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Enregistrement W4416837755 · doi:10.59266/houjs.2025.868

ĐÀO TẠO KIẾN TRÚC SƯ TRONG KỶ NGUYÊN SỐ: HƯỚNG TIẾP CẬN TỪ CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO

2025· article· W4416837755 sur OpenAlexaboutno aff
Võ Thùy Dung

Notice bibliographique

RevueTạp chí Khoa học Trường Đại học Mở Hà Nội · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueResearch studies in Vietnam
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoutheast asiaNova scotiaCentral asia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bài báo này phân tích sự cần thiết phải đổi mới chương trình đào tạo kiến trúc sư tại Việt Nam để thích ứng với những yêu cầu của kỷ nguyên số. Trong bối cảnh công nghệ thông tin, ngành kiến trúc từ quy trình thiết kế đến thực tiễn hành nghề đang có những thay đổi mạnh mẽ, việc trang bị cho sinh viên những kỹ năng và kiến thức số hóa trở thành một nhiệm vụ cấp bách. Từ thực trạng chương trình đào tạo kiến trúc hiện nay, chỉ ra những hạn chế trong việc tích hợp công nghệ mới. Dựa trên cơ sở lý luận và các mô hình đào tạo tiên tiến trên thế giới ( Blended Learning, Digital Studio…), bài báo đề xuất một số hướng tiếp cận mang tính chiến lược để cải tiến chương trình đào tạo. Cuối cùng, bài báo đưa ra những kiến nghị cụ thể về lộ trình thực hiện, đầu tư cơ sở vật chất và hợp tác với doanh nghiệp để đảm bảo sinh viên tốt nghiệp có đủ năng lực để hành nghề trong môi trường kỹ thuật số.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,558
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0050,005
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0060,007
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,009

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,301 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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