MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410942758 · doi:10.1080/24751448.2025.2475714

Pedagogy Explorations into Alternative Use of Generative AI in Design Studios

2025· article· en· W4410942758 sur OpenAlexaff
Jinmo Rhee, Eunjoo Oh

Notice bibliographique

RevueTechnology|Architecture + Design · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDesign Education and Practice
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStudioGenerative grammarDesign studioGenerative DesignSociologyPedagogyVisual artsArchitectural engineeringMathematics educationEngineeringPsychologyArtComputer scienceArtificial intelligenceOperations management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This exploratory study looks at the pedagogical application of generative AI in architectural design studios. While most efforts focus on design automation using image synthesis function, this often reduces designers to passively selecting AI outputs. Instead, this study investigates alternative interactions between designers and AI and analyzes its pedagogical role in studio settings. Several case studies using building typologies demonstrate how generative AI can potentially expand students’ understanding of design concepts. A deep learning tool was used to analyze existing building types and generate new variations, allowing students to engage actively in design exploration. The study evaluates these outcomes, highlighting the dynamics of student-AI interactions and discussing the educational potential and limitations of using AI in design pedagogy.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,788
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTechnology|Architecture + DesignMême sujetDesign Education and PracticeTravaux en français237 207