ARCH-APP: THE CITY AS CLASSROOM BUILDER
Notice bibliographique
Résumé
The Arch-App was developed as a mobile learning tool in a partnership between Ryerson University’s Department of Architectural Science and the Ryerson University Library and Archives. It is a free interactive mobile app that uses geo-location data to help users identify and learn about the architecture, design, and history of the city of Toronto. It has generated considerable public attention as an innovative and engaging m-learning platform. Our research expanded its usage into the School of Interior Design to engage a broader cross-section of undergraduate students. Focus was centred on its’ usefulness as a pedagogical tool for design history and theory streams in addition to studio classes. Our research measured its effectiveness in spurring student choice, flexibility, and critical synthesis of existing architecture and design paradigms using real-world, real-time data dissemination. Using the app interface on a smart device, students were able to move beyond traditional classroom discussion of the built environment, into local, community spaces. The current iteration of the app includes data generated and collected by research assistants and undergraduate students and covers site history, building exteriors and interiors, drawings, plans, and elevations. Design students were enabled to walk around the city, creating a personalized context-aware learning environment using their smart devices to guide their learning trajectories without a perceived hierarchy. This promoted place-making based on individual preferences and, for visitors to Toronto, an effective and interesting way to get to know the city. Students linked local design traditions to those practiced around the world. Data was collected measuring the student research process including both positive and negative aspects. Results revealed the Arch-App’s strengths and weaknesses and indicated trends in undergraduate student behaviour based on preferences as well as research habits. Efficiency, accuracy, and depth of content were most appealing and led to enhanced participation, perception of pedagogical value, and development of research skills.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,040 | 0,019 |
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 ».