Gamificación: El poder del juego aplicado a la enseñanza de la ingeniería
Bibliographic record
Abstract
L'objectiu principal d'aquest treball és realitzar un estudi d'algunes eines de gamificació disponibles per a l'aplicació en l'ensenyament, en aquest cas, en el camp de l'enginyeria. S'analitzaran els resultats obtinguts després de la implementació de l'eina Kahoot! a l'aula, durant el primer quadrimestre del curs 22/23 per a les assignatures: - Màquines Elèctriques 2 (MAE2): situada en el quadrimestre 5 del pla d'estudis del Grau d'Enginyeria Elèctrica en la EPSEVG. - Sistemes Elèctrics (SIEL): situada en el quadrimestre 3 del pla d'estudis dels Graus d'Enginyeria Elèctrica, Electrònica i Mecànica (dins de la part comuna de la branca industrial) en la EPSEVG. Una vegada comparats els resultats acadèmics dels cursos 22/23 i 21/22, es pot observar una evolució positiva amb l'ús de Kahoot! afavorint la consolidació de coneixements de totes dues assignatures. L'enquesta de satisfacció realitzada als alumnes en finalitzar el curs ha confirmat la bona acceptació que ha tingut l'eina en el seu procés d'aprenentatge.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".