MétaCan
Menu
Back to cohort

Aplicación móvil en realidad aumentada para la formación y comunicación de niños con Síndrome de Down

2020· article· es· W3045744727 on OpenAlexvenueno aff
Hernán Darío Centeno Aulla, Lourdes Emperatriz Paredes Castelo, Marcelo Eduardo Allauca Peñafiel, Luis Gonzalo Allauca Peñafiel, Lady Marieliza Espinoza Tinoco

Bibliographic record

VenueConcienciaDigital · 2020
Typearticle
Languagees
FieldMedicine
TopicAging, Health, and Disability
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhysicsArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

El objetivo de la presente investigación fue aplicar un sistema móvil en Realidad Aumentada para apoyar en la formación y comunicación de niños con síndrome de Down. Para ello, se desarrolló con la asistencia de profesionales especialistas en el área una herramienta de apoyo de aprendizaje, mediante una aplicación en Realidad Aumentada con entornos 3D basados en pictogramas. La aplicación se alineó en parámetros establecidos en el estándar ISO/IEC 9126; entre ellos: funcionalidad, fiabilidad, usabilidad, eficiencia, mantenibilidad y portabilidad. La investigación es descriptiva, de campo y bibliográfica. La población y muestra fueron intencionales, constituida por 33 niños con síndrome de Down. Para la obtención de los datos se utilizó la técnica de la encuesta, utilizando la escala de Likert a fin en cuantificar el grado de conformidad de los padres de familia sobre la interactividad de sus niños con la aplicación de Realidad Aumentada. Los datos obtenidos fueron tabulados, analizados e interpretaron y permitieron conocer que el uso de la Realidad Aumentada atrae notablemente su atención y reflejan cambios positivos en la interacción de los niños con Síndrome de Down. Es decir que las herramientas tecnológicas contribuyen en el apoyo en su comunicación y formación.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.236
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0010.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.030
GPT teacher head0.324
Teacher spread0.293 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2020
Admission routes1
Has abstractyes

Explore more

Same venueConcienciaDigitalSame topicAging, Health, and DisabilityFrench-language works237,207