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Enregistrement W2597641305 · doi:10.2196/games.6420

Can Gaming Increase Antibiotic Awareness in Children? A Mixed-Methods Approach

2017· article· en· W2597641305 sur OpenAlexvenueno aff
Alexander R Hale, Vicki L. Young, Ann Grand, Cliodna McNulty

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEducational resourcesResource (disambiguation)Medical educationPsychologyMedicineComputer sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: e-Bug is a pan-European educational resource for junior and senior school children, which contains activities covering prudent antibiotic use and the spread, treatment, and prevention of infection. Teaching resources for children aged 7-15 years are complemented by a student website that hosts games and interactive activities for the children to continue their learning at home. OBJECTIVE: The aim of this study was to appraise young people's opinions of 3 antibiotic games on the e-Bug student website, exploring children's views and suggestions for improvements, and analyzing change in their knowledge around the learning outcomes covered. The 3 games selected for evaluation all contained elements and learning outcomes relating to antibiotics, the correct use of antibiotics, and bacteria and viruses. METHODS: A mixed methodological approach was undertaken, wherein 153 pupils aged 9-11 years in primary schools and summer schools in the Bristol and Gloucestershire area completed a questionnaire with antibiotic and microbe questions, before and after playing 3 e-Bug games for a total of 15 minutes. The after questionnaire also contained open-ended and Likert scale questions. In addition, 6 focus groups with 48 students and think-aloud sessions with 4 students who had all played the games were performed. RESULTS: The questionnaire data showed a significant increase in knowledge for 2 out of 7 questions (P=.01 and P<.001), whereas all questions showed a small level of increase. The two areas of significant knowledge improvement focused around the use of antibiotics for bacterial versus viral infections and ensuring the course of antibiotics is completed. Qualitative data showed that the e-Bug game "Body Busters" was the most popular, closely followed by "Doctor Doctor," and "Microbe Mania" the least popular. CONCLUSIONS: This study shows that 2 of the e-Bug antibiotic educational games are valuable. "Body Busters" effectively increased antibiotic knowledge in children and had the greatest flow and enjoyment. "Doctor Doctor" also resulted in increased knowledge, but was less enjoyable. "Microbe Mania" had neither flow nor knowledge gain and therefore needs much modification and review. The results from the qualitative part of this study will be very important to inform future modifications and improvements to the e-Bug games.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,247
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,362 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations36
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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