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Enregistrement W2891719682 · doi:10.3998/dialectic.14932326.0002.109

Energetic Alpha: Co-Designing a Tool that Encourages Three- to Six-Year-Olds to Develop Handwriting Skills

2018· article· en· W2891719682 sur OpenAlexaff
Aoife Mooney, Marianne Martens, Gretchen Caldwell Rinnert

Notice bibliographique

RevueDialectic · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWriting and Handwriting Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHandwritingAlpha (finance)PsychologyMathematics educationComputer scienceDevelopmental psychologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The bedrock of our communication remains rooted in our alphabet-the ultimate confluence of concept, sound, and image in a systematic code.This paper documents the research and prototype design of an iPad app -Energetic Alpha -in the service of teaching three to sixyearold children to write.Examining the decisionmaking processes that guided the development of this interdisci plinary project highlights opportunities and challenges for designing interactive and flexible tech nology for a young audience.The authors discuss the approaches and decisionmaking strategies and methods that shaped their research and design decisionmaking processes as they developed this app.Energetic Alpha is neither intended as a prescriptive tool nor as a replacement for classroom tasks.Instead, it can supplement classroom exercises and practice materials and enhance a three to sixyearold child's confidence and familiarity with letter writing, letter sounds and the alphabet.In this article, the authors trace the trajectory of their interdisciplinary project's goals and design process and reflect on key insights and pivotal decisions that shaped their thinking as the project progressed.They also highlight opportunities and challenges that they observed in this area of study that may constitute worthy pathways for future research, with particular regard to designing interactivity and typography for children in and across new media formats.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,003

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2018
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