Tecnología de la moda e ingeniería textil

Una investigación sobre la «autoetnografía» en la investigación basada en la práctica de la moda y los textiles

Hye Eun Kim

La investigación basada en la práctica desarrolla conocimiento tácito a través de la práctica. Este conocimiento personal debe ser compartido, para ser aceptado en el ámbito académico. La autoetnografía, que es un método etnográfico que relaciona la subjetividad con las ciencias sociales, se utiliza a veces para conectar el conocimiento tácito con el académico en la investigación basada en la práctica. A través de estudios de casos de doctorado basados ​​en la práctica en el ámbito de la moda y los textiles de reconocidas instituciones del Reino Unido como el Royal College of Art y la University of the Arts London, se identifican las características de la autoetnografía en la investigación basada en la práctica en el ámbito de la moda y los textiles. En primer lugar, la autoetnografía en la investigación basada en la práctica adopta diversas áreas de las ciencias sociales como lo hace la investigación basada en la práctica. En segundo lugar, la autoetnografía hace que los lectores se sientan íntimos con el autor y los ayuda a comprender la investigación basada en la práctica y el conocimiento tácito. En tercer lugar, se utiliza como una forma de conocer y, a veces, de dirigir la investigación. En cuarto lugar, a veces conduce a resultados inesperados. En quinto lugar, un investigador puede revisar el proceso para encontrar algo incorrecto, faltante o innecesario. Por lo tanto, la autoetnografía es un método eficaz y fiable no solo para hacer objetiva una práctica subjetiva, sino también para desarrollar la investigación práctica y la investigación textil y de moda a través de la investigación de su proceso. Este estudio contribuye a producir conocimiento tácito mediante el uso de la autoetnografía en la investigación práctica y ayuda a comprender la naturaleza de la investigación práctica para que pueda ampliarse al área del arte y el diseño.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.