Toward avatar models to enhance performance and engagement in educational games
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents work toward better understanding the roles that avatars can play in supporting learning in educational games. Specifically, the paper presents results of empirical studies on the impact of avatar type on learner/player performance and engagement. These results constitute work establishing baseline understandings to inform our longer term goal of developing models that use dynamic avatars to best support learners in educational games. Our aim is motivated by a convergence of research in the social sciences establishing that identity plays an important role in learning. Of note, aspects of social identity (e.g., race, ethnicity, and gender) have been shown to impact student performance [1] via triggering stereotypes [2]. Recently, performance and engagement studies in our educational game for Science, Technology, Engineering and Mathematics (STEM) learning suggest these same phenomena can be activated through virtual avatars [3], [4]. Here, we present results of a comparative study between avatars in the likeness of players and avatars as geometric shapes. In our STEM learning game, results show that players that had selected and used a shape avatar had significantly higher performance than players that had customized and used a likeness avatar. Players using the shape avatar also had significantly higher self-reported engagement, despite having lower self-reported affect towards the avatar.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».