MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6986894435

(Re)thinking public school architecture as a pedagogical tool

2021· dissertation· en· W6986894435 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLu Zone Ul (Laurentian University) · 2021
Typedissertation
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMachine Learning in Bioinformatics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArchitectureContext (archaeology)Process (computing)PoliticsSchool educationEducational research
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis aims to rethink elementary public-school architecture by exploring its ability to become an influential aspect of the pedagogical process in schools. As educational paradigms have historically responded to social, political, and cultural conditions, it appears that the development of educational paradigms has moved faster than the educational buildings of the 21st century. Paradoxically, the spatial conditions of educational architecture seem to be stuck in the 19th century. Although there are notable school buildings that emerged from the 20th and 21st century that challenge a conventional school model, the existence of a gap between school architecture and pedagogical paradigms is predominant in the North American context. Beginning with an investigation of the current spatial conditions of educational architecture, specifically in North America, this thesis analyzes the relationship between school buildings and pedagogical paradigms that draw upon the history of education and its built institutions. As well, it examines the factors that prevent such correlation. Relevant building typologies were studied through orthographic drawings to create a visual comparison of school buildings from the 19th century to today. This allows us to observe the major spatial transformations that occurred between school models over time. Additionally, the analysis addresses how the social, economic, and political factors influence the relationship between the design of learning environments and the shift in educational paradigms, uncovering the principles of school designs and identifying clear discontinuities between the built forms and educational models. Undoubtedly, most of the contemporary educational buildings present in the North American context manifest spatial traditions that bear few relations to the current knowledge of the learning processes. Considering the significant role of the learning environment in the support of critical thinking, discovery, and creativity, this thesis explores this potential to overcome century-old traditions of learning through memorization and subservience to the authority of the teacher. We use the context of Markham, Ontario, in the Greater Toronto Area, to create an elementary school based on the principles seen in Montessori’s, Reggio Emilia Schools, and Lab Ecole projects, which respond to the basis of the most actual theories of children education. The designs we see today of newly constructed school buildings within the suburban context tend to be an afterthought, prioritizing budget, and fast construction rates with little to no consideration to how the built environment can aid in the learning process. As a result, the suburbs provide an ideal setting to explore how the physical environment can aid in the learning process. Ultimately, using architecture as a pedagogical tool that prompts the physical environment to inspire, stimulate, and encourage exploration and investigation of new ideas while supporting collaboration and the development of connections beyond the typical school environment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,021
Communication savante0,0100,008
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,236 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueLu Zone Ul (Laurentian University)Même sujetMachine Learning in BioinformaticsTravaux en français237 207