Exploring the Potential of a Serious Game Framework in Developing Systems-Thinking Skills
Notice bibliographique
Résumé
Effective decision-making within veterinary practice demands a comprehensive understanding of interconnected animal, public, and environmental health systems. To foster systems thinking, participatory modeling and serious games are gaining prominence. Serious games combine play, instruction, and problem-based learning to facilitate skill acquisition. This study investigates the potential of a multiplayer serious game framework as a participatory method to cultivate systems thinking skills in a Master of Veterinary Medicine program. The research focuses on the Territory Game, designed to encourage engagement and creativity, assessing its role in fostering systems thinking among veterinary students. Integrated into a master's course, the game immerses students in complex decision-making scenarios, aiding their navigation of real-world intricacies. Qualitative analysis of discussions and responses provides insights. Results indicate that serious game-based learning within a participatory structure enhances participants' grasp of decision-making complexities. The game's simulated environment promotes a broader perspective and consideration of diverse factors in choices. Additionally, the game framework exhibits potential to enhance group participation, autonomy, time management, and inclusivity for reserved individuals. However, the study acknowledges that teaching methods like participatory modeling might not universally fit all contexts and could require instructor support. The framework's effectiveness is influenced by educational constraints, engagement levels, learning styles, and expertise. Nonetheless, the Territory Game framework shows promise in deepening understanding of complex veterinary decisions and fostering critical systems thinking skills essential for effective decision-making. Future research should explore its adaptability, scalability, and long-term impact across diverse educational settings.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».