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Enregistrement W2993314153

Investigating the effect of educational equipment noise on smart classroom acoustics

2006· article· en· W2993314153 sur OpenAlexvenueno aff
Sabeer H. Mir, Adel A. Abdou

Notice bibliographique

RevueCanadian acoustics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing Loss and Rehabilitation
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing Fahd University of Petroleum and Minerals
Mots-clésQUIETNoise (video)AcousticsComputer scienceArchitectural acousticsAmbient noise levelMultimediaEngineeringReverberationArtificial intelligenceSound (geography)Physics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerous studies have been carried out highlighting and investigating the acoustics o f conventional classrooms for good Speech Intelligibility (SI).However, with the rapid advances in education and instructional technology a new generation of high-tech classrooms referred to as "smart classrooms" is emerging and becoming a necessity at educational institutions.This paper describes the features o f smart classrooms which make them different from traditional ones, focusing particularly on the Background Noise (BN) generated by instructional equipment.Measurements were conducted in similar classrooms to assess the magnitude and characteristics o f generated noise.With the instructional equipment in operation, acoustical measurements revealed an appreciable increase in the ambient noise level.A computer model o f a typical smart classroom is developed to investigate the appropriateness o f the classroom layout and surface finishes as recommended by the Acoustical Society o f America (ASA) [8].To determine the impact o f the resulting BN on SI in such specialized enclosures, simulations o f a classroom model with the recommended surface finishes under various BN conditions were carried out.Results showed that it is necessary to restrict the overall BN level to NC-25 (35 dBA), and emphasized the need to select quiet operating instructional equipment. s o m m a ir eDe nombreuses études ont été faites ayant pour but d 'exposer et d 'examiner les conditions acoustiques des classes conventionnelles en vue d 'y assurer une bonne clarté de la parole.Cependant, avec les avancements rapides dans le domaine de la technologie éducative et didactique, une nouvelle génération de classes dotées de technologie de pointe, et nommées "classes intelligentes", commencent à émerger et devenir une nécessité pour les établissements éducatifs.Cette étude décrit les traits des classes intelligentes qui les rendent différentes des classes traditionnelles, en concentrant particulièrement sur le bruit de fond produit par les équipements didactiques.Des mesures ont été prises dans des classes semblables afin de déterminer le niveau et les caractéristiques du bruit ainsi produit.Avec les équipements didactiques en cours d 'usage, les mesures acoustiques ont révélé un accroissement notable du niveau du bruit ambiant.Un modèle d 'ordinateur représentant une classe intelligente typique a été établi pour étudier la convenance du plan de la classe et du poli des surfaces en conformité avec les recommandations de la Société Acoustique de l 'Amérique (ASA) (8).En vue de déterminer l 'effet du bruit de fond causé par le bruit des équipements didactiques sur la clarté de la parole dans de tels espaces fermés, des simulations du modèle de classe susmentionné avec de différents polis de surfaces sous différentes conditions de bruit de fond ont été menées.Les résultats ont révélé qu'il est nécessaire de limiter le niveau global du bruit de fond à NC-25 (35 dBA).Ils ont de même souligné le besoin de choisir des équipements didactiques silencieux.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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