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Enregistrement W2769616608 · doi:10.2196/games.7880

The Role of Transfer in Designing Games and Simulations for Health: Systematic Review

2017· review· en· W2769616608 sur OpenAlex
Derek Kuipers, Gijs Terlouw, Bard O. Wartena, Job van ‘t Veer, Jelle Prins, Jean-Pierre E. N. Pierie

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2017
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionFidelityClass (philosophy)Computer scienceIntervention (counseling)Transfer of learningManagement scienceHuman–computer interactionPsychologyArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The usefulness and importance of serious games and simulations in learning and behavior change for health and health-related issues are widely recognized. Studies have addressed games and simulations as interventions, mostly in comparison with their analog counterparts. Numerous complex design choices have to be made with serious games and simulations for health, including choices that directly contribute to the effects of the intervention. One of these decisions is the way an intervention is expected to lead to desirable transfer effects. Most designs adopt a first-class transfer rationale, whereas the second class of transfer types seems a rarity in serious games and simulations for health. OBJECTIVE: This study sought to review the literature specifically on the second class of transfer types in the design of serious games and simulations. Focusing on game-like interventions for health and health care, this study aimed to (1) determine whether the second class of transfer is recognized as a road for transfer in game-like interventions, (2) review the application of the second class of transfer type in designing game-like interventions, and (3) assess studies that include second-class transfer types reporting transfer outcomes. METHODS: A total of 6 Web-based databases were systematically searched by titles, abstracts, and keywords using the search strategy (video games OR game OR games OR gaming OR computer simulation*) AND (software design OR design) AND (fidelity OR fidelities OR transfer* OR behaviour OR behavior). The databases searched were identified as relevant to health, education, and social science. RESULTS: A total of 15 relevant studies were included, covering a range of game-like interventions, all more or less mentioning design parameters aimed at transfer. We found 9 studies where first-class transfer was part of the design of the intervention. In total, 8 studies dealt with transfer concepts and fidelity types in game-like intervention design in general; 3 studies dealt with the concept of second-class transfer types and reported effects, and 2 of those recognized transfer as a design parameter. CONCLUSIONS: In studies on game-like interventions for health and health care, transfer is regarded as a desirable effect but not as a basic principle for design. None of the studies determined the second class of transfer or instances thereof, although in 3 cases a nonliteral transfer type was present. We also found that studies on game-like interventions for health do not elucidate design choices made and rarely provide design principles for future work. Games and simulations for health abundantly build upon the principles of first-class transfer, but the adoption of second-class transfer types proves scarce. It is likely to be worthwhile to explore the possibilities of second-class transfer types, as they may considerably influence educational objectives in terms of future serious game design for health.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,749
Score d'incertitude au seuil0,715

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,367 · 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