More than a Game...Teaching in the Gamic Mode: Disciplinary Knowledge, Digital Literacy, and Collaboration.
Notice bibliographique
Résumé
The GaMiC MoDe is an innovative way of authoring scholarly history that goes beyond the printed text or digital simulations by using digital game technologies to allow the reader to interact with a scholarly argument through meaningful choice and trial and error. The gamic mode makes the way in which the past is constructed as history explicit by allowing readers to play with the argument. By being able to meet all the requirements of scholarly arguments found in printed texts, such as monographs and articles, it is more than a game. This article presents an application of the gamic mode of scholarship to the classroom and explores its benefits to the learner, with a particular focus on the discipline of history. it will develop this theme in two ways. Firstly, it will do this through an examination of the theory behind the gamic mode and how it uses procedural rhetoric to effectively model scholarly arguments to students. Secondly, the theme will also be developed by analyzing the hands-on workshop delivered at Library orientation exchange (LoeX) of the West 2010 at Mount Royal University, Calgary, where participants took on the role of students and designed their own games that carried arguments. The key benefits to the learner are, we feel, that it emphasizes the construction of the scholarly argument, allows them to play with the content we want them to learn, facilitates the evaluation of their work, and generates an efficient use of class time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».