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Enregistrement W4403790636 · doi:10.1002/ase.2526

Gaze and hand behaviors during haptic abilities testing—An update to multimedia learning theory

2024· article· en· W4403790636 sur OpenAlexaff
Michelle A. Sveistrup, J Langlois, Timothy D. Wilson

Notice bibliographique

RevueAnatomical Sciences Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueVisual and Cognitive Learning Processes
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHaptic technologyGazeMultimediaComputer sciencePsychologyHuman–computer interactionArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Cognitive Theory of Multimedia Learning (CTML) suggests humans learn through visual and auditory sensory channels. Haptics represent a third channel within CTML and a missing component for experiential learning. The objective was to measure visual and haptic behaviors during spatial tasks. The haptic abilities test (HAT) quantifies results in several realms, accuracy, time, and strategy. The HAT was completed under three sensory conditions using sight (S), haptics (H), and sight with haptics (SH). Subjects (n = 22, 13 females (F), 20-28 years) completed the MRT (10.6 ± 5.0, mean ± SD) and were classified as high or low spatial abilities scores with respect to mean MRT: high spatial abilities (HSA) (n = 12, 6F, MRT = 13.7 ± 3.0), and low spatial ability (LSA) groups (n = 10, 7F, MRT = 5.6 ± 2.0). Video recordings gaze and hand behaviors were compared between HSA and LSA groups across HAT conditions. The HSA group spent less time fixating on mirrored objects, an erroneous answer option, of HAT compared to the LSA group (11.0 ± 4.7 vs. 17.8 ± 7.3 s, p = 0.020) in S conditions. In haptic conditions, HSA utilized a hand-object interaction strategy characterized as palpation, significantly less than the LSA group (23.2 ± 16.0 vs. 43.1 ± 21.5 percent, p = 0.022). Before this study, it was unclear whether haptic sensory inputs appended to the mental schema models of the CTML. These data suggest that if spatial abilities are challenged, LSA persons both benefit and utilize strategies beyond the classic CTML framework by using their hands as a third input channel. This data suggest haptic behaviors offer a third type of sensory memory resulting in improved cognitive performance.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
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
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,354 · 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'étudeObservationnel
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
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Résumé présentoui

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