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Enregistrement W2916697070 · doi:10.5539/hes.v9n2p45

Enhancing Learning and Teaching for Architectural Engineering Students uing Virtual Building Design and Construction

2019· article· en· W2916697070 sur OpenAlexvenueno aff
Cheng Zhang, Bing Chen

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstruct (python library)Experiential learningPlan (archaeology)Learning environmentComputer scienceBuilt environmentVirtual machineArchitectureVirtual learning environmentVirtual realityBuilding designHuman–computer interactionMultimediaMathematics educationEngineeringArchitectural engineeringPsychologyCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is important for students in the built environment related disciplines to acquire subject-based knowledge and skills from reflecting on their experience. In return, the learning-by-doing approach has been widely adopted in the academic cluster of built environment. To further strengthen this, this paper proposes a Virtual Reality (VR) based learning and teaching tool. It creates a virtual 3D environment that helps architectural engineering students conceive their design ideas, plan the layout, design the structure, construct the products (buildings, communities, infrastructures, etc.), and directly interact with the products they designed. The objectives of this research are: (1) to build a VR design environment for students to experience corresponding impact from different scenarios, which will help the student understand and investigate different design theories and schemes; (2) to build a VR construction environment for students to investigate how the building is built and what safety issues should be noted when visiting a construction site; and (3) to provide a collaborative environment for students in the Built Environment domain for better communication through a complete building project featuring active and experiential learning. Unity is used to develop the package and VIVE, a VR package, is used to facilitate the immersive interaction between the virtual environment and the users. Students from the Built Environment cluster were invited to use the tool and give feedback using a questionnaire. Positive comments were given by the students showing that they were very interested in studying academic subjects through such a technical game. All of them wanted to play more rounds to improve their performance and to find answers to the questions they failed to answer correctly. Most of the students were willing to spend more time in finding answers after playing that game.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,599
Score d'incertitude au seuil0,424

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,319 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations24
Publié2019
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Résumé présentoui

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