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Enregistrement W2069890660 · doi:10.1680/mpal.13.00002

Virtual collaborative learning for building design

2014· article· en· W2069890660 sur OpenAlexaffabout
Robby Soetanto, Mark Childs, Paul S. H. Poh, Stephen Austin, Jane Hao

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Civil Engineers - Management Procurement and Law · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueConstruction Project Management and Performance
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTeamworkEthosProcess (computing)PsychologyTeam buildingKnowledge managementMedical educationEngineeringMathematics educationComputer scienceEngineering managementPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A building design project that requires civil engineering students in the UK and architectural students in Canada to collaborate virtually has been implemented at universities in the two countries. The aims were to obtain a greater understanding of the process, strategies and expected outcomes for a more effective implementation of problem-based learning to hone communication and teamwork skills. Data were obtained from a series of interviews with 23 students from seven groups, assessment results of 249 participating and non-participating students, and student evaluation. The findings suggest that the professional ethos of the groups and the consequent building of trust is the greatest factor in supporting successful collaborations. This has been found to be able to overcome many barriers related to technology and differences of culture, language, time zone and tasks. However, the activity did not seem to have any impact on student performance, but has improved the project management skills of participating students. The activity has also contributed positively to increasing student satisfaction. Several lessons for future implementation are presented, before limitations and further research are described.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0250,003

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations15
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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