Pertinence, efficacité et principes pédagogiques de la réalité virtuelle et augmentée en contexte scolaire : une revue de littérature
Bibliographic record
Abstract
Depuis quelques années, beaucoup de nouveautés technologiques ont fait leur apparition en éducation. Deux de ces technologies, la réalité virtuelle et la réalité augmentée, nous intéressent plus particulièrement. La réalité virtuelle permet, notamment à l’aide d’un casque, de s’immerger totalement dans un univers entièrement conçu avec des objets irréels et numériques tandis que la réalité augmentée permet, avec des lunettes ou un mobile, d’ajouter des éléments numériques à la réalité, notamment par superposition (Wang, Callaghan, Bernhardt, White et Peña-Rios, 2018). Cet article est le résultat d’une revue de littérature portant sur le domaine de la réalité virtuelle et augmentée en éducation. L’article a pour objectifs, dans un premier temps, d’approfondir nos connaissances du domaine afin d’apporter des éléments de réponse à la question de la pertinence et de l’efficacité de ce type d’artefacts en éducation, et dans un deuxième temps, d’identifier des principes qui peuvent guider la conception d’artefacts éducatifs en réalité virtuelle et augmentée. La méthodologie de la revue de littérature est basée sur la méthode EPPI (Evidence for Policy and Practice Information and Co-ordinating). Les résultats seront présentés par thèmes tels que la motivation, l’immersion, la collaboration et la conception.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.018 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.013 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.003 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".