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Enregistrement W2466931651 · doi:10.3233/978-1-61499-595-1-129

InSPAL: A Novel Immersive Virtual Learning Programme

2015· article· en· W2466931651 sur OpenAlexaff
Julia Byrne, Horace H. S. Ip, Chen Li, Amy Tso, Catherine Choi

Notice bibliographique

RevueStudies in health technology and informatics · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensCanadian Mental Health Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceHuman–computer interactionMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper we introduce The Interactive Sensory Program for Affective Learning (InSPAL) a pioneering virtual learning programme designed for the severely intellectually disabled (SID) students, who are having cognitive deficiencies and other sensory-motor handicaps, and thus need more help and attention in overcoming their learning difficulties. Through combining and integrating interactive media and virtual reality technology with the principles of art therapy and relevant pedagogical techniques, InSPAL aims to strengthen SID students' pre-learning abilities, promote their self-awareness, decrease behavioral interferences with learning as well as social interaction, enhance their communication and thus promote their quality of life. Results of our study show that students who went through our programme were more focused, and the ability to do things more independently increased by 15%. Moreover, 50% of the students showed a marked improvement in the ability to raise their hands in response, thus increasing their communication skills. The use of therapeutic interventions enabled a better control to the body, mind and emotions, resulting a greater performance and better participation.

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 enseignants0,587
Score d'incertitude au seuil0,367

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,428
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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