Implementation of design based learning for the development of SDGs educational games
Notice bibliographique
Résumé
Education on sustainable education (ESD) is gaining momentum to ensure that SDGs are met by 2030. The educational institutions have significant role in fostering ESD. However, there is lack of educational resources to be used for ESD. Particularly, teaching the concept of SDGs needs an attention grabbing and engaging approach and Design Based Learning (DBL) holds much potential. The main objective of this investigation was to describe the development of SDGs education resources i.e., SDGs educational games using DBL approach. Besides, the generic skills of the students during DBL were assessed during game development phase. The outputs of DBL were Bingo Mat game, Carrom board game and Sugoroku game. These games were validated for their effectiveness as resource for teaching and learning SDGs. The results revealed the positive impact on the generic skills of students through DBL during game development phase. Moreover, the response results of the players highlighted that carrom board game offered them the gaming experience while Bingo and Sugoroku offered them learning experience. Another important finding of this study is the need to teach SDGs from the younger age as the level of education had significantly impacted on their knowledge about SDGs. The results of this study will contribute to the domain of ESD by articulating an alternative pedagogy of integrating DBL with SDGs as invigorating educational resources and faculty development method.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».