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Enregistrement W2053187089 · doi:10.18260/1-2--8497

Internet Based Interactive Construction Management Learning System

2020· article· en· W2053187089 sur OpenAlexfundno aff
Jeremy Koczenasz, Bradley Bashford, Anil Sawhney, André Mund

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesArizona State UniversityWestern Michigan UniversityUniversity of AlbertaNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceThe InternetSession (web analytics)VRMLCurriculumMentorshipMultimediaConstruction managementEngineering managementWorld Wide WebEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Del E. Webb School of Construction is currently involved in a three-year project aimed at enhancing the construction management education.The primary undertaking of this project-in its second year-is to incorporate practical content in the construction curricula thus bridging the gap between the classroom and the construction site.Enhancements are being accomplished by developing 1) an Internet-based Interactive Construction Management Learning System (ICMLS) and 2) an advising and mentorship program that will enhance practitioner-involvement.The Interactive Learning System uses interactive and adaptive learning environments to train students in the areas of construction methods, equipment and processes.This system is being developed using multimedia; Internet based computing; Virtual Reality Modeling Language (VRML); databases; and discrete-event simulation.This paper will provide an update on the design, development and implementation of ICMLS.Lessons learned and tools utilized that may be helpful in other branches of engineering and non-engineering fields will be described.The project team envisions that the successful completion of this project will lead to a number of benefits including: 1) improved recruitment, retention, and program completion for the construction management program; 2) "jobready" graduates that can be successfully employed in the construction industry; and 3) enhanced practitioner involvement and construction industry input. Introduction and BackgroundPreparing students for the challenges of managing large construction projects is an important responsibility and a difficult task 15 .The instruction methods used in the majority of construction engineering and management curricula rely, for the most part, on traditional methods such as exposing students to applied science courses.These traditional teaching methods, however, are often not fully adequate in providing students with all the skills necessary to solve the real world problems Page 5.396.1

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)0,001
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: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0750,021

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,170 · 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
GenreLogiciel

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

En bref

Citations42
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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