Teaching Students About Plagiarism Using a Serious Game (Plagi-Warfare): Design and Evaluation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Educational games have been proven to support the teaching of various concepts across disciplines. Plagiarism is a major problem among undergraduate and postgraduate students at universities. OBJECTIVE: In this paper, we propose a game called Plagi-Warfare that attempts to teach students about plagiarism. METHODS: To do this at a level that is beyond quizzes, we proposed a game storyline and mechanics that allow the player (or student) to play as a mafia member or a detective. This either demonstrated their knowledge by plagiarizing within the game as a mafia member or catching plagiarists within the game as a detective. The game plays out in a 3D environment representing the major libraries of the University of Johannesburg, South Africa. In total, 30 students were selected to evaluate the game. RESULTS: Evaluation of the game mechanics and storyline showed that the student gamers enjoyed the game and learned about plagiarism. CONCLUSIONS: In this paper, we presented a new educational game that teaches students about plagiarism by using a new crime story and an immersive 3D gaming environment representing the libraries of the University of Johannesburg.
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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 | 0,011 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».