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Enregistrement W4289516490 · doi:10.3998/ticker.2931

"The Da Vinci Code for IP Research": Case Study of a Course-Integrated Educational Escape Room for Entrepreneurship Education

2022· article· en· W4289516490 sur OpenAlexvenueno aff
Sarah Hartman‐Caverly

Notice bibliographique

RevueTicker The Academic Business Librarianship Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPennsylvania State UniversityCentre of Excellence for Environmental Decisions, Australian Research CouncilUniversity of Pennsylvania
Mots-clésMindsetEntrepreneurshipEnthusiasmInformation literacyScholarshipPedagogyPsychologyComputer scienceMathematics educationSociologyKnowledge managementBusinessPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Educational escape rooms can engage students in the development of information literacy skills while interacting with information formats and environments authentic to their disciplines. In business and entrepreneurship education, escape rooms offer the additional benefit of developing the characteristics of the entrepreneurial mindset, such as adaptive thinking, problem solving, enthusiasm, and decisiveness. This case study explores game-based learning for library instruction in entrepreneurship education. Using Eukel and Morrell’s (2021) escape room design cycle as a framework, it analyzes the development, testing, implementation, and results of an original escape room, Exfiltration! A Competitive Intelligence Virtual Escape Room, implemented as a course-integrated information literacy learning activity in an upper-level undergraduate new venture creation course. Limitations of the escape room are identified, and opportunities for iterative improvement are described. Recent scholarship on the application of entrepreneurial mindset, business research competencies, gamification, escape room pedagogy, and escape rooms in library instruction is discussed. This case study responds to the call from Taraldsen et al. (2020) for more small-scale studies of educational escape rooms outside of the STEM and health science disciplines.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,682
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,186
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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