Gamification in Action: Theoretical and Practical Considerations for Medical Educators
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,016 |
| Communication savante | 0,014 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».