The Combination Design of Enabling Technologies in Group Learning: New Study Support Service for Visually Impaired University Students
Notice bibliographique
Résumé
This article aims to show how the process of new service technology-based development improves the currentstudy support service for visually impaired university students. Numerous studies have contributed to improvingassisted aid technology such as screen readers, the development and the use of audiobooks, and technology thatsupports individual learning by the visually impaired. Before conducting research on how the existingtechnologies could enhance today’s study support service, a lead user was identified from among the visuallyimpaired university students that were involved in the new service development process. Telephone interviewanalysis was used for primary data collection from 49 sampled students while interviews, discussions, and brainstorming were used for the primary data collection in the idea generation process and the new servicefunctionality synthesis between the lead user and researcher. The findings from this study make severalcontributions to the area of service development using the lead user technique. The lead user provided an ideathat is claimed to be a useful service solution. It was demonstrated that a group learning technology-basedservice can work as a new service for visually impaired university students. The findings are also original in thatthe new service with the capacity for knowledge access and transfer using telephony technology will be the firstnew service that shifts their individual learning to a group or community that includes instructor participation.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».