Architecture of the Computational Thinking Platform with Gamified Using Artificial Intelligence Prompt Engineering
Notice bibliographique
Résumé
The architecture of the computational thinking with gamified using artificial intelligence prompt engineering, or architecture of the CT platform with gamified, is a learning tool intended to promote activity-based learning that focuses on problem-solving by doing. This platform is fabricated with the combination of computational thinking process and gamification, which results in a new teaching method using Thailand’s popular prompt engineering “AIThaiGen”. The main target of this development is to create the learning tool that not only aligns with the Ministry of Education’s Basic Education Core Curriculum but can also promote students’ problem-solving skills and computational thinking skills, which can encourage them to produce new inventions or innovations that are beneficial to humans’ life in terms of computer science and technologies. Not only that, the learning tool initiated in this study is expected to help students solve problems in real-life and meanwhile promote their digital literacy so that they will be well equipped with bodies of knowledge and skills related to the utilization of digital media. The main objectives of this study are to promote problem-solving skills and digital literacy through the CT platform with gamified and explore the perspectives on its design in order to find out to what extent the architecture of the CT platform with gamified can improve users’ problem-solving skills and digital literacy. The research findings support this study and correspond to research hypothesis. It is found that the architecture of the CT platform with gamified comprises the process and structure that can be put in practical use in order to promote problem-solving skills and digital literacy through computational thinking processes integrated with gamification. These skills are derived from self-directed learning coupled with hands-on practices, in which learners are able to interact and have conversation with others anywhere and anytime.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
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 ».