Student Preferences on Gaming Aspects for a Serious Game in Pharmacy Practice Education: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».