The Influence of Space Layout, Technology and Teaching Approach on Student Learning: An Architectural Technology Perspective

Some would argue that there is a need for the traditional lecture format to be rethought in favour of a more active approach. However, this must form part of a bipartite strategy, considered in conjunction with the layout of any new space to facilitate alternative learning and teaching methods. With this in mind, this paper begins to examine the impact of the learning environment on the student learning experience, specifically focusing on students studying on the Architectural Technology and Management programme at Ulster University. The aim of this study is two-fold: to increase understanding of the impact of learning space layout, by taking a student centered approach; and to gain an appreciation of how technology can impact upon the learning space. The study forms part of a wider project being undertaken at Ulster University known as the Learning Landscape Transition Project, exploring the relationship between learning, teaching and space layout. Data collection was both qualitative and quantitative, with use of a case study supported by a questionnaire based on attitudinal scaling. A focus group was also used to further analyse the key trends resulting from the questionnaire. The initial results suggest that the learning environment, and the technology within it, can not only play an important part in the overall learning experience of the student, but also assist with preparation for the working environment to be experienced in professional life.

Comparing Common Data Environment Platforms for Student Collaborative Working: A Case Study from Ulster University

PAS1192-2 (2013) outlines the “fundamental principles of Level 2 information modeling”, one of these principles is the use of what is commonly referred to as a Common Data Environment (CDE). A CDE could be described as an internet-enabled cloudhosting platform, accessible to all construction team members to access shared project information. For the construction sector to achieve increased productivity goals, the next generation of industry professionals will need to be educated in a way that provides them with an appreciation of Building Information Modelling (BIM) working methods, at all levels, including an understanding of how data in a CDE should be structured, managed, shared and published. This presents a challenge for educational institutions in terms of providing a CDE that addresses the requirements set out in PAS1192-2, and mirrors organisational and professional working practices without causing confusion due to over complexity. This paper presents the findings of a two-year study undertaken at Ulster University comparing the use of a leading industry CDE platform with one derived from the in-house Virtual Learning Environment (VLE), for the delivery of a student BIM project. The research methodology employed was a qualitative case study analysis, focusing on observations from the academics involved and feedback from students. The results of the study show advantages for both CDE platforms depending on the learning outcomes required.

Análisis de la satisfacción del alumnado de L2 con respecto a la adquisición de terminología especializada por medio de videojuegos: estudio de caso

Los videojuegos permiten enseñar contenidos y destrezas de forma eficiente, posibilitando un aprendizaje duradero (Rama et al., 2012), y aumentan la motivación y la implicación del alumnado (Martens et al., 2004). En esta línea, el presente estudio pretende medir tanto el grado de satisfacción de dos grupos de estudiantes de L2 de la Universidad de Alicante con respecto a la adquisición de terminología especializada por medio de un videojuego como la percepción sobre el propio grado de aprendizaje. Tras un periodo de práctica, se ha medido y analizado tanto el grado de aprendizaje alcanzado como la satisfacción con la herramienta empleada y, muy especialmente, las diferencias en el grado de aprendizaje percibido por cada uno de estos grupos.

Detección precoz de dificultades en el aprendizaje. Herramienta para la predicción del rendimiento de los estudiantes

Inspirados por las estrategias de detección precoz aplicadas en medicina, proponemos el diseño y construcción de un sistema de predicción que permita detectar los problemas de aprendizaje de los estudiantes de forma temprana. Partimos de un sistema gamificado para el aprendizaje de Lógica Computacional, del que se recolectan masivamente datos de uso y, sobre todo, resultados de aprendizaje de los estudiantes en la resolución de problemas. Todos estos datos se analizan utilizando técnicas de Machine Learning que ofrecen, como resultado, una predicción del rendimiento de cada alumno. La información se presenta semanalmente en forma de un gráfico de progresión, de fácil interpretación pero con información muy valiosa. El sistema resultante tiene un alto grado de automatización, es progresivo, ofrece resultados desde el principio del curso con predicciones cada vez más precisas, utiliza resultados de aprendizaje y no solo datos de uso, permite evaluar y hacer predicciones sobre las competencias y habilidades adquiridas y contribuye a una evaluación realmente formativa. En definitiva, permite a los profesores guiar a los estudiantes en una mejora de su rendimiento desde etapas muy tempranas, pudiendo reconducir a tiempo los posibles fracasos y motivando a los estudiantes.