Learning design with data: towards a pedagogical framework for the use of Building Information Modeling technology as support for design in architecture curricula
Notice bibliographique
Résumé
Contemporary architectural practice has seen the emergence of new workflows for integrated design and construction, brought about by new expectations of efficiency and sustainability in buildings. Building Information Modeling (BIM) has established itself as a digital tool capable of helping to deliver these new mandates, with potential to impact both design and documentation phases of projects. As such, BIM tools have been finding their way into the curricula of schools of architecture, but mostly as project documentation tools. There seems to exist considerable resistance to the use these tools to assist the design tasks traditionally seen as more intellectual and intuitive, and to involve non-designers early in the design process. This study aimed to examine the state of North American architecture education vis-à-vis the use of BIM tools to assist specifically in design tasks that incorporate those aforementioned new design workflows, and to document course formats and pedagogical strategies being used to that end. Through online surveys and interviews with architecture educators in Canada and the United States, it is concluded that academia is aware of the existence and most capabilities of BIM tools, but also displays a considerable skepticism in relation to the impact of a digital tool that involves the technical realization of the building earlier in the design process. Twelve case studies documenting pioneer formats of design courses involving the support of BIM tools show that the introduction of these new workflows is being done through class simulations of collaborative design involving other students or external industry professionals, the promotion of more robust project visualization deliverables, the development of technical solutions earlier in the design process, analyses of building data to support construction management (cost and logistics), and basic simulations to check for physical behaviour performance. Many pedagogical and coordination strategies are deployed, including intra- and inter-departmental collaboration, emphasis on the workflows instead of on formal outcomes, integrated design competitions, the use of students’ previous design work, partial data analyses, and the use benchmark performance artifacts.
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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 | 0,035 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,047 |
| Communication savante | 0,022 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».