Rethinking higher education post-COVID-19: Innovative design studio teaching to architecture students
Notice bibliographique
Résumé
For more than a year and a half, educators and students have been navigating the stormy seas of remote teaching-learning. After months of the coronavirus epidemic and countless research on its impacts on university teaching and learning, the repercussions of this unparalleled state of affairs are only partially known. This paper adds to the current research on how university teachers have dealt with it in an effort to understand the impacts on teaching the course of “design studio” that has never been taught online before. However, many are returning to in-person classes or planning to use a blended teaching approach. As a result, the second purpose of this study is to learn more about how teachers plan to teach in the future, which is an innovative topic that has piqued our attention. Six professors agreed to let us observe their design studio classes for the total period of 8 months spread over three semesters from 2020 and 2021. The majority of students had favorable experiences with online teaching and examinations, and most would welcome this format in the future, according to an analysis of these programs. The same cannot be said for teachers, who see this method of instruction as time-consuming and demanding. Simultaneously, this paper aims to highlight the advantages of remote teaching-learning models in teaching design studios, suiting students' educational needs, and aiding in their professional growth as architects. The research stems from the hypothesis that the pandemic will have a long-term impact on lesson planning, and opens a fresh discussion about multi-mode educational implications that learners, teachers, and other education actors should consider in the next phase of post-COVID-19 era before deciding on going back to the pre-COVID-19 pandemic classroom teaching-learning.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,218 | 0,082 |
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 ».