Performing mathematics activities with non-standard units of measurement using robots controlled via speech-generating devices: three case studies
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To examine how using a Lego robot controlled via a speech-generating device (SGD) can contribute to how students with physical and communication impairments perform hands-on and communicative mathematics measurement activities. This study was a follow-up to a previous study. Method Three students with cerebral palsy used the robot to measure objects using non-standard units, such as straws, and then compared and ordered the objects using the resulting measurement. Their performance was assessed, and the manipulation and communication events were observed. Teachers and education assistants were interviewed regarding robot use. Results Similar benefits to the previous study were found in this study. Gaps in student procedural knowledge were identified such as knowing to place measurement units tip-to-tip, and students' reporting revealed gaps in conceptual understanding. However, performance improved with repeated practice. Stakeholders identified that some robot tasks took too long or were too difficult to perform. Conclusions Having access to both their SGD and a robot gave the students multiple ways to show their understanding of the measurement concepts. Though they could participate actively in the new mathematics activities, robot use is most appropriate in short tasks requiring reasonable operational skill. Implications for Rehabilitation Lego robots controlled via speech-generating devices (SGDs) can help students to engage in the mathematics pedagogy of performing hands-on activities while communicating about concepts. Students can "show what they know" using the Lego robots, and report and reflect on concepts using the SGD. Level 1 and Level 2 mathematics measurement activities have been adapted to be accomplished by the Lego robot. Other activities can likely be accomplished with similar robot adaptations (e.g., gripper, pen). It is not recommended to use the robot to measure items that are long, or perform measurements that require high operational competence in order to be successful.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».