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Enregistrement W4399670392 · doi:10.1145/3672569

Navigating the Cyborg Classroom: Telepresence Robots, Accessibility Challenges, and Inclusivity in the Classroom

2024· article· en· W4399670392 sur OpenAlexaff
Houda Elmimouni, Selma Šabanović, Jennifer A. Rode

Notice bibliographique

RevueACM Transactions on Accessible Computing · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSocial Robot Interaction and HRI
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRobotPerceptionCitizen journalismEmbodied cognitionTeleroboticsHuman–computer interactionBridge (graph theory)Field (mathematics)Inclusion (mineral)Participatory designPsychologyComputer scienceMultimediaEngineeringMobile robotSocial psychologyArtificial intelligenceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Telepresence robots, designed to bridge physical distances, have unique capabilities and inherent limitations when deployed in classroom environments. This study examines these aspects, focusing on how telepresence robots facilitate or hinder classroom accessibility and inclusivity. Based on field study results from participatory observations, surveys and interviews with 22 participants, we present and catalogue the operational capabilities of telepresence robots, such as mobility and interaction potential, alongside their limitations in areas like sensory perception and social presence. Our findings reveal a nuanced landscape where telepresence robots act as both enablers and barriers in the classroom. This duality raises the question of whether these robots can be considered “disabled” in certain contexts and how this perceived disability impacts remote students’ inclusion in classroom dynamics. Finally, we present use recommendations to improve classroom experience and telepresence design.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,085
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeQualitatif
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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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