Artificial Intelligence for Eco-Didactic Installations through Interactive Museological Experience to Encourage Sustainable Action
Notice bibliographique
Résumé
Interactivity has demonstrated significant efficiency in enhancing the informal learning experience. Environmental museums offer a diverse range of interactive experiences, encompassing both digital and analog mediums, to educate visitors about the environment and sustainability. Studies show that Artificial Intelligence (AI) technologies have enriched digital interactivity by incorporating features such as real-time data processing, object recognition, and personalized recommendations. The implementation of these technologies in public spaces, such as museums, has started and rapidly developing. Given these, the study aims to establish potential alliances between museological learning, interactivity, and AI to amplify the impact of environmental learning experiences in the public space. The integration of AI and interactivity has the potential to foster effective learning experiences, ultimately leading to behavioral changes toward sustainable practices. This study delves into the impact of the interactive agents deployed at the Biosphere Environment Museum in Montreal. This is achieved by examining visitors’ experiences with interactive installations and questioning how these experiences reflect into the daily life. The study adopts a design ethnography research method, employing primary ethnographic and qualitative approaches to collect data. As a result, interactive installations are preferable comparing to non-interactive installations. The study concludes by reflecting on potential future outcomes. Keywords: AI, eco-didactic, sustainability, museological experience, interactivity, interactive learning DOI: 10.7176/RHSS/14-5-06 Publication date: June 30 th 2024
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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 ».