Perception and Attitudes towards Augmented Reality (AR) Enhanced Academic Writing: Satisfaction Levels
Notice bibliographique
Résumé
The concepts of Virtual Reality (VR) and Augmented Reality (AR) have emerged since the middle of the twentieth century. Recently, many forms of Artificial Intelligence (AI), such as virtual reality and augmented reality have become imminent in nearly all walks of life. AI has become a modern helpful tool for educators and learners of English language education. This research paper aims to investigate Arab Open University (AOU) students’ satisfaction level of using the Augmented Reality Platform (EON-XR) in learning and developing their academic writing skills as a self-learning tool. The study explores the impact of using Augmented Reality (AR) on students’ perception and attitude towards enhancing some academic writing skills. The researchers have raised some fundamental questions addressing key aspects, such as the definition of AR, the difference between AR and VR, the specific characteristics of EON XR AR platform, and the extent to which this AR platform enhances academic writing skills among AOU students. The data have been collected from a literature review spotting the need for using VR and AR applications in English Language learning especially in developing academic writing. The instrumental tools used for this study are a satisfaction questionnaire which has been adapted and developed by the researchers via reviewing relevant studies in addition to seven realistic simulations with interactive 3D models as virtual environments designed by the main researcher. The data collected from these instrumental tools have been statistically analyzed and discussed. The finding revealed that AOU students generally responded positively towards the integration of the AR platform into their learning experience to develop their academic writing skills provided that the nature of the platform is user friendly.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».