Shaping Creative Spaces: "Factors Influencing The Design Of Studio Layouts for Enhanced Experiential Learning in Design Education"
Notice bibliographique
Résumé
Currently, dialogues about the significance of EL are pervasive across various academic disciplines.Several educational institutions all around the world have recently decided to rethink the surroundings of their classrooms to foster learning that is more dynamic, participatory, and immersive for their students (Harvey & Kenyon, 2013).Given the increasing recognition of the value of EL in various fields of study, this research aimed to investigate the design of an effective environment for EL in post-secondary education.The primary focus is on optimizing the layout of a design studio space to facilitate the EL experience for University Design students.Thus, the central inquiry of this study can be summarized as follows: "What factors should be considered when designing a design studio layout that promotes EL for design students?"To address this research inquiry, qualitative research methodologies such as in-depth interviews with design instructors and experts in EL were employed.The objective of these interviews was to delve into their previous experience, perspectives, and expertise regarding the fundamental factors to be considered when strategizing the arrangement of a design studio.While this study found support for the idea that learning spaces impact students' performance and their real-world experience in design education, findings suggest that varied factors should be taken into consideration to plan the layout of these spaces.Building upon our succinct research and the insights gathered from interviews, this study has identified five distinctive zones within the design studio layout associated with diverse creative functions: Collaboration space,
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».