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Enregistrement W3136556151 · doi:10.2196/25481

Current Competencies of Game Facilitators and Their Potential Optimization in Higher Education: Multimethod Study

2021· article· en· W3136556151 sur OpenAlexvenueno aff
Jannicke Baalsrud Hauge, Heinrich Söbke, Thomas R. Broker, Theodore Lim, Angelo Marco Luccini, Maksims Kornevs, Sebastiaan Meijer

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFacilitatorCompetence (human resources)CasualMedical educationPsychologyFocus groupMedicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Serious games can be a powerful learning tool in higher education. However, the literature indicates that the learning outcome in a serious game depends on the facilitators' competencies. Although professional facilitators in commercial game-based training have undergone specific instruction, facilitators in higher education cannot rely on such formal instruction, as game facilitation is only an occasional part of their teaching activities. OBJECTIVE: This study aimed to address the actual competencies of occasional game facilitators and their perceived competency deficits. METHODS: Having many years of experience as professional and occasional facilitators, we (n=7) defined requirements for the occasional game facilitator using individual reflection and focus discussion. Based on these results, guided interviews were conducted with additional occasional game facilitators (n=4) to check and extend the requirements. Finally, a group of occasional game facilitators (n=30) answered an online questionnaire based on the results of the requirement analysis and existing competency models. RESULTS: Our review produced the following questions: Which competencies are needed by facilitators and what are their training needs? What do current training courses for occasional game facilitators in higher education look like? How do the competencies of occasional game facilitators differ from other competencies required in higher education? The key findings of our analysis are that a mix of managerial and technical competencies is required for facilitating serious games in higher educational contexts. Further, there is a limited or no general competence model for game facilitators, and casual game facilitators rarely undergo any specific, formal training. CONCLUSIONS: The results identified the competencies that game facilitators require and a demand for specific formal training. Thus, the study contributes to the further development of a competency model for game facilitators and enhances the efficiency of serious games.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,692
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations20
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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