Far from a Trivial Pursuit: Assessing the Effectiveness of Games in Information Literacy Instruction
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective – To determine whether playing library-related online games during information literacy instruction sessions improves student performance on questionnaires pertaining to selected research practices: identifying citation types and keyword and synonym development. Methods – 86 students in seven introductory English composition classes at a large urban university in the northeastern United States served as participants. Each class visited the library for library instruction twice during a given semester. In the experimental group students received information literacy instruction that incorporated two online games, and the control group received the same lesson plan with the exception of a lecture in place of playing games. A six-item pre- and posttest questionnaire was developed and administered at the outset and conclusion of the two-session classes. The 172 individual tests were coded, graded, and analyzed using SPSS. Results – A paired sample t-test comparing the control and experimental groups determined that that there was a statistically significant difference between scores on pre-tests and post-tests in the experimental group but not the control group. Conclusion – Students who played the online games improved significantly more from pre-test to post-test than students who received a lecture in lieu of playing online games, suggesting that participating in games related to the instruction they received resulted in an improved ability to select appropriate keywords and ascertain citation formats. These findings contribute to the evidence that online games concerning two frequently challenging research practices can be successfully applied to library instruction sessions to improve student comprehension of such skills.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».