Developing a BIM Modeling Instructional Model Based on Flipped Classroom and Collaborative Learning for Architectural Engineering Students
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to present a process for developing and validating of a BIM modeling instructional model by using expert judgment and a pilot study. This article showed the results of two phases. Phase one, questionnaires (n=95) and semi-structured interviews (n=15) were used to identify instructional problems and learning preferences. The results of phase one and review literatures were used to develop the instructional model. Results from the survey indicated strong student preferences for pre-class learning materials, collaborative tasks, and real-world project integration. Phase two, a BIM modeling instructional model integrating flipped classroom and collaborative learning approaches was developed to enhance the modeling skills of Chinese architectural engineering students. The model included principles, objectives, learning steps, teacher and student roles, and assessment methods. Expert validation (N=5) using a 5-point Likert scale showed high to highest level of all six components as 4.24,4.36,4.64,4.44,4.24,4.30 respectively. The teaching steps includes 5 steps aligned with pre-class self-learning, in-class team-based modeling tasks, and continuous formative assessment. Seven lesson plans based on this framework were developed and validated by five experts. Five experts evaluated the lesson plans using the established criteria and consistently rated them at the high to highest levels. Then 45 students were recruited to conduct the pilot study to consider the model feasibility. Students showed a positive attitude towards learning. Content, activities, assessment methods, tools in each lessons were revised to align with students’ feedback and identifying recurring issues. These findings provide a pedagogically sound framework for enhancing BIM modeling competence in higher education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».