MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3083655966 · doi:10.18260/1-2--34197

Augmented Reality for education (Diversity)

2020· article· en· W3083655966 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

Revue2020 ASEE Virtual Annual Conference Content Access Proceedings · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAugmented Reality Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWest Virginia UniversityWest Virginia Space Grant ConsortiumCommission for Environmental CooperationNational Aeronautics and Space Administration
Mots-clésAugmented realityScripting languageComputer scienceAndroid (operating system)Mobile deviceSoftwareMultimediaDimension (graph theory)Human–computer interactionWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The vision and goal of this research project is to use Augmented Reality (AR) technologies for educational purposes within the school system, primarily for K-12 grades. Comprehending Science, Technology, Engineering, and Math (STEM) topics can be hard to perceive specially for students whom are introduced to these scientific fields for the very first time. Based on the small scaled survey that I have created from the responses of rising high school students, all of the participants mentioned that seeing a 3 dimension (3D) model of an object related to STEM subjects will create an interactive and exciting learning experience. They would rather utilize such technology instead of the used methods in today’s classrooms. In the survey, we have focused on 2 dimension photos used in text books and physical models compared to a 3D model where it can be augmented within an app. I have used the AR technology to develop this idea. The research was funded by NASA * Space Grant Consortium and I have pursued this unique software development while being a full time undergrad Information Systems student at university. The main software language used was C# to write scripts inside the Unity software development application to create AR mobile apps. In order for all students to be able to use this app, it needed to be cross-platform therefore same app can be packaged for both Android and iOS devices. I have developed a beta version of this app which enables the user to augment 3D objects on predefined patterns. These patterns are same as Quick Response (QR) codes but the app has been programmed in a way that once the camera of the device detects the pattern within the field of view, the 3D object will be augmented on that pattern. I have printed these predefined patterns on paper and once augmented within the app, these objects will be precisely tracked and locked on the paper. Paper can be moved in every direction and the app will continuously track and place the 3D object on it in real-time. I have presented the results of my research in 3 science fairs and the received responses and feedbacks from the users were amazing. Teachers, students, and parents were all astonished once they saw scientific models such as the DNA helix or chemical molecules being augmented within the app. The user can move the device around these virtual objects and at the same time can fully see every corner of the object as if it was projected in real life. On the other hand, there are lots of technologies used in classrooms every day such as laptops or tablets, however, imagining scientific models can be frustrating or uninteresting for students. I hope that by using AR technologies within the educational system, the students will be interested and inspired to learn more about science and decide to pursue a STEM degree after graduating from high school. * Based on rules of ASEE, to not identify the student.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,953
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,173 · 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