The haptic crayola effect: Exploring the role of naming in learning haptic stimuli
Notice bibliographique
Résumé
A haptic icon is a short physical stimulus attached to a simple meaning, which provides information and feedback to a user. To scale the utility demonstrated for small icon sets to larger ones, we need efficient strategies to help users learn subtle distinctions among stimuli, in a modality for which they may not hold detailed descriptive percepts. This paper investigates the effect of naming haptic stimuli - i.e. explicitly creating a linguistic marker - on the accuracy with which users are able to identify, distinguish, and recall stimuli. We conducted a between-subjects experiment using 60 participants equally divided among three naming conditions: no names, pre-selected non-descriptive names, and self-selected names. The experiment examined the impact of naming strategy on the ability of participants to identify stimuli in a nonverbal matching test, and on remembering stimulus names. For this challenging task and the degree of learning afforded, naming did not significantly impact accuracy of matching stimuli to meanings for all participants. However, more than twice of many of those allowed to choose names reported the ability to remember and distinguish stimuli than those required to use non-descriptive names, and many participants felt that the names were useful. Of middle-performing participants, the self-selected names group performed significantly better than the non-descriptive names group, and appeared to progress more quickly in learning. We summarize evidence for a trend that might widen with refined naming strategies and more extensive learning.
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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 | 0,003 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».