The Role of Interactive Technologies in the Development of Interior Architecture of Lecture Halls in Arts and Design Colleges – A Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
This research examines the role of interactive technologies in the development of interior architecture in lecture halls and facilities within Arts and Design colleges. It emphasizes the importance of interactive design as a tool to enhance the educational process and foster interaction between students and instructors. The study highlights the link between the interior design of educational spaces and academic outcomes, focusing on technologies such as Virtual Reality (VR), Augmented Reality (AR), and interactive displays in classrooms, studios, and other facilities. The research addresses the limited adoption of these technologies in arts institutions, which negatively impacts the quality of the learning environment and reduces engagement and motivation. The objective is to identify the most commonly used technologies, evaluate their impact on academic performance, and present a comparative study of three models: a local (Applied Science University – Jordan), a regional (Canadian University – Dubai), and a global (Mount Royal University – Canada). Using a descriptive-analytical approach, the study assesses the types of interactive technologies and their effects on educational spaces. The results show that interactive design enhances active learning, increases the flexibility of learning environments, and improves the overall learning experience. The study also demonstrates that the effectiveness of lecture halls is directly linked to the integration of interactive technologies in their interior design. Based on these findings, it is recommended to restructure the interior architecture of Arts and Design colleges to support digital transformations through adopting modern technologies and providing faculty training to improve education and student experience.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».