Scenario pédagogique et artefacts numériques de réalité virtuelle pour étayer l'activité de jeunes autistes vers un habitat inclusif partagé
Bibliographic record
Abstract
Le programme de recherche Participe 3.0 vise à accompagner huit jeunes adultes autistes dyscommunicants vers un habitat inclusif partagé, par l’introduction d’outils de réalité virtuelle consacrés à la préparation du repas (Fuchs, 2018; Cherix et al., 2019). Il s’agit d’analyser comment, en contexte d’éducation/formation, un environnement immersif 3D peut favoriser l’attention et les interactions pour un public aux percepts langagiers et psychosensoriels caractéristiques (Bogdashina, 2020; Mottron, 2004). Les recherches attestent que les outils numériques peuvent encourager l’engagement dans l'activité, au sens de Leontiev (1975/2022), d’enfants avec autisme (Bourgueil et al., 2015; Mercier et al., 2022). Mais qu’en est-il, lors de l’immersion au sein de capsules de réalité virtuelle, de leur capacité visuoattentionnelle et praxique, inhérente au couplage perception-action? Dans quelle mesure ces technologies immersives pourraient-elles minorer les troubles attentionnels, déficit cognitif fréquemment rapporté, et favoriser l’engagement dans l’activité? Les résultats montrent l’importance d’un scénario pédagogique conçu en démarche collaborative, centré sur l’utilisateur (Guffroy et al., 2017; Bourdon, 2021) pour majorer la participation et l’attention, et étayer les apprentissages d’apprenants dyscommunicants. Ils mettent en lumière la pertinence d’artefacts immersifs, au sein d’un environnement capacitant, pour acquérir une autonomie progressive (Rocque et al., 2001).
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.037 | 0.006 |
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".