Individual and collaborative Performance and Level of Certainty in MetaVals
Notice bibliographique
Résumé
In the context of Higher Education (HE) in general, and management education in particular, the use of Serious Games (SG) is spreading, and solutions are increasingly developing. Nevertheless, the implementation of this learning methodology deserves further study, in particular concerning pedagogical and psychological aspects such game performance and players’ metacognitive processes. This paper aims to study the relation among these two variables, based on the review of the results of MetaVals SG during the last 3 years. MetaVals is a collaborative, computer-based SG designed to facilitate collaboration and metacognitive awareness among HE students. It has been played by 250 students in 16 different experiences since its first version, in 2011. Overall results show a higher performance for collaborative than individual phases of the game, furthermore, students’ elicitation of their Level of Certainty (LC), although not significantly, could be related to a better performance. These results can be a basis for further studies focused on the implementation of collaborative GBL in formal and informal adult learning contexts. However, some challenges are also identified and discussed on the present version of MetaVals game, and solutions are proposed in order to continue with the design of SGs for wider application and learners’ needs in the current contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».