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Enregistrement W3045708608 · doi:10.1109/edunine48860.2020.9149530

IoTalho: IoT Advancing Learning from High-tech Objects

2020· article· en· W3045708608 sur OpenAlexaff
Péricles de Lima Sobreira, Jauberth Weyll Abijaude, Hellan Dellamycow Gomes Viana, Levy Marlon Souza Santiago, Karim El Guemhioui, Omar Abdul Wahab, Fabíola Greve

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Learning in Education
Établissements canadiensUniversité du Québec en Outaouais
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceInterfacingMiddleware (distributed applications)MechatronicsArchitectureMultimediaThe InternetResource (disambiguation)World Wide WebHuman–computer interactionSoftware engineeringOperating systemArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper aims to present a platform to support the learning of high school students (without previous programming knowledge) for the development of technological solutions supported by the Internet of Things concept. This platform is designed from the integration of the following modules: A user-friendly visual programming environment for a specific microcontroller architecture; Web resource sharing tools assisting students in the tasks of communication and socialization of their projects (e.g., Wikis, Forums, Social Networks); A middleware, responsible for the communication between users (interfacing remotely with a teacher from a Web page) and sensors/actuators, present in an architecture remotely monitored by a teacher. With this proposal, it is expected that learners involved can be motivated and attracted by subjects related to the fields of Computer Science and (Electrical, Electronics, Mechatronics) Engineering. A scenario-based evaluation was performed to validate this platform.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,650
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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