Handbook of Research on Using Disruptive Methodologies and Game-Based Learning to Foster Transversal Skills
Notice bibliographique
Résumé
As new technologies and professional profiles emerge, traditional education paradigms have to be adapted to new scenarios, creating favorable conditions for promoting transversal skills among students. Consequently, there is a growing demand for training in emergent skills to solve problems of different natures, distributive leadership competencies, empathy, ability to control emotions, etc. In this sense, one of the challenges that educators of all different educational levels and training contexts have to face is to foster these skills in their courses. To overcome these obstacles, innovative and disruptive methodologies, such as game-based learning activities like escape rooms, can be a great ally for teachers to work on transversal skills and specific knowledge at the same time. \n \nThe Handbook of Research on Using Disruptive Methodologies and Game-Based Learning to Foster Transversal Skills gathers knowledge, skills, abilities, and capabilities on innovative and disruptive methodologies that can be applied in all educational levels to foster transversal skills. This publication contains different contributions focused on the description of innovative educational methods, processes, and tools that can be adopted by teachers to promote transversal skills such as creativity, critical thinking, decision-making, and entrepreneurial skills. This book is ideal for teachers, instructional designers, educational software developers, academics, professionals, students, and researchers working at all levels in the educational field and provides valuable background information to professionals who aim to overcome traditional paradigm obstacles and meet student needs by means of innovative and disruptive methodologies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,006 |
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 ».