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Enregistrement W4229333465 · doi:10.1080/09588221.2022.2068613

A study of vocabulary learning using annotated 360° pictures

2022· article· en· W4229333465 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueComputer Assisted Language Learning · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueVirtual Reality Applications and Impacts
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHeadsetVocabularyComputer scienceVirtual realityMultivariate analysis of varianceVocabulary learningMultimediaLanguage acquisitionComputer-Assisted InstructionRecallSituated learningHuman–computer interactionMathematics educationPsychologyCognitive psychologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Second language (L2) learning research suggests that virtual reality (VR) has the potential to enhance the development of language skills due to its immersive nature and its situated learning opportunities. This quantitative, between-subjects study compared the effectiveness of three learning conditions. University students (N = 63) studied vocabulary annotated on: (1) 360° pictures viewed using a VR headset, (2) 360° pictures viewed on a desktop monitor, and (3) standard two-dimensional (2D) pictures viewed on a desktop monitor (control condition). After the experiment, the students completed productive and receptive posttests measuring vocabulary recall. Through multiple analyses of variance (MANOVA), the study revealed that learning new vocabulary with annotated 360° pictures viewed on a desktop monitor is associated with significantly higher posttests scores, compared with learning using a VR headset or standard 2D pictures. Kruskal-Wallis H tests showed vocabulary learning with 360° to be engaging, but effective only when studied on the 2D monitor. This study has practical implications for VR-assisted language learning and for the design of teaching materials to enhance L2 vocabulary learning.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,299
Score d'incertitude au seuil0,800

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,267 · 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