EXTENDED REALITIES AS METHODS OF REPRESENTATION WITHIN ARCHITECTURAL PEDAGOGY
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Although various extended reality (XR) technologies share origins in entertainment, the medium has warranted integration within a range of disciplines, most notably in architectural praxis and pedagogy.In the past, immersive technologies have become synonymous with architectural representation.Previously, XR tools were confined to the visualization of final outcomes, however with increasingly robust software and hardware, they have begun to cascade into other developmental processes and phases.In recent years, there has been a strong push in academia to incorporate immersive experiences into development and idea iteration processes, representation methods, and media for instruction.Such tools are not only able to improve architecture student's abilities to understand the spaces they design digitally in a more comprehensive manner but they are also able to provide extensive insight into existing and historical architectural projects, allowing students to gain a more complete understanding of the built environment.This paper re-examines the AEC industry's relationship with various immersive media and the role these XR technologies play within architectural development and processes.It will begin with defining and distinguishing various XR technologies, including virtual reality (VR), augmented reality (AR) and mixed reality (MR), through a literature review.Through a series of case studies within both architectural pedagogy at Canada's largest architecture program and the professional industry at large, this paper will posit not only the changes in the purpose of immersive technologies in architecture, but also outline the merits for their use within contemporary architectural pedagogy.The paper concludes with projections on the future role of XR platforms within the context of architectural pedagogy.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle