Using Language Learning Methods to Teach Computer-Aided Design \nReview of Nancy Cheng (1997). Teaching CAD with Language Learning Methods. In J.P. Jordan, B. Meinhert & A. Harfmann (Eds.), Acadia '97 (pp. 173-188), Cincinnati, OH: University of Cincinnati
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Computer Aided Design (CAD) is an increasingly important aspect of the Interior Design curriculum.A glance through trade magazines reveals the high importance placed on CAD skills by employers.Not only that, but advances in CAD software means that as a tool of efficiency its benefits are becoming undeniable: the ability to correct and alter drawings is perhaps comparable to the word-processor revolution which swept away typewriters a quarter of a century ago.This said, the fact that hand drafting has not been totally supplanted by CAD despite technological advances is in part due to the complexity of drawing practice itself and also of the drafting programmes required to encompass this.Many students in the Interior Design department at London Metropolitan University, for instance, find CAD skills at best a difficult learning curve and at worst overwhelming.So , Nancy Yen-Wen Cheng's article Teaching CAD with Language Learning Methods (1997) holds out the prospect of a recognisable learning framework which could provide a pathway through the different levels of CAD skill acquisition.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle