Assessing a novel problem‐based learning approach with game elements in a business analytics course
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Business education has traditionally relied on case‐based learning as its main form of active learning. However, this method is not always appropriate in introductory undergraduate business analytics courses, which require students to first master analytical techniques, best taught through examples of numerical problems. Building on established problem‐based learning (PBL) pedagogy, we propose a new approach in which students solve well‐structured problems in a gamified environment. The learner is challenged to solve a series of numerical problems at their own pace in a self‐directed manner. The series of problems are designed such that the student must find the correct solution to the first problem to unlock and progress to the next problem, and so on. To assess our method, both student outcomes and experience were evaluated in a controlled study that compared it to traditional lecturing. While student outcomes were similar, students perceived traditional lectures as more effective. Our results indicate that the game elements in our approach did not sufficiently increase student engagement to counteract negative student perceptions of PBL, which are well‐documented in the literature. We conclude with a discussion of advantages and drawbacks of this new approach, considerations for adapting it to virtual settings, and opportunities for expanding game elements to increase student engagement.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».