A framework for designing the open spaces in the children’s educational centers based on the (Seven Cs) with emphasis on pProve the learning
Notice bibliographique
Résumé
The main purpose of this study was to identify the effectiveness factors in the design of open space in educational centers for children and its relationship to learning. Because learning and convey the meaning is an inseparable part in every educational process, accordingly, the authors tried to introduce the theory which named (Seven Cs including: C1: character, C2: context, C3: connectivity, C4: change, C5: chance, C6: clarity, C7: challenge). The authors believe that using this method can provide a favorable environment and adaptable with the educational goals, i.e. increasing the quality of learning and efficiencies for the children. The method used in this research is directed-content-analysis which aims is a trying to develop a theory for greater efficiency. This theory results of the several year efforts by the experimental and survey method in Canada. Initially, the resources evaluated and analyzed, then extracted the significant factors in children's environment. Consequently, these factors are measured within (SevenCs) and finding showed that both of them are in one direction. Then it is providing the framework and principles for designing the educational open spaces, according to the different needs of children which can be a beneficial guide for designers. Finally, it can be said that these principles can prove the satisfaction and greater efficiency of educational concepts for children.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,011 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».