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Enregistrement W1958085880 · doi:10.24908/pceea.v0i0.5768

Introduction of Gamification in Common Core Engineering

2015· article· en· W1958085880 sur OpenAlexafffundvenue
Matt Tolman, Marjan Eggermont, Ron Hugo

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Canadian Engineering Education Association (CEEA) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesSuncor Energy Incorporated
Mots-clésCurriculumGrading (engineering)IncentiveComputer scienceStudent engagementMathematics educationPoint (geometry)PedagogyPsychologyEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Schulich School of Engineering is currently redesigning its first-year curriculum and will be piloting a number of new approaches in the Fall15/Winter16 academic year. In addition to experiences with flipped classrooms and online professional skills modules, we will be adding a component of gamification to one of our first-year courses. Gamification is the application of the typical elements of game playing (e.g., point scoring, competition with others, rules of play) to education in order to encourage engagement with the course material in a compelling and familiar way. This paper will describe the following: underlying game mechanics; game design techniques; and how these can be integrated into/applied to/used to enhance engineering education. Approaches covered will include the following: using experience points to replace traditional grading; user -generated content; and a tiered rewards system giving students choices that enable them to strategically manipulate their relationship with the course material. Gamification has the ability to let students make choices based on their strengths. Given the four-player archetypes of Explorer, Achiever, Socializer, and Predator, it is important to include incentives that motivate each type of student. Effective gamification achieves not only engagement, but it also attends to cross-archetype engagement. That is, the Socializers will constantly inform the other students of achievements that have been discovered by mainly the Explorers, but when Explorers receive a new achievement, they will feel compelled to become a Socializer and tell everyone of their discovery. Predators might earn an achievement for passing a certain number of people on a leaderboard or for creating a question that was very challenging. They will then feel a sense of ownership and likewise will play the role of Socializer and inform others of their achievement.Examples of ways that gamification can be applied to current practices will be provided.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,006

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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