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Enregistrement W2124816241 · doi:10.1109/fie.2000.896544

An interactive computer-based tutorial for MATLAB

2002· article· en· W2124816241 sur OpenAlexaff
Brian L. F. Daku, Karolan Jeffrey

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceTUTORMATLABSyntaxMultimediaWindow (computing)Interface (matter)SoftwareGraphical user interfaceHuman–computer interactionProgramming languageSoftware engineeringArtificial intelligenceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper describes the implementation of an interactive computer based tutorial for MATLAB. Students are engaged in learning new concepts and syntax with video, audio, and interactive exercises. The interactive exercises, which are a distinguishing feature of the tutorial, use a specially designed exercise window which has a background software interface to MATLAB. The learner is challenged with problems in the exercise window immediately after covering new concepts. Hints, example solutions, multiple choice quizzes and test problems, requiring the use of proper MATLAB structure and syntax, add to the learning experience. Student input has played an important role in the development of this tutorial. Student feedback has led to useful improvements, which were integrated into the tutorial. Student evaluation results, which are presented in the paper, indicate great promise for this approach to teaching MATLAB and, by extension, other programming languages. The paper also describes various difficulties and problems encountered in developing this computer based tutorial, which may provide some useful guidelines for others who are considering computer based instruction. Note that an Internet site, www.m-tutor.usask.ca is available, where the reader can obtain more information on the tutorial.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,471

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1410,058

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,218 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations7
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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