Improvised learning for pre-primary students using augmented reality
Notice bibliographique
Résumé
In this age of digital advancements, where technologies are changing in a fraction of time. From the abacus which made tutoring math easy millennia back, to word processor which changed the way research paper is being written and presented. After every era, with the advancements in the technology has not only given shaped the education but also transformed it. There was a time when the education world of black on white changed to projected presentations. However, now in this paper, we believe to go beyond the two-dimensional space and create a whole new educational world for children. Augmented Reality (AR) has successfully made classroom learning more interactive and engaging for students as well as for teachers to deliver their lectures. AR is the combination of the real-world with computer- generated world. It is one of the most emerging fields in computer science. The conventional approach for learning can be stressful and to a certain extent less effective for some students. So, we propose a system in which students use smart devices like tablets, mobile, etc. that act as an alternative to boring supportive textbooks. Also, we plan to develop an application consisting of two modules like interactive learning and fun examination, a hybrid of the traditional approach and innovative practical illustrations of complicated concepts leading education in another dimension.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».