MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1426571749 · doi:10.2196/mededu.3754

Student Preferences on Gaming Aspects for a Serious Game in Pharmacy Practice Education: A Cross-Sectional Study

2015· article· en· W1426571749 sur OpenAlexvenueno aff
Huan Ying Chang, David Yan Hong Poh, Li Lian Wong, John Yap, Kevin Yi‐Lwern Yap

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPharmacyPsychologyCross-sectional studyMedical educationMedicineFamily medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Serious games are motivating and provide a safe environment for students to learn from their mistakes without experiencing any negative consequences from their actions. However, little is known about students' gaming preferences and the types of serious games they like to play for education. OBJECTIVE: This study aims to determine the types of gaming aspects that students would like to play in a pharmacy-related serious game. METHODS: A cross-sectional study was conducted using a self-administered survey, which obtained students' responses on their preferences regarding various gaming aspects (reward systems, game settings, storylines, viewing perspectives, and gaming styles) and for a hypothetical gaming scenario (authentic simulation or post-apocalyptic fantasy). Descriptive statistics, chi-square, and Fisher's exact tests were used for statistical analyses. RESULTS: Response rate was 72.7% (497/684 undergraduates). The most popular game reward systems were unlocking mechanisms (112/497, 22.5%) and experience points (90/497, 18.1%). Most students preferred fantasy/medieval/mythic (253/497, 50.9%) and modern (117/497, 23.5%) settings, but lower year undergraduates preferred modern settings less than upper year seniors (47/236, 19.9% vs 70/242, 28.9%, P=.022). Almost one-third (147/497, 29.6%) preferred an adventurer storyline or an authentic pharmacy-related plot (119/497, 23.9%), and a collaborative game style was most preferred by the students (182/497, 36.6%). Three-dimensional game perspectives (270/497, 54.3%) were more popular than two-dimensional perspectives (221/497, 44.5%), especially among males than females (126/185, 68.1% vs 142/303, 46.9%, P<.001). In terms of choice for a pharmacy-related serious game, a post-apocalyptic fantasy game (scenario B, 287/497, 57.7%) was more popular than an authentic simulation game (scenario A, 209/497, 42.1%). More males preferred the post-apocalyptic fantasy scenario than females (129/187, 69.0% vs 155/306, 50.7%, P<.001). CONCLUSIONS: In general, students want a three-dimensional, fantasy/medieval/mythic post-apocalyptic game, based on an adventurer storyline with an unlocking mechanism reward system. A balance between real-life and fantasy elements needs to be struck in order for the game to cater students towards health care practices.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,080
Tête enseignante GPT0,521
Écart entre enseignants0,441 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Medical EducationMême sujetEducational Games and GamificationTravaux en français237 207