Digital design and student learning through videoconference collaboration
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on a pilot study involving a long distance learning experiment between the University of Adelaide and Penn State University through a six-week videoconference program. The program involved staff and students from digital media courses within each University, including Dr Dean Bruton, Senior Lecturer in the School of Architecture, Landscape Architecture and Urban Design at The University of Adelaide, and Associate Professor Madis Pihlak, Director of The Stuckeman Center for Design Computing, School of Architecture and Landscape Architecture, Penn State University. Using Information and Communications Technologies (ICT) for teaching digital design processes has many advantages and disadvantages. Instant communication between groups and individuals across the world, defies the barrier of distance. Interdisciplinary exploration and collaborative action allow the expansion of design curriculum possibilities and the sharing of information and experience, while technical skills and standards rise as students find new levels of potential in response to more diverse audiences. Disadvantages with such design experiments include time differences between two continents, technical constraints and the availability of technical assistance. The project was largely successful, evident through positive feedback from staff and students, and the emergent relationship between the two schools. Through this pilot study, and the resulting research, new possibilities are now being explored, including cross- continental design collaboration with design schools in Canada, Malaysia and India. The University of Adelaide, has supported the project by supplying a AUS$48,000 grant to purchase the test equipment, used in the pilot study, and establish a dedicated videoconference facility.
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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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».