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Enregistrement W2169305750 · doi:10.1109/te.2007.893172

Impact Assessment of a Microprocessor Animation on Student Learning and Motivation in Computer Engineering

2007· article· en· W2169305750 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.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Education · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnimationComputer scienceAnalogyComputer animationSubject matterMultimediaSoftwareSubject (documents)Human–computer interactionMathematics educationSoftware engineeringComputer graphics (images)PsychologyPedagogyWorld Wide WebProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports on the impact of using custom animation software to teach second/third year computer/electrical engineering students in the microprocessing systems course at the University of Manitoba, Winnipeg, MB, Canada. Over the span of 13 years' experience with teaching the course, the difficulties and limitations with conventional lectures and visual aids led to the development of custom animation of the course material to provide an additional teaching modality to teach the complex and abstract subject matter more effectively. The custom animation software consists of the ability to create and/or modify microinstructions, create and/or modify macroinstructions, and animate the execution of instructions (using the "water-flowing through pipes" analogy) by showing address and data transmission juxtaposed against an animated clock. A postunit, mixed method survey administered to students reveals substantial cognitive gains and modest motivational outcomes, reinforcing the animation's effectiveness and sparking motivation for further research

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,521
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,291 · 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