MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2608529987 · doi:10.1111/jcal.12194

Improving mastery of fractions by blending video games into the Math classroom

2017· article· en· W2608529987 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Computer Assisted Learning · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensSt. Stephen's University
Organismes subventionnairesEdith Cowan University
Mots-clésMathematics educationCurriculumMultimediaCompetence (human resources)Video gameClass (philosophy)Test (biology)Game mechanicsComputer sciencePsychologyPedagogyArtificial intelligenceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Concepts from the Australian mathematics curriculum on fractions were used as core elements to design three computer games. In each game, the concepts were presented in the form of tangible puzzles, customized to a difficulty level based on student capability. The games were integrated into a single virtual game world, and a fantasy story was used to help build a compelling experience. Five Year 6 classes were used to evaluate the game over four weeks. Three of the classes were provided with the games, and two served as a control. Both the intervention and control groups also covered fractions in class as part of the regular teaching program, consisting of instructor led content combined with access to online resources and activities. Participants completed a diagnostic test before the trial, and again at the end, designed to assess competence in the fractions concepts targeted by the game. Results show that on average students who had access to the game in addition to the regular teaching scored higher than control group students. In particular, looking at just students who started with a lower level of fractions skills, greater improvement was seen in those that had access to the game.

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 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil0,326

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,299 · 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