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Enregistrement W7124121903

"I WANT": Agency and Accessibility in the Age of AI

2024· article· en· W7124121903 sur OpenAlexfundno aff
Luis Borunda, Andrew Gipe-Lazarou, Na Meng

Notice bibliographique

RevueVTechWorks (Virginia Tech) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTactile and Sensory Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institute for Theoretical Astrophysics
Mots-clésParticipatory designAgency (philosophy)Citizen journalismSoftware deploymentParticipatory action researchPsychological interventionBrailleSession (web analytics)Universal designFocus group
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

"I WANT access to public buildings and technologies"; "I WANT all stairs to have railings"; "I WANT there to be a talking pedestrian sign"; "I WANT curbs to be more noticeable"; "I WANT technology that is dedicated to the blind". Young, vision-impaired learners from across the world, participating in our team’s human-centered research and participatory design initiatives, express an impassioned desire for agency and inclusive space making. Utilizing these statements as a foundational element of the participatory design process, our work continues to explore the intersection of AI and inclusive space-making, the methods employed through human-centered research and computational techniques such as machine learning and app development, and the potential contributions of these interventions to a more accessible future. This paper presents a two-part investigation into the role of advanced technological interventions and participatory design in shaping the future of architecture and design. Part 1 explores the outcomes of AI assistive device research centered on the voices of future professionals. This phase involved interviews and focus group discussions with blind and visually impaired individuals, designers, and computer scientists in an ongoing human subject research, leading to the creation of an AI-driven navigation app. Part 2 anticipates the deployment of working prototypes derived from these participatory design processes during [Affiliation Placeholder]'s annual Blind Design Workshop, in which more than a dozen young people with vision-impairment participate each spring. Its itinerary includes analog exercises in drawing and model-making (using material samples and wax sticks on Braille graph paper), guided tours of multi-sensory learning spaces across [Location Placeholder], accessible training in the production of 3D-prints and embossed drawings, and mentorship from practicing design professionals of the vision-impaired community, culminating in a final presentation and group critique of accessible design proposals. The workshop is a unique career exploration experience in architecture for individuals with vision impairment, designed to empower them with the understanding that they can have agency in the space-making process by giving them a voice and teaching them to architect their ambitions for the future. The synergy of AI and architecture presents profound opportunities to propel young, vision-impaired individuals from passive observers to active participants in crafting inclusive environments. Our paper discusses how innovative approaches to research and learning can seed future generations with the goal of harnessing AI for social impact in design and substantiating their role as the vanguards of a more accessible world. The outcomes of this study hold the potential to shape pedagogical strategies and industry standards, contributing to a profound reimagining of inclusive design education and practice.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,275
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2024
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