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Enregistrement W4320057814 · doi:10.1109/gem56474.2022.10017454

Prototyping a Spatial Skills AR Authoring Tool for Partially Sighted, Blind, and Sighted Individuals

2022· article· en· W4320057814 sur OpenAlex
Erin Lee, Mitali Kamat, Lucas Temor, Christopher Schiafone, Lillian Fan, Jessie Liu, Peter Coppin, Álvaro Uribe-Quevedo, Robert Ingino, Ali Syed, David Rojas, Teresa Lee, Sharman Perera, Adam Dubrowski, Mahadeo A. Sukhai

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAugmented Reality Applications
Établissements canadiensCNIB FoundationUniversity of TorontoOntario Tech UniversityOntario College of Art and DesignLakeridge Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffordanceComputer scienceAugmented realityHuman–computer interactionMultimediaContext (archaeology)VisualizationField (mathematics)Artificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatial skills are critical for understanding the relations among objects and people, playing an important role in how we interact with the world. Spatial relationships are built through interactions with physical objects; however, in computational/online environments, these change to bi-dimensional media and computer-assisted design comprised of 3D representations viewable through a flat screen. Due to spatial immersion and interaction limitations, a traditional 2D and 3D approach presents challenges to partially sighted, blind, and sighted individuals. This paper presents the prototyping of a co-design Augmented Reality (AR) authoring tool by recruiting inclusive emerging affordances of consumer-level AR technologies within the context of current e-learning provisions in subject matters, including inclusive design, engineering design, game hardware design, and health sciences. This work has been inspired by the COVID-19 pandemic that has shown the need to level the field in inclusive design for teaching a subject typically oriented to the sighted. Our prototype allows users to create e-learning content for visualization, interaction, collaboration, and inclusive learning. Future work will investigate our tool's impact on skills development and content creation.

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil0,587

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,254 · 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

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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