Integrating a Mobile-Based Gaming Application into a Postsecondary Forest Ecology Course
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Increased disengagement of the current generation of postsecondary students (sometimes referred as “net generation”) from traditional instruction coupled with on-going popularity of games and mobile technologies have prompted interest in game-based learning in education. The objective of this study was to develop and evaluate the viability of a mobile game-based learning quest, based on the Questogo platform (website and mobile app) in an undergraduate Forest Ecology course offered at the University of British Columbia (UBC), Vancouver. The disturbance ecology (DE) quest was designed as a self-study activity that supports field-based laboratory sections of the course. The quest included instructional, location-based, and question- and answer-type of tasks that tested students’ knowledge of forest and disturbance ecology in an outdoor setting. After completing the DE quest, students provided feedback via an online survey. The majority of students found the DE quest to be a useful self-study tool, with 81% of respondents indicating that they were able to successfully engage with the mobile game-based learning technology. Sixty-six percent of the students would like to also see quests incorporated into other courses and 28% would like to have additional quests in the Forest Ecology course. This study provides a framework for incorporating mobile game-based learning into outdoor learning activities that offer students an engaging self-study educational experience.
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.
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 | 0,001 |
| 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 découle