Cognição do modelo paramétrico de projeto de arquitetura

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dc.contributor.advisorFlorio, Wilson
dc.contributor.authorWills, José Ernesto Bueno
dc.date.accessioned2023-02-03T18:41:51Z
dc.date.available2023-02-03T18:41:51Z
dc.date.issued2022-10-26
dc.description.abstractArquitetura e Urbanismo é uma área de conhecimentos multidisciplinar, de profissionais generalistas, que precisam integrar conhecimento de outras áreas. Esta característica sempre fez parte da sua natureza e dificuldade; porém, a partir da Quarta Revolução Industrial, a demanda por integração é maior. Aqueles que se dedicam às tarefas projetuais em etapas iniciais de projeto devem abordar a modelagem paramétrica (MP). A atual MP é um tipo de programação. Isto adiciona demandas de conhecimento sobre computação, geometria analítica e diferencial, dentre outras. Os objetivos deste trabalho são caracterizar os fatores da dificuldade cognitiva dos modelos paramétricos para estudantes concluintes e arquitetos recém-formados e, para isto, desenvolver uma métrica para a dificuldade cognitiva, que seja útil para o planejamento e avaliação do treinamento em MP. Existem precedentes sobre cognição em projeto paramétrico, relacionadas à: aplicação de conhecimentos, problemas de criatividade, complexidade e flexibilidade de uso dos modelos paramétricos. Porém, há uma lacuna sobre a abstração procedural. Aplica-se o conceito de abstração no sentido de encapsulamento de operações e conhecimento, que se esconde em níveis para agilizar processos mentais, podendo focar em operações de alto nível, no contexto dos conceitos de projeto, em vez de investir esforços em operações com dados primitivos. Partiu-se da hipótese de que a dificuldade cognitiva do modelo paramétrico deva ser influenciada pela complexidade do modelo e pela abstração procedural. Para a definição das métricas de abstração, se acessou a informação de conjunto de biblioteca e classe de objeto à que pertencem os componentes, classificando-os em níveis de abstração, com valores normalizados. Implementou-se um meta-algoritmo que acessou coleções de modelos, mediu as variáveis e calculou a complexidade, abstração e dificuldade cognitiva de cada um. Demonstrou-se que a dificuldade cognitiva é influenciada, não só pela complexidade do modelo, mas também pela abstração procedural; mas que a influência desta última é menor do que a da complexidade. Os resultados indicam que, no planejamento de cursos de treinamento em MP, os instrutores podem mensurar e administrar quantitativamente a dificuldade dos modelos usados como tutoriais ou exercícios, de maneira a garantir uma progressão e se adaptar as particularidades de uma turma. Contribui-se com a formulação de duas métricas para análises quantitativas de algoritmos: uma de abstração procedural, e a outra de índice de dificuldade cognitiva; assim como os algoritmos para a medição destas. Estas métricas também podem ser aplicadas em outras áreas do conhecimento, onde a prática também evolui para o uso da programação visual.pt_BR
dc.description.sponsorshipMackPesquisa - Fundo Mackenzie de Pesquisapt_BR
dc.identifier.urihttps://dspace.mackenzie.br/handle/10899/31243
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenzie
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/*
dc.subjectdificuldade cognitivapt_BR
dc.subjectmodelagem paramétricapt_BR
dc.subjectabstração proceduralpt_BR
dc.subjectprojeto Arquitetônicopt_BR
dc.subjectcomplexidade ciclomáticapt_BR
dc.titleCognição do modelo paramétrico de projeto de arquiteturapt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
local.contributor.advisorLatteshttp://lattes.cnpq.br/2268543062941592pt_BR
local.contributor.advisorOrcidhttp://orcid.org/0000-0002-6940-8341pt_BR
local.contributor.authorLatteshttp://lattes.cnpq.br/0435908071875492pt_BR
local.contributor.authorOrcidhttps://orcid.org/0000-0002-4974-3062pt_BR
local.contributor.board1Caldana Junior, Valter Luis
local.contributor.board1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3507929561841039pt_BR
local.contributor.board1Orcidhttps://orcid.org/0000-0002-5351-4537pt_BR
local.contributor.board2Vincent, Charles de Castro
local.contributor.board2Latteshttp://lattes.cnpq.br/4075041758425211pt_BR
local.contributor.board2Orcidhttps://orcid.org/0000-0002-7444-7572pt_BR
local.contributor.board3Turkienicz, Benamy
local.contributor.board3Latteshttp://lattes.cnpq.br/2093098818700919pt_BR
local.contributor.board3Orcidhttps://orcid.org/0000-0003-3675-5408pt_BR
local.contributor.board4Amorim, Arivaldo Leão de
local.contributor.board4Latteshttp://lattes.cnpq.br/7540701767935070pt_BR
local.description.abstractenArchitecture and Urbanism is an area of multidisciplinary knowledge, of generalist professionals, who need to integrate knowledge from other areas. This characteristic has always been part of its nature and difficulty; however, after the Fourth Industrial Revolution, the demand for integration is greater. Those who dedicate themselves to design tasks in the early stages of architectural design must tackle parametric modeling (PM). The current PM is a kind of programming. This adds demands for knowledge on computation, analytical and differential geometry, among others. The objectives of this work are to characterize the factors of cognitive difficulty of parametric models for graduating students and newly graduated architects and, for this, to develop a metric for cognitive difficulty, which is useful for planning and evaluating PM training. There are precedents on cognition in parametric design, related to: application of knowledge, problems of creativity, complexity, and flexibility in the use of parametric models. However, there is a gap in the knowledge on procedural abstraction. The concept of abstraction is applied in the sense of encapsulation of operations and design knowledge, which is hidden in levels to streamline mental processes, to focus on high-level operations in the context of design concepts, instead of investing efforts in operations with data primitives. The hypothesis was that the cognitive difficulty of the parametric model should be influenced by the model's complexity and by the procedural abstraction. For the definition of the metrics of abstraction, information on the library assembly and class to which the components belong was accessed, classifying them into abstraction levels, with normalized values. A meta algorithm was implemented that accessed collections of models, measured the variables, and calculated the complexity, abstraction, and cognitive difficulty of each one. It was shown that the cognitive difficulty is influenced not only by the complexity of the model, but also by the procedural abstraction; but that the influence of the latter is less than that of complexity. The results indicate that, when planning PM training courses, instructors can quantitatively measure and manage the difficulty of models used as tutorials or exercises, to ensure progression and adapt to the particularities of the participants. The contributions are the formulation of two metrics for quantitative analysis of algorithms: one of procedural abstraction, and the other of cognitive difficulty index; as well as the algorithms for their measurement. These metrics can also be applied in other areas of knowledge, where the practice also evolves towards the use of visual programming.pt_BR
local.keywordsparametric modelingpt_BR
local.keywordsarchitectural designpt_BR
local.keywordscognitive difficultypt_BR
local.keywordsprocedural abstractionpt_BR
local.keywordscyclomatic complexitypt_BR
local.publisher.countryBrasil
local.publisher.departmentFaculdade de Arquitetura e Urbanismo (FAU)pt_BR
local.publisher.initialsUPM
local.publisher.programArquitetura e Urbanismopt_BR
local.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS::ARQUITETURA E URBANISMO::PROJETO DE ARQUITETUTA E URBANISMOpt_BR
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