Demonstration of Immersive Technologies for Geospatial Learning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Immersive technologies are becoming a powerful tool for educators across multiple disciplines including geospatial science. They offer new ways to engage and educate geospatial students, removing barriers that may exist in traditional teaching methods. Especially because the limitations of 2D screens are often exceeded by the complexity of modern data sets. Examples of challenges that educators often encounter are explaining theoretical concepts in the classroom, providing alternate scenarios, preparing students for physical labs, and limited / restricted access to physical sites. Immersive technologies can be a great resource to support on-site lectures and enhance remote learning, a necessity in today's educational panorama. Immersive technologies typically include virtual, augmented, and mixed reality. Each method offers different pedagogical advantages and poses different challenges. Before any implementation, these advantages and challenges must be examined and understood to maximize the benefit of immersive methods to the students and mitigate potential drawbacks that could hinder learning outcomes. This paper provides a review of the different immersive methods, presenting examples of their application in geospatial education with lessons learned and recommendations for future work. The case examples include a variety of different instruments and tasks such as the simulation of GNSS, differential leveling, total station operations, and airborne LiDAR data collection.
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 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».