MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4321202005 · doi:10.4018/978-1-6684-6339-0.ch009

I Would Rather Be Playing

2023· book-chapter· en· W4321202005 sur OpenAlexaff
Yusuf Yılmaz, Sandra Monteiro, Teresa M. Chan, David Chandross, Sarrah Lal, Vanessa Munford

Notice bibliographique

RevueAdvances in higher education and professional development book series · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntrinsic motivationScope (computer science)Promotion (chess)CertificationPsychologyPedagogyMedical educationPublic relationsEngineering ethicsPolitical scienceEngineeringComputer scienceSocial psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Intrinsic and extrinsic motivation in faculty development creates several reasons to address participation in a program. While the former depends on voluntary participation which is a prominent type for recruiting faculty members for faculty development, the latter is the result of certification and promotion purposes. Intrinsic motivation is easy to address since the faculty members address their own development needs; extrinsic motivation, however, tends to yield a lower bar for development and lower priority for faculty development before teaching and scholarly obligations. Gamification of faculty development is an appropriate strategy to increase both intrinsic motivations through techniques like cultivating and extrinsic motivation by providing an environment to showcase abilities, skills, and accomplishments. However, gamification in the scope of faculty development requires some directions. Therefore, the purpose of this chapter is to define how to harness gamification for faculty development while describing five ways fine-tuned for faculty development.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil0,243

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0040,006
Communication savante0,0090,010
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0730,047

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,310 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in higher education and professional development book seriesMême sujetEducational Games and GamificationTravaux en français237 207