Gamification in Action: Theoretical and Practical Considerations for Medical Educators
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
Gamification involves the application of game design elements to traditionally nongame contexts. It is increasingly being used as an adjunct to traditional teaching strategies in medical education to engage the millennial learner and enhance adult learning. The extant literature has focused on determining whether the implementation of gamification results in better learning outcomes, leading to a dearth of research examining its theoretical underpinnings within the medical education context. The authors define gamification, explore how gamification works within the medical education context using self-determination theory as an explanatory mechanism for enhanced engagement and motivation, and discuss common roadblocks and challenges to implementing gamification.Although previous gamification research has largely focused on determining whether implementation of gamification in medical education leads to better learning outcomes, the authors recommend that future research should explore how and under what conditions gamification is likely to be effective. Selective, purposeful gamification that aligns with learning goals has the potential to increase learner motivation and engagement and, ultimately, learning. In line with self-determination theory, game design elements can be used to enhance learners' feelings of relatedness, autonomy, and competence to foster learners' intrinsic motivation. Poorly applied game design elements, however, may undermine these basic psychological needs by the overjustification effect or through negative effects of competition. Educators must, therefore, clearly understand the benefits and pitfalls of gamification in curricular design, take a thoughtful approach when integrating game design elements, and consider the types of learners and overarching learning objectives.
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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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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