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Enregistrement W1997272439 · doi:10.1057/palgrave.ivs.9500047

Application of Information Visualization Techniques to the Design of a Mathematical Mindtool: A Usability Study

2003· article· en· W1997272439 sur OpenAlex

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

RevueInformation Visualization · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueData Visualization and Analytics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisualizationComputer scienceParsingUsabilityInformation visualizationHuman–computer interactionVisual analyticsData visualizationArtificial intelligenceData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the goals of information visualization is to support human thinking through the use of external visual aids. Mathematical mindtools can act as visual cognitive aids to enhance thinking and reasoning about mathematical objects and concepts. Although some mathematical mindtools incorporate information visualization techniques, the systematic use of these techniques in the design of these tools and their effect on users’ thinking and reasoning need to be investigated. A mathematical mindtool called PARSE (Platonic-Archimedean Solids Explorer) is presented in this paper. PARSE is intended to support the exploration and learning of a subset of geometric shapes. The mathematical objects and concepts embedded in PARSE have been enhanced using information visualization techniques. A usability study of PARSE and its information visualization techniques have been conducted and reported. The study shows that information visualization techniques enhance and support learning and exploration of mathematical concepts. The findings reported in this paper suggest that mathematical mindtools provide a fertile ground for investigating different information visualization techniques and their effectiveness in supporting learning tasks.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,635

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,005
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,307 · 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