Using Video Games to Enhance Motivation States in Online Education: Protocol for a Team-Based Digital Game
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Video and computer games for education have been of interest to researchers for several decades. Over the last half decade, researchers in the health sector have also begun exploring the value of this medium. However, there are still many gaps in the literature regarding the effective use of video and computer games in medical education, particularly in relation to how learners interact with the platform, and how the games can be used to enhance collaboration. OBJECTIVE: The objective of the study is to evaluate a team-based digital game as an educational tool for engaging learners and supporting knowledge consolidation in postgraduate medical education. METHODS: A mixed methodology will be used in order to establish efficacy and level of motivation provided by a team-based digital game. Second-year medical students will be recruited as participants to complete 3 matches of the game at spaced intervals, in 2 evenly distributed teams. Prior to playing the game, participants will complete an Internet survey to establish baseline data. After playing the game, participants will voluntarily complete a semistructured interview to establish motivation and player engagement. Additionally, metrics collected from the game platform will be analyzed to determine efficacy. RESULTS: The research is in the preliminary stages, but thus far a total of 54 participants have been recruited into the study. Additionally, a content development group has been convened to develop appropriate content for the platform. CONCLUSIONS: Video and computer games have been demonstrated to have value for educational purposes. Significantly less research has addressed how the medium can be effectively utilized in the health sector. Preliminary data from this study would suggest there is an interest in games for learning in the medical student body. As such, it is beneficial to undertake further research into how these games teach and engage learners in order to evaluate their role in tertiary and postgraduate medical education in the future.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».