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Enregistrement W4238218121 · doi:10.6007/ijarbss/v9-i7/6790

Development of Gamyflip-Pro Module and Determination of Its Content Validity

2019· article· en· W4238218121 sur OpenAlexfundno aff
Azia Sulong, Abu Bakar Ibrahim, Ashardi Abas

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Academic Research in Business and Social Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesRotman School of Management, University of TorontoUniversity of Toronto
Mots-clésFlipped classroomComputer scienceContent validityProcess (computing)Subject matterSubject (documents)Flexibility (engineering)Mathematics educationMultimediaPsychologyPedagogyMathematicsWorld Wide WebProgramming languageCurriculum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, the integration of Flipped Classroom and gamification in teaching and learning process became popular in order to provide flexibility in teaching and learning process. The purpose of this study was to develop and validate the content of GamyFlip-Pro module in teaching and learning a topic Programming for pre-university students. This module was developed based on Sidek and Jamaludin's Model, Flipped Classroom Approach, and The Five Steps of Applying Gamification in Education by Huang and Soman. The development process involves two main process namely; development of module draft, experts' reviews and implementation of content validity for the modules. Since the development of module draft complete, five subject matter experts will review the module draft. Then, module modification was done based on suggestion and recommendations by subject matter experts followed by the process of calculation content validity of the module. The percentage of experts' agreement obtained for this module ranged from 73% to 90%. This finding shows that GamyFlip-Pro module has a good content validity. This finding reinforces the use of flipped classroom and gamification approach in the design of teaching and learning modules and establish the pedagogy of flipped learning and gamification in teaching programming.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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)0,0000,000

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 Opus0,462
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,054 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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