когнитивных функций человеческих способностей для нахождения эффективных решений;

— критической зависимостью от социальных аспектов, например, коллективная деятельность и др. [8].

Особенность исследований в области информационных систем определяется тем, что информационные технологии, лежащие в их основе, находятся на острие постоянных научных революций. В связи с этим проектное научное исследования ИС должно быть адаптивным, процессно-ориентированным и отвечающим следующим принципам:

— работоспособность проектируемого артефакта;

— направленность артефакта на решение важной и актуальной бизнес-проблемы;

— полезность, эффективность и качество артефакта;

— подтверждение научной значимости артефакта;

— применение строгих методов построения и оценки артефакта;

— исследовательский подход к построению новых артефактов, позволяющих решить важную проблему;

— ориентация на решение, как бизнес-, так и технологических проблем [8].

Артефакты, полученные в процессе научного проектирования ИС, представляют

собой инновации, позволяющие разрабатывать более эффективные информационные системы.

Заключение. Таким образом, изучение основных положений методологии DSR позволяет использовать их при разработке базовой модели проектного подхода для генерации новых знаний в процессе исследования информационных систем. Сущность проектного подхода заключается в проектировании и разработке научных артефактов с последующим их использованием в создании информационных систем. Данный подход имеет перспективы в его реализации в процессе проведения исследований по программам магистратуры и аспирантуры не только по направлению информатика и вычислительная техника, но и по другим образовательным направлениям в области ИТ.

1. Бобров Л.К., Медянкина И.П., Осипов А.Л., Пашков П.М., Родионова З.В. О компетенциях менеджера бизнес-информации // НТИ. Серия 1: Организация и методика информационной работы. 2016. № 5. С. 5-14.

2. Галицкая Л.В., Князева Я.Н., Родионова З.В., Пашков П.М. Управление качеством дополнительного ИКТ образования в сети образовательных центров // Система профессионального ИКТ-образования: опыт Европы, России, Казахстана. Саратов: ООО «Автограф». 2016. С. 151-168.

3. Новиков А.М., Новиков Д.А. Методология. М.: СИН-ТЕГ. 2007. 668 с.

4. Пашков П.М. Управление компетенциями в процессе подготовки ИТ-специалистов // Совершенствование подготовки IT-специалистов по направлению "Прикладная информатика" для инновационной экономики Сборник научных трудов V Международной научно-методической конференции. 2009. С. 160-164.

5. Пашков П.М. Формирование профессиональных компетенций специалистов в области архитектуры предприятий // Инжиниринг предприятий и управление знаниями. Сборник научных трудов (ИП&УЗ-2015). Московский государственный университет экономики, статистики и информатики (МЭСИ), Учебно-методическое объединение по образованию в области прикладной информатики. 2015. С. 312-319.

6. Саймон Г. Науки об искусственном. М.: «Мир». 1972. 147 с.

7. Gregor, S., Hevner, A Positioning and presenting design science research for maximum impact // MIS Quarterly Vol. 2013. 37 (2). Pp. 337-355.

8. Hevner, R., March, S., Park, J., Ram, S. Design science in information systems research. MIS Quarterly Vol. 28 No. 1, 2004. Pp. 75-105

9. Owen, C. Understanding design research. Toward an achievement of balance // Journal of the Japanese Society for the science of design. 1997.5(2). Pp. 36-45.

10. Takeda, H., P. Veerkamp, T. Tomiyama, and H. Yoshikawam. Modeling design processes. AI Magazine. Winter. 1990. Рp. 37-48.

11. Vaishnavi V., Kuechler W. Design science research methods and patterns: innovating information and communication technology. Auerbach Publications. 2008. 226 p.

12. Wieringa. Roel J. Design science methodology for information systems and software engineering. Springer. 2014. 332 p.

APPLICATION OF THE DESIGN APPROACH TO RESEARCH IN THE FIELD OF INFORMATION SYSTEMS

Lybov V. Galickaya

Ph. D., associate Professor Department of business Informatics, e-mail: l.v.galickaya@edu.nsuem.ru Petr M. Pashkov

Ph. D., associate Professor head of the Department of business Informatics, e-mail: p.m.pashkov@edu.nsuem.ru Vasiliy I, Solovjov

Ph. D., Professor Department of business Informatics, e-mail: v.i.solojev@edu.nsuem.ru Novosibirsk State University of Economics and Management, Novosibirsk, Russia 630099, Novosibirsk, Kamenskaya str., 56

Abstract. The article describes the conceptual foundations of the methodology of the Design Science Research. The basic model and its actualized version for modeling the process of generation of new knowledge in project scientific research are considered. The possibility of using the Design science research and its main provisions in solving research problems of information systems has been established, as well as the perspective of the extension of the project research method in the part of implementing the educational process through the Master's and Postgraduate programs. Keywords: Design science research, knowledge, information systems, scientific artifact, project research method.

1. Bobrov L.K., Medyankina I.P., Osipov A.L., Pashkov P.M., Rodionova Z.V. O kompetentsiyakh menedzhera biznes-informatsii [About the competence of the Manager business information] // NTI. Seriya 1: Organizatsiya i metodika informatsionnoy raboty = Scientific and technical information. Series 1: organization and methods of outreach. 2016. № 5. Pp. 5-14. (in Russian)

2. Galitskaya L.V., Knyazeva YA.N., Rodionova Z.V., Pashkov P.M. Upravleniye kachestvom dopolnitel'nogo IKT obrazovaniya v seti obrazovatel'nykh tsentrov [Quality management of additional ICT education in the network of educational centers] // Sistema professional'nogo IKT-obrazovaniya: opyt Yevropy, Rossii, Kazakhstana = System of professional ICT-education: experience of eu, russia, kazahstan. Saratov: OOO «Avtograf». 2016. Pp. 151-168. (in Russian)

3. Novikov A.M., Novikov D A. Metodologiya [Methodology]. M.: SIN-TEG. 2007. 668 p. (in Russian)

4. Pashkov P.M. Upravleniye kompetentsiyami v protsesse podgotovki IT-spetsialistov [Management competences in the process of training IT-specialists] // Sovershenstvovaniye podgotovki IT-spetsialistov po napravleniyu "Prikladnaya informatika" dlya innovatsionnoy

ekonomiki Sbornik nauchnykh trudov V Mezhdunarodnoy nauchno-metodicheskoy konferentsii. 2009. Pp. 160-164. (in Russian)

5. Pashkov P.M. Formirovaniye professional'nykh kompetentsiy spetsialistov v oblasti arkhitektury predpriyatiy [Formation of professional competences of specialists in the field of enterprise architecture] // Inzhiniring predpriyatiy i upravleniye znaniyami. Sbornik nauchnykh trudov (IP&UZ-2015). Moskovskiy gosudarstvennyy universitet ekonomiki, statistiki i informatiki (MESI), Uchebno-metodicheskoye ob"yedineniye po obrazovaniyu v oblasti prikladnoy informatiki. 2015. Pp. 312-319. (in Russian)

6. Saymon G. Nauki ob iskusstvennom. M., 1972, 147 p. (in Russian)

7. Gregor, S., Hevner, A Positioning and presenting design science research for maximum impact // MIS Quarterly Vol. 2013. 37 (2). Pp. 337-355.

8. Hevner, R., March, S., Park, J., Ram, S. Design science in information systems research. MIS Quarterly Vol. 28 No. 1, 2004. Pp. 75-105

9. Owen, C. Understanding design research. Toward an achievement of balance // Journal of the Japanese Society for the science of design. 1997.5(2). Pp. 36-45.

10. Takeda, H., P. Veerkamp, T. Tomiyama, and H. Yoshikawam. Modeling design processes. AI Magazine. Winter. 1990. Pp. 37-48.

11. Vaishnavi V., Kuechler W. Design science research methods and patterns: innovating information and communication technology. Auerbach Publications. 2008. 226 p.

12. Wieringa. Roel J. Design science methodology for information systems and software engineering. Springer. 2014. 332 p.

Design Science

The term design science was introduced in 1963 by R Buckminster Fuller (Fuller and McHale 1963) who defined it as a systematic form of designing. Design science was taken up in Gregory’s 1966 book of the 1965 Design Methods conference (Gregory 1966) where he drew the distinction between “design as a science” and the “science of design”. Gregory was clear in his view that design was not a science and that design science referred to the scientific study of design. Hebert Simon in his 1968 Karl Taylor Compton lecture (Simon 1996) used and popularized these terms in his argument for the scientific study of the artificial (as opposed to the natural). Over the intervening period the two terms have co-mingled to the point where design science has come to have both meanings, with the meaning of scientific study of design predominating.

Science of design

The first edition of Simon’s The Sciences of the Artificial, published in 1969 (third edition available as: Simon 1996), built on previous developments and motivated the development of systematic and formalized design methodologies relevant to many design disciplines, for example architecture, engineering, urban planning, medicine, computer science, and management studies (e.g. Baldwin and Clark 2000; Banathy 1996; Cross 1984; Long and Dowell 1989; Romme 2003; Van Aken 2004; Warfield 1990). Simon’s ideas about the science of design also motivated the development of the scientific study of designing (Cross, Naughton, and Walker, 1981; Gero 2008). In his book Simon also used the idea of a theory of design alluding to design science as a science of design. For example, the axiomatic theory of design described in (Suh, 1990) presents a domain independent theory that can explain or prescribe the design process. The scientific study of design does not require or assume that the acts of designing are themselves scientific and an increasing number of research programs take this view (Gero 2004). Cross (Cross 2006) uses the term designerly to distinguish designing from other kinds of human activity.

Design as science

There is growing pressure on architects, engineers, lawyers, managers and other design-oriented professionals to act and decide on the basis of a systematic body of evidence (cf. Van Aken and Romme 2009). Hevner and Chatterjee (2010) provide a reference on Design Science Research (DSR) in Information Systems, including a selection of papers from the DESRIST conferences, a look at key principles of DSR, and the integration of action research with design research. Robert Winter stated that the book shows an increased demand for more relevant design-oriented research on real-world business problems. In 2010 122 professors promoted design science in information system research by signing a memorandum (cf Österle et al. 2010).

Design as science in information systems

Hevner et al. (2004) provide a set of seven guidelines which help information systems researchers conduct, evaluate and present design-science research. The seven guidelines address design as an artifact, problem relevance, design evaluation, research contributions, research rigor, design as a search process, and research communication (Hevner et al. 2004).

According to Hevner and co-authors, the first guideline addresses design as an artifact. This states that “design-science research must produce a viable artifact in the form of a construct, a model, a method, or an instantiation” (Hevner et al. 2004, p. 83). Furthermore, Hevner’s group defines IT artifacts as “constructs (vocabulary and symbols), models (abstractions and representations), methods (algorithms and practices), and instantiations (implemented and prototype systems)” (2004, p. 77).

The second guideline describes problem relevance where “the objective of design-science research is to develop technology-based solutions to important and relevant business problems” (Hevner et al. 2004, p. 83).

The third guideline describes the importance of using rigorous evaluation methods for the design. Specifically, “The utility, quality, and efficacy of a design artifact must be rigorously demonstrated via well-executed evaluation methods” (Hevner, et al. 2004, p. 83).

The fourth guideline addresses the importance of the work being considered as a contribution to the academic world. It states that the IS research effort should be considered a contribution to the field. “Effective design-science research must provide clear and verifiable contributions in the areas of the design artifact, design foundations, and/or design methodologies” (Hevner et al. 2004, p. 83). March and Smith propose that building an innovative and creative system is, in and of itself enough to be considered a contribution to the research community. “Building the first of virtually any set of constructs, model, method, or instantiation is deemed to be research, provided the artifact has utility for an important task. The research contribution lies in the novelty of the artifact and in the persuasiveness of the claims that it is effective. Actually, performance evaluation is not required at this state” (March and Smith 1995, p. 260).

The fifth guideline focuses on research rigor and states that “Design-science research relies upon the application of rigorous methods in both the construction and evaluation of the design artifact” (Hevner, et al., 2004).

The sixth guideline relates to design as a search process. It states that ‘the search for an effective artifact requires utilizing available means to reach desired ends while satisfying laws in the problem environment (Hevner, et al., 2004, p. 83).

The last guideline addresses the importance that the work be published in both the academic community and in the practitioner’s community.

Later extensions of the Design Science framework detail how design and research problems can be rationally decomposed by means of nested problem solving (Wieringa, 2009). It is also explained how the regulative cycle (problem investigation, solution design, design validation, solution implementation, and implementation evaluation) fits in the framework.