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Enregistrement W4391943111 · doi:10.1080/10447318.2024.2313922

Character Alive: Designing and Evaluating a Tangible System to Support Children’s Chinese Radical and Character Learning

2024· article· en· W4391943111 sur OpenAlexaff
Min Fan, Yichen Wu, Jianyu Fan, Xinyue Cui, Sitong Lin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Human-Computer Interaction · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChild Development and Digital Technology
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Social Science Fund of ChinaFundamental Research Funds for the Central Universities
Mots-clésCharacter (mathematics)PsychologyAestheticsCharacter developmentComputer scienceArtMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Learning to read Chinese characters poses a considerable challenge for children, particularly those with dyslexia. We designed a tangible system, named Character Alive, to assist children aged 5 to 7 in mastering Chinese radicals and characters. The system employs animations and color cues to clarify the concepts of radicals and morphemes. It also incorporates physical radical cards that work in synergy with an artificial intelligence module to facilitate stroke tracing and character composition. We conducted a two-week within-group study involving 20 six-year-old children who used both our tangible system and an equivalent multitouch version to learn Chinese radicals and characters. The results showed that both systems significantly improved the children’s accuracy in character reading and composition. However, our tangible design outperformed the multitouch variant by increasing children’s learning motivation, enabling hands-on actions, and promoting a diverse range of beneficial learning strategies. We discuss the design implications for creating effective tangible systems to facilitate Chinese language acquisition among children.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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