Notice bibliographique
Résumé
The ever-changing digital technology landscape in higher education has given rise to what we envision as the Digital Learning Playground (Pinto & Leite, 2020).Essential to the concept of the digital playground is the notion of fun, playfulness, positivity and exploration.In this special issue, we invite readers to journey through diverse perspectives and insightful research illuminating digital play's challenges, innovations, and potential in higher education.Specifically, we focus on three areas of play and exploration: artificial intelligence and ChatGPT, building and exploring the Discord online community, and reading as a socially constructed activity.In the first article, Lauricella and Edmunds (2023) focus on how Ludic Pedagogyintegrating fun, play, playfulness, and positivity into learning -can boost intrinsic motivation, specifically through ChatGPT.They discuss how ChatGPT and generative AI can build curiosity, encourage experimentation, and develop authentic assessment.In the second paper, Lauricella et al. (2023b) focus on the benefits and challenges of using Discord, a tool explicitly designed to stimulate discussion, conversations, and community.It is worth noting that the tool was initially designed for gamers in the context of play.In this case study, using Discord helped build the classroom community, increased engagement, and established a casual, informal learning environment.In the final article, Lauricella et al. (2023a), examine Perusall, a tool designed to make reading more engaging and interactive.Typically, students do not see academic reading as pleasurable, with less than 30% completing reading assignments (Kerr & Frese,2016).However, in this case study, students reported using Perusall to share and post ideas, comments and questions while reading.Using Perusall was "fun" and "engaging" because they enjoyed positive communication with classmates.We view the idea of a "digital playground" as a metaphor for experimentation and creativity and a reference to a shifting paradigm in higher education, where learning is not just acquired passively.Instead, it is experienced and co-created, fostering an exhilarating academic environment boundless in possibilities.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».