Intelligent Guided E-Learning Systems for Early Learners with Autism Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
There is a burgeoning need to consider new ways of providing early educational services for young and often newly diagnosed children with Autism Spectrum Disorder (ASD) and their families. Such children do not respond naturally to linear curricular delivery, normally utilized in inclusive classrooms that predominate public education, but rather need an educational model incorporating intra and interpersonal development skills. In addition, there is an urgent need for the ability of keeping track of and addressing uneven progress in specific areas; characteristic of learners with ASD. It is suggested that a new curricular model be designed that integrates the advantages of e-learning for data management and communication exchange with the inclusion classroom learning. A multi-disciplinary approach to the problem has lead to the proposal of an alternate model using an Intelligent Guided E-Learning System, which can be of benefit to such learners, their parents, and their teachers. This system utilizes a Knowledge Representation model that incorporates the complex multidisciplinary data related with ASD, along with curricular information as well as other Artificial Intelligence techniques that guide the curriculum in a simple and directed, yet evolving, manner such that the complexity increases as the learner with ASD's understanding progresses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».