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Enregistrement W2225335141 · doi:10.5753/cbie.wcbie.2015.55

Concepção de uma Família de Gestos para Construção de Objetos Geométricos e sua Utilização em um Sistema de Geometria Interativa para Dispositivos Móveis: GeoTouch

2015· article· pt· W2225335141 sur OpenAlexfundno aff
Helena Reis, Seiji Isotani

Notice bibliographique

RevueAnais ... Workshops do Congresso Brasileiro de Informática na Educação · 2015
Typearticle
Languept
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Digital Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Bureau for International Education
Mots-clésHumanitiesPhysicsComputer sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Os sistemas de Geometria Interativa (SGI) foram desenvolvidos com o objetivo de possibilitar aos estudantes explorarem a geometria por meio do computador.. Tradicionalmente nos SGI, o usuário-aprendiz constrói um objeto geométrico usando o ícone a ele associado disponível na interface do sistema. Se de um lado a literatura indica que este tipo de sistema pode facilitar o aprendizado de Geometria, de outro existem estudos sugerindo que a redução de ícones na interface pode ser benéfica para os usuários iniciantes, diminuindo a dificuldade de se localizar o ícone desejado em meio a vários outros. Neste contexto, o presente artigo propõe a redução de ícones nas interfaces dos SGI por meio da definição de uma família de gestos naturais que podem ser utilizados para construção e manipulação de objetos geométricos. Para utilizar e validar os gestos propostos desenvolveu-se um SGI utilizando Interface Gestual para uso em dispositivos móveis chamado Geotouch. Foram realizados testes de usabilidade com o Geotouch e sua comparação com outros três SGI para dispositivos móveis disponíveis até o momento. Os resultados encontrados indicam que a interface do GeoTouch, que utiliza a família de gestos propostos, é mais fácil de aprender, possui menor número de problemas de usabilidade e o grau de severidade dos problemas encontrados são de baixa prioridade, i.e. afetam minimamente o usuário.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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