Software Application Employed in Architectural Design Education: The Case of KNUST
Notice bibliographique
Résumé
Computer software has come to replace the manual form of designing in both architectural education and practice. The use of drawing boards had been employed in architectural education and practice for a long time. Since the first half of the twentieth century, computer hardware and corresponding software have seen dramatic change and development manufactured and tailored to meet the demand of changing technological and human needs. Architecture has had its fair share since the advent of computers and has seen major milestone changes in its integration into the profession. In the last century, architectural education in Ghana has also witnessed this revolution. From the year 2000 and thereon since Computer Aided Architectural Design (CAAD) was introduced in the Department of Architecture (DOA) in the Kwame Nkrumah University of Science and Technology (KNUST) there has been tremendous improvement in the CAAD tools used in architectural design education. There is therefore the need to evaluate the CAAD software used by the students and faculty. This paper looked at the existence and the mode in which CAAD software is applied in the department, the predominant software used by students and the mode of acquisition of the software. The findings proved that CAAD is taught as part of the curriculum in the DOA and has helped improve architectural design education over the years. However, the full potential and benefit of CAAD use has not been realized as a result of challenges faced by students and faculty in teaching, learning and acquisition of software.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».