Fostering Motivation, Learning, and Transfer in Multi-User Virtual Environments.” Paper presented at the American Education Research Association, Montreal. http://muve.gse.harvard.edu/muvees2003/documents/D ede_Games_Symposium_AERA_2005.pdf (last accessed
Notice bibliographique
Résumé
Many researchers are currently exploring the rich types of learning that take place in online game environments, including the acquisition of some worthwhile skills (e.g., collaboration) (Gee, 2003; Steinkuehler, 2004). However, the content acquired typically is neither related to national standards for academic content nor useful if applied to real world contexts, and no studies have yet established the transfer of skills mastered in gaming to life situations. With NSF funding, we are designing and studying a multi-user virtual environment (MUVE) that uses digitized museum resources to enhance middle school students ’ motivation and learning of higher order scientific inquiry skills, as well as standards-based knowledge in biology and ecology. MUVEs enable multiple simultaneous participants to access virtual contexts, to interact with digital artifacts, to represent themselves through “avatars, ” to communicate with other participants and with computer-based agents, and to enact collaborative learning activities of various types. Developing effective educational curricula for students who struggle in school settings is challenging. These students are often characterized by high absentee rates, behavior problems, low interest in science, and low self-efficacy in science. We are
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».