Augmented Reality and MS-Kinect in the Learning of Basic Mathematics: KARMLS Case
Notice bibliographique
Résumé
By its nature, the learning of certain complex contents has always been a focus of attention and a challenge in the study of mathematics. This fact acquires greater importance if it is about the learning of children, because the psycho-cognitive skills of this type of user, especially when they attend the first levels of Basic General Education are not yet mature. As a result, children are unable to assimilate correctly and easily certain content of an abstract nature during the early stages of mathematics learning. This study presents the results of the application of a computer system called “Kinect based Augmented Reality Math Learning System - KARMLS”, whose design and development uses the Augmented Reality technology and the motion sensor implemented in MS-Kinect camera. The developed application covers elementary math topics corresponding to the Basic General Education curriculum of the Republic of Ecuador. The study used an experimental quantitative approach, involving 29 third-grade children (13 girls and 16 boys), who attend to 2 Basic General Education schools in Riobamba city, Ecuador. The results that allowed to evaluate the prototype proposed in the study were obtained by means of a pretest and a posttest, which were contrasted with the students’ t-test for paired samples. Through the analysis of data obtained and the discussion, it is concluded that the applied computer system had a positive effect for the learning when used as a supplementary tool in the classroom and that it was more effective in children who previously had low performance than with those of high performance. Also, the children were motivated and with positive attitudes regarding the use of the analyzed software.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».