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生成性的校园设计方法

数据驱动的设计为未来的建筑设计过程提供了许多机会. 加上深思熟虑的人类洞察力, 复杂的算法和生成模型为未来的校园设计提供了一条创新的道路.

阿里·博斯

日期

2021年4月27日

校园内的学习和生活环境不断变化,以改善学生的高等教育体验. 设计策略用于鼓励学习, 提高学生留校率和毕业率, 并确保学习体验的质量. 横跨AG平台 学习+实践, 我们利用数据驱动设计, 这是一个高度协作的过程,在技术增强的校园设计创新可能性方面产生成功的结果和有用的见解.

数据驱动设计最有价值的方面是,通过可定制的算法和生成模型,可以实现无限数量的实验设计. 这是有价值的,因为算法可以考虑给定模型中的几个输入,以适应项目的规范, 算法和输入一起工作,在设计过程中找到多种配置. 更多的使用, 这项技术可以变得更智能、更高效, 扩展模型一次可以处理的研究量和输入的复杂性.

这种创新并非没有其局限性. 在设计过程中,人的情感仍然是必要的,因为数据驱动的设计还不能在满足人的意见和主观性的水平上进行计算. 这种限制也可以被认为是一种优势, 因为设计过程本质上是协作和多价值的. 数据驱动的设计, 加上深思熟虑的人类洞察力, 因此提高了设计过程, 把它带到新的高度.

这一见解的一个版本出现在《AG平台》的第56页 高等教育PPP报告2021. 它详细介绍了AG平台如何采用数据驱动的设计原则来实现可持续发展, 未来的校园遍布北美.

点击 在这里 在P3 Bulletin高等教育中心观看“设计过程中的数据驱动决策”专题讨论的录音.


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