MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2402293347

An Integrated Architecture for Multiagent Virtual Worlds for Performing Adaptive Testing Games.

2012· article· en· W2402293347 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.

Notice bibliographique

RevueDistributed Multimedia Systems · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMulti-Agent Systems and Negotiation
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMetaverseScalabilityArchitectureLeverage (statistics)UsabilityKey (lock)MultimediaHuman–computer interactionContext (archaeology)Instructional simulationSustenanceSoftware engineeringWorld Wide WebVirtual realityArtificial intelligenceComputer security
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the key success factors that contribute towards the creation and sustenance of online (2D and 3D) virtual worlds for learning might be to provide game-style educational activities. However, there is no development platform available which can meet the inherent system requirements including usability of platform and scalability to modern massively multiplayer online games, yet focused on engaging learning for the individual user. Work has been done with software agents in the context of multiagent systems (MAS), and it makes sense to try to leverage that work when it comes to modeling functional modules, controlling realistic non-player characters (NPCs), and Personal Assistants for Learning (PALs) in a virtual learning world. There are challenges to integrating a multi-agent system into a virtual world including concerns with synchronization, communication, monitoring, efficiency, and control. This paper describes the design and implementation of an integrated architecture for performing and facilitating quiz games for adaptive testing with a multi-agent system JADE/Jason and a 3D virtual world engine Open Wonderland.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,918
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,234 · 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