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Enregistrement W245769706

Developing Awareness of Connections Between Science, Technology and the Environment through Participation in a Game-Like Approach to Curriculum

2014· article· pt· W245769706 sur OpenAlexaffabout
Carol Rees

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2014
Typearticle
Languept
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumCitizen scienceSociologyMathematics educationComputer sciencePsychologyHuman–computer interactionPedagogyMultimediaEngineering ethicsEngineeringPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

If we are ever to achieve the goal of redirecting technological development along more environmentally and socially responsible lines we need to provide students with opportunities to examine the processes of science and technology, the possible costs and consequences of this work, and the choices available to us. The purpose of this study is to examine students’ developing environmental literacy in the Heat Game. The Heat Game is a game-like approach to curriculum designed to support students developing their environmental literacy while addressing curriculum requirements for a grade 7 unit, Heat in the Environment, in Ontario, Canada. Based on principles of learning in video-games, the Heat Game recreates a simulation of a science and technology setting wherein student-participants role-play junior professional scientists communicating online within a community of scientists. In their roles they work to solve a virtual challenge to design energy-efficient housing, and reflect on possible environmental and societal consequences of their designs. This study, which is part of a larger design-based research study of The Heat Game, uses discourse analysis to examine online role-playing conversations generated within the game as well as online correspondence between students and their teacher after the game. The study demonstrates that through actions and online conversations in the Heat Game students developed their environmental literacy, including understandings of the relationships between science, technology and the environment and the consequences of choices we make. In addition the study provides support for the ideas of Gee (2007) regarding how we can use the principles of learning in video games to create opportunities for students to develop a literacy; in this case environmental literacy.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeSans objet
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
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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