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Enregistrement W3089422215 · doi:10.47696/adved.2020119

VIRTUAL REALITY AS A RESPONSE TO EMERGENT CHALLENGES IN ARCHITECTURAL EDUCATION

2020· article· en· W3089422215 sur OpenAlexaff
Vincent Hui, Tatiana Estrina, Alvin Huang, Sadberk Agma

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArchitecture, Art, Education
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVirtual realityComputer scienceHuman–computer interactionMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Though Virtual Reality (VR) has become a ubiquitous medium in a diversity of entertainment media, it has remained an esoteric platform for academic use.Digital technologies have become primary means of quotidian life ranging from online forms of entertainment (including video games and streaming media) to online shopping.The COVID-19 pandemic dramatically accelerated digital pedagogy at all levels of education, most notably in the post-secondary market, and specifically within the study of architecture.Architectural praxis has been generally quick to adopt technological innovations in the production and outputs of the built world, however it has been niche and its widespread adoption and standardization has been inadvertently challenged by a lack of unifying goals across all architecture organizations from academia through to professional practice.The pandemic has served as a tipping point in the advances in architectural education, specifically through the medium of VR.With its ability to immerse users in completely different environments and bring them together in a shared virtual world, VR is poised to rapidly become a commonplace venue for design education.From serving as a presentation platform to a developmental collaborative medium, VR is a robust, interactive platform that will become a part of the "new normal" long after the pandemic similar to the rapid and extensive adoption of videoconferencing tools during the pandemic.This paper showcases the development of frameworks for VR use in architectural presentation and collaboration within Canada"s largest undergraduate architecture program.The paper aims to establish the challenges faced by architecture educators as the pandemic undermines conventional aspects of architectural education including faculty design critiques, peer collaboration, presentation media, and final design reviews.Through a series of examples developed in the immediate academic term after the global pandemic shutdown, the paper showcases the accessibility and potency of VR as a medium that rivals conventional architectural representation tools.The paper concludes with a series of suggestions on how VR may be used as a tool for three key components of architectural studio education: design development, design collaboration, and design presentation.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,018
Communication savante0,0160,017
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,214 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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