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Enregistrement W1977137067 · doi:10.1061/(asce)co.1943-7862.0000705

Hands-On Exercise for Enhancing Students’ Construction Management Skills

2013· article· en· W1977137067 sur OpenAlexafffundabout
Tarek Hegazy, Mohamed Abdel-Monem, Dina A. Saad, Roozbeh Rashedi

Notice bibliographique

RevueJournal of Construction Engineering and Management · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésScheduleProject managementProcurementComputer scienceConstruction managementInterdependenceEngineering managementProject planningProject management triangleKnowledge managementEngineeringSystems engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a hands-on exercise on construction project management to augment traditional teaching methods and help students improve their construction experience and project management skills. The exercise involved 100 students participating in managing and constructing a 3.8-m (12.5-ft) model of Canada’s CN Tower within a 30-min deadline. Before construction, the groups prepared method statements, cost estimates, and schedules for constructing the model. During construction, the groups had to manage limited resources, procurement challenges, and forced interruptions to keep the project on track. To experience new project-tracking methods, students were introduced to a voice-based prototype for collecting progress information and automatically updating the schedule. The results indicate that students gained better understanding of the real construction environment and how to apply their acquired construction management skills to handle the involved complexities and interdependencies. The paper can be of interest mainly to researchers and educators. It presents the design, planning, and implementation of this educational exercise and discusses its practicality and ability to enhance the project management skills of students.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,005

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations23
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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