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Enregistrement W2740118187 · doi:10.2495/sdp-v13-n1-62-72

Enhancing learning outcomes by introducing BIM in civil engineering studies – experiences from a university college in Norway

2018· article· en· W2740118187 sur OpenAlexvenueno aff
Ann Karina Lassen, Eilif Hjelseth, Tor Tollnes

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Sustainable Development and Planning · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEngineeringCivil engineeringEngineering managementEngineering ethicsArchitectural engineeringConstruction engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is a challenge to introduce building information modeling (BIM), as demanded from the industry, in an already packed curriculum for higher engineering education. There is therefore a need for alternative ways to include BIM in the curriculum, while at the same time strengthening -rather than supplantingthe traditional engineering subjects. The purpose of this study is increased understanding of how BIM can be integrated as part of an engineering curriculum in an efficient way. The study is based on an evaluation of the 'Introduction to Building Professions' course given to all civil engineering students in their first semester of the bachelor's degree programme at Oslo and Akershus University College of Applied Sciences in Norway. Autodesk Revit was used as BIM-based software in the designing of a two-family timber dwelling, a compulsory group project in the course. Data for this paper are collected from multiple sources: a net-based questionnaire, course evaluations, interviews with students and teachers, and assessment of students' project work. Selected factors in Active Learning theories are used as a theoretical lens for analyzing the data in a systematic way. BIM enabled a design and 'virtual construction' process where students held professional roles in a design team, and contributed with their expertise toward a holistic solution. The students reported that the hands-on modeling with BIMbased software led to increased understanding of design parameters, load distribution, and construction detailing, as well as information requirements for collaboration within a design team. We conclude that BIM in higher engineering education can support understanding of professional content, which is the primary learning outcome. Software proficiency is seen as a necessary yet subordinate skill in higher education and should not be graded as a separate task. Use of BIM-based software should, however, be integrated to enhance problem understanding and relevant information processing. This integrated approach can lead to a more widespread implementation of BIM to support active learning in higher education.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,465
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,208 · 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 tête enseignante, 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

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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