Challenge-Based Hybrid Learning Model Using Virtual Board Games Platforms
Notice bibliographique
Résumé
This study focuses on the development and evaluation of a challenge-based hybrid learning approach utilizing a virtual board games platform to enhance international standard student competency. Our research applies educational management theories to challenge-based learning, providing learners with diverse opportunities for engagement, investigation, and action. Through the integration of virtual board game platforms, students actively participate in learning activities aimed at elevating their skills to international standards. The study underscores the effectiveness of hybrid learning management, blending face-to-face and online elements, including board games as challenges, as the most suitable approach. Experts unanimously advocate for this approach, especially in advancing students’ capacities in creative problem-solving and critical thinking at an international level. Notably, scholars emphasize the significance of assessing students’ abilities to meet global benchmarks, positioning challenge-based learning as the predominant educational approach at the advanced level. This study provides empirical evidence supporting the efficacy of challenge-based hybrid learning using a virtual board game platform in fostering advanced competencies. And explores the integration of virtual board games in hybrid learning environments, offering a nuanced understanding of how educational management theories can be applied practically. Furthermore, it emphasizes the critical role of assessing students’ creative problem-solving and critical thinking abilities in competency evaluation. In conclusion, this study advances the discourse on hybrid learning methodologies, substantiates the effectiveness of challenge-based learning utilizing board games, and underscores the importance of evaluating students’ competencies at an international standard.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».