Kullanıcının nerede çalıştığını, kullanıcının ilgi odağının nerede olduğunu ve odaklanmış bir ortamda neler olup bittiğini anlayabilen etkileşim tasarımları, bağlama duyarlı olarak kabul edilir. Büyük, yüksek çözünürlüklü elektronik beyaz tahtalar için bağlama duyarlı ve mürekkep hareketi tanıma tekniğinden oluşan birleşik yöntemlerimiz, ulaşılması zor araç kutularını arka planda her yerde saklar.

Bu araçlar, yalnızca (ve ne zaman) talep edildiklerinde, tanınan bir mürekkep hareketiyle ortaya çıkar ve duvara monte edilen bu panolar yan yana seri olarak dizildiklerinde ek bir avantajdır. Sonuç olarak, açılır menülerin davranışının dinamizmi, kullanıcıların dikkatini canlı bir izleyici önünde içerik sunumuna (tam ekranlarda) kaydırır.

Araştırmalar, kara tahtaların yüksek öğrenim kurumlarında ders sunumları için açık ara en yaygın kullanılan araç olduğunu ve çok etkili olduklarını göstermektedir. Eğitmenlerin ders materyallerinin tamamını veya bir kısmını doğal el yazısıyla iletmesine izin vermekle kalmaz, aynı zamanda kullanımları için ayrıntılara da dikkat çekerler.

Ancak bilgi sağlayıcılarımız teknolojiye yöneldikçe, sunum slaytları (yukarıdan yansıtılan slaytlar veya bir projektörden PowerPoint slaytları olarak) mevcut olduğunda, ders sırasında kara tahta kullanımının önemli ölçüde azaldığını gözlemlediler. Soruları ve cevapları kolaylaştırmak söz konusu olduğunda, kara tahta gerçekleri göstermek, denklemleri doğrulamak ve akış çizelgelerini şematik olarak göstermek için tekrar rahatlıkla kullanılır.

Ancak, kara tahtalardan herhangi bir slayta doğrudan referans vermek zor olabilir ve bazen eğitmenler, mevcut küçük alan ne olursa olsun bu slaytlara açıklama eklemeye başvururlar ve hatta okunaklılıktan ödün verebilirler.

Ancak elektronik yazı tahtaları ile hem eğitmenler hem de sınıftaki öğrenciler sadece ekranlara yansıtılan hazırlanmış ders materyallerini değil, aynı zamanda dersler ilerledikçe eğitmenler tarafından kalemi kullanarak yapılan aktif açıklamaları da görürler. Özel yazılım uygulamalarıyla birleştirildiğinde, destekleyici beyaz tahta teknolojileri, daha iyi kalem kontrolü ve hem statik hem de hareketli görüntüleri uygun çözünürlüklerde uygun şekilde görüntüleyerek daha etkin bir şekilde çalışacak hale getirilebilir.

Bununla birlikte, elektronik beyaz tahtalar için, eğitmenlerin ilk iş yükü üzerinde önemli ölçüde yük oluşturabilecek, medya ile güçlendirilmiş öğretim içerikleri geliştirmek için taahhütte bulunma çabası gerektirir.

Ayrıca, BECTA tarafından derlenen araştırmalara göre, elektronik tahtalarla öğretme eylemi öğrencilerde öğrenme kaygısı uyandırırken, konu içeriğin verilmesi konusunda eğitmenler üzerinde yersiz bir baskı oluşturmaktadır. Bu, özellikle elektronik beyaz tahtaların yazma ortamının gerekli araçlarla yeterince desteklenmediği durumlarda geçerlidir.

Bu çalışmada elektronik kartlar için sadece tek bir giriş modeli olan dijital kalem üzerinde durulmuştur. Son zamanlarda, veri yapısını ve depolama metodolojilerini optimize etmede ilerleme kaydedildikçe dijital mürekkep konseptleri daha fazla ilgi gördü.

Önceki çalışmalarımız, kaçış dizileri olmadan veya modlar arasında geçiş yapmak için dijital kalem üzerindeki düğme(ler)i kullanmadan, ‘yazma’ modu ve ‘hareket-komut’ modunu tek, ayrılmamış bir platformda başarıyla birleştirebileceğimizi gösteriyor. 

Bu ilerleme sayesinde, tüm girdi mürekkep izlerini aktif olarak analiz ederek, elektronik beyaz tahtada sıradan bir araç kullanıyormuş gibi dersler vermek için ‘modelsiz etkileşim’ kavramı üzerinde çalışabileceğimizi göstermek için bağlama duyarlı tekniklerimizi birleştiriyoruz. kara tahtalar.

Modelsiz Etkileşim

Elektronik beyaz tahtalardaki dijital mürekkep ortamı için modelsiz etkileşimi, ortak, birleşik bir platformda hem “yazma” hem de “hareket komutu” modlarının sorunsuz entegrasyonu olarak tanımlıyoruz.

Bunun yanı sıra, sabit açılır menüler, araç kutuları ve açılır menüler gibi geleneksel ekran widget’larını, kullanımları sırasında en aza indirilebilen veya en çok ihtiyaç duyulmadığında tamamen ortadan kaldırılabilen ‘etkileşim modları’ olarak ele alıyoruz. hantal koşullar. Bir menü eylemini etkilemek için eğitmenlerin her zaman panoların farklı bölümleri arasında koşması gerekmediği fikrinden hareket ediyoruz.

Esnek öğrenme modeli
Uzaktan eğitimde etkileşim türleri
Uzaktan eğitim Modelleri
Uzaktan eğitimde etkileşim teorileri
Akran ETKİLEŞİMİ nedir
Uzaktan Eğitim modelleri KPSS
Esnek Öğretim Modeli KPSS
İstasyon rotasyon Modeli

Dijital Mürekkep 

Dijital mürekkep alanına gelişmiş tanıma teknikleri tanıtıldı ve el yazısı ve eskiz tanıma konusunda bir dizi çalışma yapılmış olsa da, bu çalışmalar arasında elle çizilmiş kalem hareketlerini tanımaya çalışmak için aynı teknikleri kullanan çalışmalar da var.

Bireysel ve (geçici olarak) gruplandırılmış mürekkep izi bileşenlerini gözlemleyerek elde edilen ilerleme ve gecikme zamanlamalarına dayanarak, yazı yüzeyinde alınan en sonuncunun ya bir iz örneği olduğunu, ikna edici bir şekilde tahmin edebileceğimizi önceki çalışmalarımızda ayrıntılı olarak bildirdik. 

Her grubun öncü ve gecikme zamanlamalarına ilişkin sınırlarındaki fark, algısal bir sistemin onları tanımlayabilmesi için bir yol sağlar. Bağımsız bileşenleri (toplu olarak serbest el hareketleri olarak bilinir) ayıran zamansal ilişki, tek vuruşlu bir mürekkep izinin “ortalamadan uzun” ilerleme ve gecikme süreleridir.

Mürekkep bileşenlerinin örneklenmesi arasında, önemli ölçüde daha uzun kurşun ve gecikme süreleri ile sonuçlanan bir duraklama süresi vardır. Derinlemesine gözlemlerimiz ayrıca, insanların bir cümle yazarken veya bir diyagram çizerken bir kontrol sistemine işaret ettiğini görmemizin çok sık olmadığını ve bunu yaptıklarında, yöntemimizin bunu doğru bir şekilde tespit edebildiğini buldu. 

Bağlama Duyarlı Yaklaşım

Tanımlanan Confab mimarisine benzer şekilde, yaklaşımımız süreç merkezlilikten ziyade veri merkezliliğe yöneliktir. Dağıtılmış bileşenlere istek göndermek ve onları geri almak yerine, merkezi bir Bağlam-Gözlemci (Bağlam Aracısında), onları algılanabilir kılan bileşen tanımlayıcılarına abonelik yöntemleri sağlar.

Önceki çalışmamızda, bu tanımlayıcıların, tüm yönetim kurulu ortamı tarafından kullanılan önceden kararlaştırılmış bir ontoloji kümesine ait olan gerçek bağlam bilgisi olduğunu bildirmiştik. Kullanım sırasında çevre canlı olduğu sürece çevredeki her bileşene sistematik olarak bağlanırlar.

Bağlam tanımlayıcıları listesi, ‘içerik’ (mürekkep izleri, slayt içi içerikler, resimler vb.), ‘eylemler’ (hareketler, komutlar vb.), ‘UI özellikleri’ (renk, kalem kalınlığı) içerir. ipucu, bilinen son konum vb.) ve ‘ortam’ (pano bilgisi, slayt bilgisi, kullanıcı bilgisi vb.). Belirli bir bileşenin kendi bağlamına bağlı olarak, tanımlayıcılar listesindeki öğeler, diğer bileşenlerdeki listeyle karşılaştırıldığında farklılık gösterebilir.

Bağlamları Türetme ve İlgi Çekme

Örnek olarak, üzerinde el yazısı mürekkebi olan bir arka plan slaytında bir ‘Daire’ hareketini tamamlayacak menü öğelerinin en muhtemelini görüntülemek için, ilk olarak Context- Observer’da sıralanmış mevcut bağlamların bir listesini sorgularız. 

Ardından, bu listeden, yalnızca %95’in üzerinde güven düzeyiyle “Çember” hareket tanımlayıcısına sahip olanları seçmek için fincan işlevini uygularız. Bunu, aynı fincan işlevine giriş parametreleri olarak listede bulunan tüm ‘ortam’ bağlamlarıyla ayrı ayrı tekrarlıyoruz.

Ortaya çıkan liste listesi, diğerlerinin yanı sıra, “içerik” ve “UI özellikleri” ile ilgili bağlamları içerecektir. Son olarak, benzersiz komut adları elde etmek için listeler listesinde yalnızca ‘içerik’ ve ‘UI özelliklerini’ dönüştüren bir eşleme işlevi uygularız.

Bir mürekkep izi-‘içerik’ için tipik bir dönüştürme, tesadüfen ‘UI özelliklerine’ ait bağlam tanımlayıcıları olan “renk” ve “kalem ucu stili” komut adlarını döndürür. Bu son liste daha sonra, ilgili menü öğeleri olduğunu düşündüğümüz bir pasta menünün çıktısını almak için UI Denetleyicisini çağırmadan önce, kullanım sıklığına göre tematik olarak kategorize edilir ve sıralanır.

The post Modelsiz Etkileşim – Eğitim – Essay – Ödev – Tez – Makale – Çeviri – Tez Yazdırma -Tez first appeared on Ödevcim (Ücretli Ödev Yaptırma).