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Enregistrement W1562402531 · doi:10.21432/t26k5m

Are They Climbing the Pyramid? Rating Student-Generated Questions in a Game Design Project / Grimpent-ils la pyramide? Évaluation des questions produites par les étudiants dans un projet de conception de jeux

2013· article· en· W1562402531 sur OpenAlexvenueno aff
Jason Paul Siko

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGame based learningPsychologyMathematics educationHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Researchers have examined the use of homemade PowerPoint games as an instructional technique to improve learning outcomes. However, test data have shown no significant difference in performance between high school chemistry students who created games and students who did not (Siko, Barbour, & Toker, 2011). One of the justifications for the use of the games is that students will, with practice, write higher-order questions when constructing the games. Two subject matter experts rated over 2,500 questions from games created by students in an environmental chemistry class through thematic analysis using Bloom’s taxonomy as a coding scheme. The students wrote primarily recall questions, and students who created games on two occasions did not write more questions than students who only created games once. This suggests that changes to the question-writing aspect of the game project may be necessary in order to see improvements in achievement when compared to control groups. Les chercheurs ont étudié l’usage de jeux PowerPoint maison en tant que technique pédagogique visant à améliorer les résultats d'apprentissage. Les données des tests n'ont toutefois révélé aucune différence significative quant au niveau de performance des étudiants du secondaire en chimie ayant créé des jeux et celui des étudiants n’en ayant pas conçus (Siko, Barbour, et Toker, 2011). L’utilisation des jeux est notamment justifiée par l’idée que, pratique aidant, les étudiants écrivent des questions plus complexes lorsqu’ils élaborent des jeux. Au moyen d’une analyse thématique utilisant la taxonomie de Bloom comme système de codification, deux experts chimistes ont évalué plus de 2500 questions provenant de jeux conçus par des étudiants d’une classe de chimie environnementale. Les étudiants ont rédigé principalement des questions faisant appel à la mémoire, et les étudiants ayant créé des jeux à deux reprises n’ont pas produit davantage de questions que ceux qui en étaient à leur première expérience de création de jeux. Il appert que des changements à la rédaction des questions sont requis au projet de jeux pour pouvoir améliorer la performance par rapport aux groupes témoins.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,043
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,043
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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