MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2904670016 · doi:10.4018/978-1-5225-7461-3.ch001

Requirements-Based Design of Serious Games and Learning Software

2018· book-chapter· en· W2904670016 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdvances in game-based learning book series · 2018
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCognitive Abilities and Testing
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOnboardingCertificationContext (archaeology)Computer scienceProcess (computing)Field (mathematics)Knowledge managementProcess managementEngineering managementEngineeringPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A serious game can be entertaining and enjoyable, but it is designed to facilitate the acquisition of skills and knowledge performance in the workplace, classroom, or therapeutic context. Claims of improvement can be validated through assessments successful, measurable practice beyond the game experience, the targeted context of the workplace, classroom, or clinical using the same tools as multiple traits and multiple measure (MTMM) models. This chapter provides a post-mortem describing the development of the initial design and development of a measurable model to inform the design requirements for validation for a serious game. In this chapter, the reader will gain insight into the implementation of lean process, design thinking, and field observations for generative research. This data informs the assessments and measurement of performance, validated through the MTMM model criteria for requirements. The emphasis examines the role of research insights for onboarding and professional development of newly hired certified nursing assistants in a long-term care facility.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,979
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,273 · 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