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Enregistrement W2064919154 · doi:10.3115/1658616.1658664

Understanding children's interactions in synchronous shared environments

2002· article· en· W2064919154 sur OpenAlexaff
Stacey D. Scott, Regan L. Mandryk, Kori Inkpen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueUsability and User Interface Design
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkspaceHuman–computer interactionComputer scienceCollaborative softwareStrengths and weaknessesCollaborative virtual environmentField (mathematics)Face (sociological concept)MultimediaVirtual realityWorld Wide WebArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional computer technology offers limited support for face-to-face, synchronous collaboration. As a result, children who wish to collaborate using computers must adapt their interactions to the single-user paradigm most personal computers are based on. More recently, co-located groupware systems offering support for concurrent, multi-user interactions around a shared display have become technologically feasible. Unlike traditional groupware systems that provide multi-user interaction through the use of separate computers, these systems share the physical workspace, as well as the virtual workspace. These systems provide a unique mechanism through which children can interact with each other. However, ways to best utilize the technology in this manner has not been fully evaluated. This paper investigates how technological support for children's synchronous interactions facilitates their collaborative activities. In particular, we examined whether a shared workspace facilitates the development of a shared understanding during a computer-based collaborative activity. We present a field study that observed pairs of children playing an educational game in several display configurations. The findings from this research suggest strengths and weaknesses of various types of support for synchronous interactions and discusses issues related to the design and development of more effective computer systems to support children's face-to-face interactions.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,135 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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