Literature Review: Game Based Pedagogy in Accounting Education
Notice bibliographique
Résumé
The main purpose of this study is to provide the comprehensive literature review in the nexus of accounting games (manual and digital). Students’ expectation for learning concepts is rapidly changing and their concentration levels are decreasing drastically. Students are exposed to various levels of games and activities right from childhood and their expectation of games extended to the education as well. Now, it is the turn of educators to adopt the various concepts of teaching and learning in the mode of activities rather traditional method/s. The discipline of accounting is not an exception to this radical change. Accounting students wants to learn concepts with the help of games, activities either manual or digital. Some researchers developed and executed games in accounting education. Unfortunately, most of the games are not popular and predictable to the accounting educators. It may not be possible to an educator to invent a game for all the concepts all the time to present in the class. The current study explores all articles on Accounting games pedagogy (manual and digital) published in prominent A*, A and B category Accounting journals of ABDC (2019) list (53 Accounting Journals) during 15-year period i.e. from 2005-2019. Articles from these journals are categorized into five sections corresponding to traditional knowledge bases: (1) Curriculum and instruction (2) Instruction by content area (3) Educational Technology (4) Students (5) Faculty. We aim to support the Accounting educators to take a quick reference of our article to get an insight on available games before going to the class. We tried our best to present the details of games & activities as much deeper as possible for the ready reference but in case educators look for more information, they can always refer the original published paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».