Advancing Architecture and Engineering Education for Project Value Delivery
Notice bibliographique
Résumé
Delivering project value primarily depends on understanding project stakeholders' different needs and requirements and translating these needs into a well-constructed facility. This concept is usually insufficiently revealed using different terminologies during the educational journey of architecture, engineering, and construction (AEC) professionals. The goals of this research are to (1) investigate students' and practitioners' familiarity and knowledge about the concept of value, (2) explore underlying gaps in teaching value in AEC education, and (3) propose essential practices to overcome identified educational shortcomings. For this purpose, combined qualitative and quantitative approaches were used to evaluate responses by students and practitioners, including a structured survey, interviews, and statistical analysis. The paper introduced a framework for educational content that supports value delivery using lean principles, design thinking, sustainability, and digital collaborative technologies. The survey and interviews revealed a major deficiency in students' and practitioners' familiarity with the concept of delivering value and the tools needed to enhance it. Thus, a knowledge gap about delivering project value was identified in AEC curricula. Additionally, cross-disciplinary engagement and collaboration efforts were found to be insufficient. Students and practitioners revealed doubts about the relevance of academic projects. Nonetheless, participants confirmed the importance of providing a better understanding of the value concept and related practices. The proposed framework for better incorporating the value concept into AEC curricula has the potential to improve project outcomes and satisfaction in the AEC industry.
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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 | 0,014 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».