A STEAM Learning Ecosystem on Gamification System to Promote Innovators
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to synthesize and evaluate a STEAM Learning Ecosystem on Gamification System to Promote Innovators. The research was conducted in three phases: (1) synthesis, (2) development of the learning ecosystem, and (3) expert evaluation. The resulting ecosystem comprises three main elements: (1) STEAM Learning Ecosystem (Instructor, Learner, Investigate, Discover, Create, and Reflect), (2) Gamification Process (Goals, Rules, Reinforcement, Time Feedback, Competition/Cooperation, and Feedback), and (3) Innovation Skills (Creativity, Imagination, Inventiveness, Idea Generation, Novel Approaches and Problem-Solving). Nine experts evaluated the ecosystem's suitability using a questionnaire. The results showed the highest level of suitability (mean±SD=4.60±0.49) across five aspects: objectives, design principles, elements, learning process, and ease of understanding. This research contributes to STEAM education by providing a comprehensive framework integrating gamification strategies to foster innovation skills. The proposed ecosystem offers a structured approach for educators to design engaging and effective STEAM learning experiences that promote innovative thinking. Further research could explore this ecosystem's practical implementation and impact in various 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 | 0,005 |
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 ».