Notice bibliographique
Résumé
To reach younger audiences, museums worldwide have incorporated interactive and hands-on activities, while some venues specialise in children as their main audience. Videos, in particular, can be easily integrated in the museum space and provide a variety of application possibilities. Their use creates a hybrid experience for the visitor in which the interaction between physical and digital elements transforms and enriches their experience of the exhibits. Furthermore, the use of interactive technologies has been proven to increase visitor numbers and interactions on- and off-site. In this context, our research focuses on the use of interactive video technologies, and factors that can lead into the design of engaging and user-friendly museum experiences for children. To achieve this, a museum was chosen as a case study and a survey was conducted. The results indicated that the creation of an interactive video could benefit the areas that were visited less; the preferable length is rather short; while hands-on and video installations promote and prolong the engagement of young visitors, and are favoured by both younger and older children. Additionally, fictional or dramatised stories are attractive to children compared to documentaries; and it would be preferrable to access the interactive content on their mobile devices. These have led to the production of Paintings Alive, an interactive film for children, based on the museum’s art gallery, and accessible on the visitors’ mobile devices. Our paper also discusses the findings of the project, alongside the challenges and limitations imposed by the COVID-19 pandemic, and offers recommendations for future work.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,144 | 0,026 |
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 ».