Serious Game Leverages Productive Negativity to Facilitate Conceptual Change in Undergraduate Molecular Biology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We designed a serious game, MolWorlds, to facilitate conceptual change about molecular emergence by using game mechanics (resource management, immersed 3rd person character, sequential level progression, and 3-star scoring system) to encourage cycles of productive negativity. We tested the value-added effect of game design by comparing and correlating pre- and post-test misconceptions, interaction statistics, and engagement in the game with an interactive simulation that used the same graphics and simulation system but lacked gaming elements. We tested first-, second-, and third-year biology students' misconceptions at the beginning and end of the semester (n = 526), a subset of whom played either the game (n = 20) or control (n = 20) for 30 minutes prior to the post-test. A 3x3 mixed model ANOVA revealed that, while educational level (first-, second-, or third-year biology) did not influence misconceptions from pre-test to post-test, the intervention type (no intervention, simulation, or game) did (p<.001). Pairwise comparisons showed that participants exposed to the interactive simulation (p = .007), as well as those exposed to the game (p<.001), lost significantly more misconceptions in comparison to those who did not receive any intervention, while adjusting for educational level. A trending difference was found between the simulation group and the gaming group (p = .084), with the gaming group resolving more misconceptions. Quantitative analysis of click-stream data revealed the greater exploratory freedom of the control simulation, with greater accessibility to individuals who do not play games on a regular basis. However, qualitative analysis of gameplay data showed that MolWorlds-players experienced significantly more instances of productive negativity than control-users (p<.001) and that a trending relationship exists between the quality of productively negative events and lower post-test misconceptions (p = .066).
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle