Learning to Read by Learning to Write: Evaluation of a Serious Game to Foster Business Process Model Comprehension
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The management and comprehension of business process models are of utmost importance for almost any enterprise. To foster the comprehension of such models, this paper has incorporated the idea of a serious game called Tales of Knightly Process. OBJECTIVE: This study aimed to investigate whether the serious game has a positive, immediate, and follow-up impact on process model comprehension. METHODS: A total of two studies with 81 and 64 participants each were conducted. Within the two studies, participants were assigned to a game group and a control group (ie, study 1), and a follow-up game group and a follow-up control group (ie, study 2). A total of four weeks separated study 1 and study 2. In both studies, participants had to answer ten comprehension questions on five different process models. Note that, in study 1, participants in the game group played the serious game before they answered the comprehension questions to evaluate the impact of the game on process model comprehension. RESULTS: In study 1, inferential statistics (analysis of variance) revealed that participants in the game group showed a better immediate performance compared to control group participants (P<.001). A Hedges g of 0.77 also indicated a medium to large effect size. In study 2, follow-up game group participants showed a better performance compared to participants from the follow-up control group (P=.01); here, a Hedges g of 0.82 implied a large effect size. Finally, in both studies, analyses indicated that complex process models are more difficult to comprehend (study 1: P<.001; study 2: P<.001). CONCLUSIONS: Participants who played the serious game showed better performance in the comprehension of process models when comparing both studies.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».