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Enregistrement W238556290 · doi:10.1177/016146811011200701

Cracking the Code of Electronic Games: Some Lessons for Educators

2010· article· en· W238556290 sur OpenAlexaff
Gadi Alexander, Isabelle Eaton, Kieran Egan

Notice bibliographique

RevueTeachers College Record The Voice of Scholarship in Education · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Mathematics educationValue (mathematics)PublicationTeaching methodPsychologyWork (physics)PedagogyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Context Students’ ready engagement in electronic games and the relative ease with which they sometimes learn complex rules have intrigued some educators and learning researchers. There has been growing interest in studying electronic gaming with the aim of trying to work out how learning principles that are evident in games can be harnessed to make everyday academic learning more engaging and productive. Many studies of students’ learning while gaming have yielded recommendations for teaching and learning in regular classrooms. Purpose/Objective/Research Question/Focus The intent of this work is to describe various ways in which students’ ready engagement in, and quick learning when playing, electronic games have been assumed to provide useful guidance to educators. This goal is pursued by means of analysis of the relevant research and the prescriptions for classroom teaching and learning that have emerged it. Close critical examination of these attempts to infer educational practices from electronic gaming yields three general strategies that have been pursued. The focus of this study has been on evaluating the relative value of these three general strategies. Research Design This is an analytic article that provides a description of an array of attempts to derive educational principles from the perceived success of students’ learning while they are engaged in electronic games, a meta-analytic organization of these attempts into three general categories, and an evaluation of each of these categories’ success in contributing to education or failure to do so. Conclusions/Recommendations The analysis leads to the conclusion that the three main approaches to understanding the connection between gaming and education have included, first, seeing games as teaching desirable learning skills through the simple act of playing; second, a focus on the integration of curriculum content into games; and, third, an effort to abstract learning principles embedded in electronic games and applying these to educational content. Close examination of each of these three approaches in turn leads to the conclusion that the third approach is the one that holds the greatest potential value for educational practice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,073

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0030,007
Communication savante0,0080,017
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,334 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations19
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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