Enhancing Engineering Outreach With Interactive Game Assessment
Notice bibliographique
Résumé
The need to educate general public about technology grows with broadening gap between technology use and its understanding in a consumer society.One of the effective venues for such education is that of hands-on museums, which engage a wide spectrum of visitors.This paper reports on the use of a data collection mechanism embedded in an interactive museum exhibit that highlights principles of modern consumer product engineering.The exhibit is comprised of a set of computer games and complementary physical displays.The games have a built-in data collection system tracking users' actions while playing the game.Collected data allows for demographic analysis of visitor population, user performance assessment, and provides game-play perspective useful for effective game design.Presented results are based on a year-long study involving about 17,000 museum visitors. Outreach in the Form of a Museum Exhibit: Overview of the ProjectGovernment funding supports research work on the cutting edge of manufacturing technologies, but the general population's understanding of manufacturing processes, equipment, and careers lags far behind that edge.To bridge the gap, the NSF Engineering Research Center for reconfigurable Manufacturing Systems (ERC/RMS) at the University of Michigan invested in the creation of a museum exhibit to be installed at the Ann Arbor Hands-On Museum, a children's science center.Informal learning environments, like museums, align well with outreach efforts because they share many goals: to intrigue, educate, and inspire visitors.Science museums in particular have become more conscious of their role as an auxiliary to the education that occurs in traditional classrooms, striving to encourage interest in science 10 and to present science policy issues 9 that might not get addressed in the classroom.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».