Cognitive Science of PowerPoint Part II: The Power of Attention
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.
Notice bibliographique
Résumé
The most common pedagogical visual tool used in engineering classrooms are slides, such as those generated by Google Slides, Keynote, Prezi or PowerPoint. Unfortunately, when viewed through the lens of current models describing human information processing, many slides are poorly designed. That is, they either contain too much, poorly organized, or distracting information. Given the complexity of engineering content, it is essential that slides be used to help the student focus on key elements to increase learning, rather than simply act as a data dump or cue card. The paper will first provide an overview of human attention processes and how these impact working memory and learning. Then, the paper will provide an overview of selected theories from cognitive psychology, including top-down vs. bottom-up processing, focused vs. divided attention, and salience models (e.g. perception, gaze, and motion). Finally, using an authentic example of an engineering classroom slide, this paper will demonstrate how the practical application of these cognitive theories of attention can increase focus on (and thus retention) of the relevant content. This paper aims to be a “why-to” as well as a “how-to” guide for improving visual aids, specifically slides, in the engineering classroom. Note, this paper builds on our previous paper that focused on the cognitive load with respect to slide design.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle