Notice bibliographique
Résumé
Examples of multimedia learning situations using technology are described from the perspective of enhancing cognition. Implications for instructional designers are provided along with some future directions for this field of research. We see a need for multimedia research to foster higher degrees of interactivity with more varied types of media. More importantly, such research requires the inclusion of more scaffolding of learners, more attention to assisting learners in self-regulation, and perhaps media that serves in a pedagogical manner through coaching, pedagogical agents, and realistic environments that may include virtual reality dimensions. This new generation of multimedia will focus more on active knowledge construction through performing or doing some task with guidance. Introduction to Multimedia Learning of Cognitive Skills In examining the mores of today's society one cannot help but notice that higher demands are placed on an individuals' processing capability. In fact, daily expectations exist for people to attend and respond to multiple forms of information efficiently. Multimedia learning refers to the ability to learn from multiple representations, in particular, verbal and visual representations that are used to present an instructional message (Mayer, 2003). Verbal representations are defined as text, spoken or written, and visual representations as pictures, static or dynamic. Other researchers have extended this definition to include descriptions of the different functions multiple representations play in learning, that is, complementing or constraining learning, or helping learners to construct new knowledge (Ainsworth, 1999).
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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 ».