Credibility of a simulation-based virtual laboratory: An exploratory study of learner judgments of verisimilitude
Notice bibliographique
Résumé
Several studies have examined realism and instructional effectiveness of physical simulations. However, very few have touched on the question of their credibility or verisimilitude, from the user’s point of view. This article presents an empirical exploratory study which investigated the perceptions of potential users of a simulation-based virtual physics laboratory (the VPLab). In the VPLab, students conduct virtual physics experiments designed to promote both acquisition of general experimental skills and conceptual learning. The objectives of the study were to uncover (1) users’ preoccupations and representations related to the VPLab’s verisimilitude, (2) the cues enabling users to make judgments of verisimilitude about the VPLab, and (3) the roles played by these cues in the expression of user judgments. Following a qualitative and descriptive approach, the study included in-depth interviews with thirteen first-year university science students. As part of the results, the complex and idiosyncratic nature of user verisimilitude judgments was highlighted. Furthermore, connections were established between these judgments and individual traits of users, such as prior use of certain computer applications. The influence of various aspects of the environment on its verisimilitude was also considered. These aspects included features expected to favor the VPLab’s credibility, such as video sequences of actual experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,013 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».