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Enregistrement W2918676829 · doi:10.26522/tl.v12i1.443

A Meta-Synthesis On The Application Of Gamification In The Higher Education Co-Curricular Environment

2019· article· en· W2918676829 sur OpenAlexaffvenue
Laura Mammone, Nancy Maynes

Notice bibliographique

RevueTeaching and Learning · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHigher educationOrder (exchange)PsychologyMeta-analysisComputer scienceEngineering ethicsKnowledge managementEngineeringPolitical scienceMedicineBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study sought to examine the existing research on gamification to see whether or not there was the potential for application in the higher education co-curricular environment. This study also aimed to explore the current best practices of gamification in order to define a consistent structure to create a gamified initiative. This meta-synthesis concluded that, due to the lack of consistent gamification structures and the large range of game mechanics and dynamics being utilized in various studies, it is difficult to determine whether gamification has been successful or not in the current educational climates where it has been tested. Through the creation of a recommended structure of gamification to be applied in a volunteer co-curricular environment, future testing can be applied to validate approaches.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,124
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,189

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,124
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,010
Bibliométrie0,0150,009
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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