Development of Virtual Tours for Understanding the Built Environment of an Educational Building
Notice bibliographique
Résumé
Though we spend a significant amount of time in indoor and built environments as general occupants of residential or commercial spaces, we do not necessarily know how the heating, cooling, and ventilation services work in our occupied spaces. As the mechanical systems of buildings become more complex for energy saving and better indoor air quality, it is beneficial for occupants to learn more their built environment so that they can cooperate effectively for the building’s performance. In this context, the purpose of this research is to develop and evaluate how virtual reality (VR) technology can support occupants in understanding their built environment. An educational building on campus was selected for the development as it provides familiar spaces for potential participants in this research. This research was carried out in two stages. In Stage One, we, as researchers in mechanical engineering, explored the workflow for VR development and developed VR tours for four spaces: a classroom, an auditorium, a conference room, and a mechanical room. In Stage Two, we conducted a survey study to examine the VR experience from the perspective of users. In this survey study, we recruited 34 participants from engineering students/graduates, industry participants, and a sustainability group. The participants generally indicated a positive experience with the VR tours, although the quiz scores on the VR content were weak. From our reflection, we consider that positive and effective VR experiences for the education of the built environment require collaboration from three domains: (1) mechanical systems of buildings, (2) VR technology, and (3) pedagogy.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».