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Record W1576543009 · doi:10.71781/3038

Assistance de l’enseignement de la conception architecturale par la modélisation de savoir-faire des référents

2008· dissertation· fr· W1576543009 on OpenAlexaff
Ivanka Iordanova

Bibliographic record

VenueOpen MIND · 2008
Typedissertation
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicItalian Literature and Culture
Canadian institutionsUniversité de Montréal
Fundersnot available
KeywordsProcess (computing)Computer scienceExploratory researchRepresentation (politics)ArchitectureSociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dans une époque de changements des moyens de représentation et communication en architecture, cette recherche porte sur l’enseignement de la conception architecturale et plus spécifiquement sur l’apport que l’informatique pourrait avoir dans ce processus. En nous basant sur une méthodologie qualitative, exploratoire et participative, nous y procédons par enchainement de questions, celle de départ étant la suivante: Comment l’enseignement de la conception architecturale pourrait tirer avantage des moyens numériques? Notre objectif est de proposer des méthodes et des outils d’apprentissage aux étudiants en architecture pour enrichir leurs démarches de conception grâce à l’ordinateur. Après une revue de la littérature dans le domaine, et un approfondissement de l’étude sur le rôle des référents architecturaux et sur la conception intégrée, nous avons procédé à une observation exploratoire du travail des étudiants en atelier d’architecture. Ces premières étapes de la recherche ont permis de dégager des discordances entre les positions théoriques et la pratique en l’atelier, pour concrétiser ultérieurement la question de recherche. Dans le but de discerner des méthodes efficaces et innovatrices pour répondre aux discordances identifiées, nous avons engagé une étude de la littérature sur les théories cognitives par rapport aux connaissances, l’apprentissage et la conception. Certaines stratégies ont pu être définies, notamment la nécessité de représentation multimodale des référents architecturaux, l’importance de représenter le processus et non seulement le résultat, ainsi que l’avantage d’inciter les étudiants à travailler dans leur ‘zone proximale’ de développement. Suite à ces recherches, une méthode d’enseignement complémentaire a été définie. Elle propose aux étudiants des explorations de l’objet en conception basées sur la manipulation des savoir-faire architecturaux. Cette méthode a été opérationnalisée d’un point de vue pédagogique ainsi que didactique et mise à l’épreuve auprès des étudiants en atelier. Un prototype de librairie de référents architecturaux interactifs (LibReArchI) a été créé dans ce but. Elle a été conçue en tant qu’environnement de conception et espace de partage de savoir-faire entre étudiants et enseignants. Les principaux résultats de cette recherche démontrent le rôle positif de la méthode proposée pour le transfert des savoir-faire architecturaux lors de l’apprentissage en atelier. Son potentiel d’assister la conception intégrée et de stimuler l’émergence d’idées a été constaté. Au niveau théorique, un modèle d’un cycle du processus de design avec le numérique a été esquissé. En conclusion, des avenues de développements futurs de cette recherche sont proposées.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.021
Threshold uncertainty score0.055

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.022
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.002
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0020.006
Scholarly communication0.0120.011
Open science0.0030.005
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.002

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.027
GPT teacher head0.275
Teacher spread0.249 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2008
Admission routes1
Has abstractyes

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