Notice bibliographique
Résumé
User engagement (UE) is a quality of user experience characterized by the depth of an actor's cognitive, temporal, and/or emotional investment in an interaction with a digital system. Currently more art than science, UE has gained theoretical and methodological traction over the past decade, yet there is still a need to establish empirical links between UE and desired outcomes (e.g., learning, behavior change), and to understand the myriad user, system, contextual, and so on, factors that predict successful digital engagement. This paper focuses on the relationship between UE and media format as a potential antecedent, and the outcome of learning, operationalized as short‐term knowledge retention. Participants interacted with two human‐interest stories in one of four media formats: video, audio, narrative text, or transcript‐style text; short‐term knowledge retention was measured using post‐task multiple choice and short‐answer questions. It was anticipated that format would have a strong effect on UE, and that more engaged users would recall more information about the stories. However, these hypotheses were not fully supported, and the nature of the relationship between UE and learning was more nuanced than expected. This research has implications for the design of information systems and, more fundamentally, the impetus to make digital environments engaging.
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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 | 0,005 | 0,042 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».