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Enregistrement W1059490280 · doi:10.4018/ijirr.2015070105

Facilitating Learning Resource Retrieval for Students with Disabilities through an Ontology-Driven and Disability-Aware Virtual Learning Environment

2015· article· en· W1059490280 sur OpenAlex
Julius T. Nganji, Mike Brayshaw

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Information Retrieval Research · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOnline Learning and Analytics
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer sciencePersonalizationOntologyResource (disambiguation)Virtual learning environmentLearning disabilityMultimediaWorld Wide WebTask (project management)Psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Existing virtual learning environments (VLEs) in educational institutions are not designed with the expectation that students with disabilities will use them. Consequently, retrieving relevant information by some students with disabilities is a challenging task. The focus of this study was to propose the design of VLEs to incorporate ontologies that facilitate information retrieval by students with disabilities in their learning, thus serving as a semantic web-based assistive technology in education. An Ontology-Driven Disability-Aware Personalised E-Learning System (ONTODAPS) was designed and then used to recommend specific learning materials to learners based on their learning goal and disability type. Preliminary results of the evaluation of ONTODAPS, by 30 students with disabilities, indicate that 70% of the participants found ONTODAPS to offer a better personalisation, better access to learning materials (68%) and is easier to use (63%) in retrieving learning materials than Sakai. Thus ONTODAPS serves as an assistive tool in their education through retrieval of relevant learning materials in a suitable format which is compatible with their disability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,907

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,004
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,338 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle