Repérer les Phases de l’Apprentissage Procédural avec la Réalité Virtuelle : Étude Comportementale de la Tour de Toronto
Bibliographic record
Abstract
En s’appuyant sur la méthode d’identification des phases d’apprentissage définie par Hubert et al. (2007) avec du matériel réel, cette étude analyse les phases présentes lors d’un apprentissage procédural en environnement virtuel. Trente-quatre participants, équipés d’un casque de réalité virtuelle, ont dû réaliser la Tour de Toronto lors de 30 essais. Les résultats montrent que la connaissance d’une procédure de réalisation de la Tour de Toronto est acquise en environnement virtuel avec une amélioration des performances au fur et à mesure de la pratique. Les données comportementales recueillies sont discutées en fonction des phases d’apprentissage identifiées, et un parallèle est fait entre ces phases et celles repérées par Hubert et al. (2007) en situation réelle. Cette étude contribue à la compréhension du processus d’apprentissage en environnement virtuel grâce au suivi automatique de l’activité permis par celui-ci.
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 imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 teacher head, 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".