Learning machine learning with young children: exploring informal settings in an African context
Notice bibliographique
Résumé
Background and context Researchers have been investigating ways to demystify machine learning for students from kindergarten to twelfth grade (K–12) levels. As little evidence can be found in the literature, there is a need for additional research to understand and facilitate the learning experience of children while also considering the African context.Objective The purpose of this study was to explore how young children teach and develop their understanding of machine learning based technologies in playful and informal settings.Method Using a qualitative methodological approach through fine-grained analysis of video recordings and interviews, we analysed how 18 children aged 3–13 years constructed their interactions with a machine-based technology (Google’s Teachable Machine).Findings This study provides empirical support for the claim that Google’s Teachable Machine contributes to the development of data literacy and conceptual understanding across K–12 irrespective of the learners’ backgrounds. The results also confirmed children’s ability to infer the relationship between their own expressions and the output of the machine learning-based tool, thus, identifying the input-output relationships in machine learning. In addition, this study opens a discussion around differentials in emerging technology use across different contexts through participatory learning.Implications The results provide a baseline for future research on the topic and preliminary evidence to discern how children learn about machine learning in the African K–12 context.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,011 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».