Augmented Reality Applications in Education: Arloopa Application Example
Notice bibliographique
Résumé
Arloopa is an augmented reality application that enables the integration of digital content such as images, sounds, texts into real world environments. By another definition the Arloopa app is an AR visualization tool that brings the physical and digital worlds together as one. Arloopa is an augmented reality (AR) and virtual reality (VR) app and game development company which provides advanced AR and VR services, such as: cloud-based augmented reality services, custom branded augmented reality app and game development, virtual reality app and game development, 2D and 3D content creation. In this study, the integration of Arloopa application into educational environments and application examples are presented within the scope of augmented reality applications course at a government university in Turkey. In addition, in this research, the presentation of the Arloopa application within a course unit and tips will be given to be used in future research on the integration of the application into education. At the end of the process, an interview form was prepared to determine opinions from the students about the Arloopa application and the use of augmented reality applications in education in general. The interview form prepared by the researcher was applied to 27 students within the scope of the course. According to the results obtained; the students found the use of augmented reality applications in education useful in terms of making the lesson fun, providing permanence in learning, and improving creativity skills. Despite all these positive aspects, the fact that some apps are salaried is accepted as the biggest limitation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».