An Inquiry-Based Learning Platform Mixed with Game-Based Learning using Metaverse to Enhance Digital Literacy and Empathy Skills
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The inquiry-based learning platform mix game-based learning using metaverse, or IBL platform mixed with GBL using metaverse, was developed with an intention to enhance digital literacy and empathy skills, which are regarded as essential skills in the 21st century. The IBL platform mixed with GBL using metaverse was designed with the combination of inquiry-based learning and game-based learning processes mixed with metaverse technology. The platform developed in this study is intended to create virtual learning experiences in which learners can use their avatars to interact with the environments and other learners in metaverse. The main objective of this research were to design and study the results of the IBL platform mixed with GBL using metaverse. The population derived from purposive sampling are nine experts from different institutions with experiences in the fields of development of instruction platform and instruction systems. The results of this research show that the design of the IBL platform mixed with GBL using metaverse in terms of elements is at highest level. According to the results of this research, it can be summarized that the IBL platform mixed with GBL using metaverse contains all appropriate components and it can be employed as a guideline for learning that focuses on problem-solving processes. It is believed that the learning of this style can encourage learners to practically perform analytical thinking process in a systematic manner, and meanwhile allow them to see through the problems with systematic thinking and with the aid of technology.
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.
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 | 0,001 | 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 découle