Notice bibliographique
Résumé
Gamification has been a growing trend as a tool for pedagogical use. Incorporating game-design elements into a non-game context not only has the potential to amplify student motivation and interaction, but allows for the exploration of a new way to learn, teach, and understand history. Gregory of Tours’ Historia Francorum provides us with an interesting viewpoint into the world of 6th century Frankish Gaul. Understanding the motivations behind the characters in Gregory’s work and their relationship with the religious and political atmosphere of the 6th century can be difficult for modern readers. My project uses elements of role-playing to better engage students in interacting with the text. Students inhabit the role of a historical character from Historia Francorum and play out a narrative ‘campaign’ of multiple sessions as that character. Through research and primary source reading they will develop an understanding for their character, the world they inhabit, and their role within that society. Students engage with other students, prepare and give speeches, all in their prescribed roles. This, along with continual feedback on their actions given by the instructor, will cultivate a unique and more engaging learning atmosphere for students. My goal for this undergraduate research project is to develop an alternative approach to understanding the dynamics of early medieval Frankish society. By turning Gregory’s work into an inhabitable space, the large body of text becomes approachable and engaging to students. The final phase of the project which is underway, is testing it in a third year undergraduate history course.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».