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Enregistrement W2332858537 · doi:10.1177/154193120004400303

A Case Study of Videoconferencing in the Classroom: A Methodology for Measuring Interactions, Behaviors and Attitudes

2000· article· en· W2332858537 sur OpenAlexaff
Patrice L. Weiss, Deborah I. Fels, M. Amor Talampas

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Technology Integration
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesBộ Giáo dục và Ðào tạo
Mots-clésVideoconferencingClass (philosophy)Computer scienceResource (disambiguation)MultimediaDistance educationPsychologyMathematics educationComputer networkArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Videoconferencing is a valuable educational resource because it provides access to otherwise unreachable learning materials, it motivates students, and helps them improve their communication skills. Over the last four years we have developed a unique application of videoconferencing known as Wayne Gretzky's PEBBLES (Providing Education By Bringing Learning Environments to Students). This is a video-mediated communication system that has been designed to link a child in the hospital with his/her regular classroom. Analysis of video tape data from a six-week case study documenting the frequency of interactions and usage behaviors indicate that the student was able to spend most of her in-class time focussing on the academic tasks assigned to the class despite some technical difficulties and distractions in her local environments. Audio difficulties persisted throughout the study and must be improved in future design iterations of the system.

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 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)0,001
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,463
Score d'incertitude au seuil0,790

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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