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Enregistrement W3177629667 · doi:10.5430/ijhe.v11n1p31

Introducing BIM in Curricular Programs of Civil Engineering

2021· article· en· W3177629667 sur OpenAlexvenueno aff
Alcı́nia Zita Sampaio

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBIM and Construction Integration
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBachelorBuilding information modelingArchitecturePrincipal (computer security)EngineeringEngineering managementEngineering ethicsEngineering educationSubject (documents)Construction engineeringComputer sciencePolitical scienceLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Building Information Modelling (BIM) enables the Civil engineers professional to accomplish the digital requiremnts and also the integration and collaboration on the elaboration of projects and maintenance of buildings. BIM methodology is currently the main subject of investigation and application in the construction industry and the education have been exploring the introduction of this issue in curricular programs. The students of civil engineering and architecture, as future professionals, must updated their skills with the most recent innovative technology and knowledge. Several academies better classified within the architecture and engineer sector, were selected and its curricular programs were analyzed: the didactic strategies of inserting BIM teachings are similar in the main concept and practice, but depending of the expertize of the school, the aspects related to architecture, structures, construction or planning are deeper taught; the level cycles of introduction BIM (bachelor, master or postgraduate), the professional courses offered to architects and engineeres and the main subjects were discussed. The principal aim of the curricular research is the characterization of BIM education in distinct academies. A resume of actions and organization of topics that promotes an adequate updating of the students skills was achived, helping BIM educators in their activity.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,269

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,235 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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