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Enregistrement W4285192590 · doi:10.5220/0010977900003182

Using Inclusive Design for People with Cognitive Limitations to Develop Online Training in the Workplace

2022· article· en· W4285192590 sur OpenAlexaff
Louise Sauvé, Patrick Plante, Gustavo Angulo Mendoza, Caroline Brassard, Guillaume Desjardins

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Education and Employment
Établissements canadiensUniversité du Québec en OutaouaisUniversité TÉLUQ
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTraining (meteorology)Computer scienceCognitionHuman–computer interactionApplied psychologyMultimediaPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Whether it's downloading applications, doing research, using communication tools, shopping online, filling out a form or finding directions, having good digital competencies is essential in our contemporary society. But what about people with cognitive limitations (PCLs)? It appears that more than 31% of PCLs do not have the basic competencies to face this new digital reality and thus function harmoniously in society. To enable them to become autonomous in activities requiring the use of the Internet via a tablet, a research and development project is underway to create TAQ-TIC, an online digital literacy learning environment adapted to their needs. Using an inclusive design approach that puts the learner at the heart of the creation process, we validated the design, usability, and pedagogical readability of TAQ-TIC with PCLs. Findings emerged that allowed us to make recommendations for online training intended for PCLs, notably the addition of navigation indicators and contextual aids, the cleaning up of screen pages both graphically and textually, and the predominant use of video-based content.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,270
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,154 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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