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Enregistrement W4366293301 · doi:10.3389/fcomp.2023.1188680

Editorial: Teaching and learning human–computer interaction (HCI): current and emerging practices

2023· editorial· en· W4366293301 sur OpenAlexaff
Craig M. MacDonald, Audrey Girouard, Toni Granollers, Anirudha Joshi, Jin Kang, Ahmed Kharrufa, Karin Slegers, Olivier St-Cyr

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Computer Science · 2023
Typeeditorial
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueInnovative Human-Technology Interaction
Établissements canadiensUniversity of TorontoCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)IdeationEngineering ethicsPsychologyComputer scienceCognitive scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Human-Computer Interaction (HCI) is the academic discipline dedicated to understanding how 14 humans interact with technology. Since technologies play such a prominent role in our daily lives, 15 ensuring they are designed to reflect the full spectrum of human abilities, skills, and experiences is 16 more important than ever. Sturdee explored pedagogical approaches to teach sketching to computer science and HCI students, 71 many of whom were uncomfortable with the technique and needed to be convinced of its value as an 72 ideation and exploration method. 73The authors declare that the research was conducted in the absence of any commercial or financial 75 relationships that could be construed as a potential conflict of interest. 76Author Contributions 77 CMM drafted the editorial. KS, AK, AJ, and OSC contributed to the draft. All authors approved the 78 submitted version. 79

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,104

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0130,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,023

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,323 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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