Using Low-immersive Virtual Reality in Online Learning: Field Notes from Environmental Management Education
Notice bibliographique
Résumé
Recent research in the field of virtual reality (VR) education is dominated by the application, experience, and effectiveness of high-immersive environments. However, high-immersive VR may not be accessible to all learners, with online distance learning students in particular unable to fully engage without being supplied with appropriate accessories. These field notes shed light on the role of low-immersive VR as a desktop tool for online distance learning students, exploring student experience of using 360° virtual spaces to undertake a summative assessment. Primary data collection in the form of an anonymous online survey was employed to gather feedback from postgraduate environmental management students who used low-immersive VR to undertake an environmental management system audit of a university campus. Quantitative results were analysed using descriptive statistics and qualitative responses using thematic analysis. Findings indicated that with guidance from the academic teaching staff and practice using the software, the majority of students felt both prepared and happy to undertake a summative assessment using VR spaces. Skills development and an appreciation of the effectiveness of the assessment approach were also highlighted as positive outcomes reinforcing findings from literature on the value of VR to improve learning outcomes particularly with practical tasks. Limitations of the assessment content and software were however noted by students, but both could be resolved with adaptations to the tool. It is hoped this research will be valuable to online education providers to demonstrate the value of using low-immersive VR within their programmes.
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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 | 0,007 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».