Understanding the Transition of Teachers from Game Users to Game Designers
Notice bibliographique
Résumé
Video games play an important role in education, having a strong influence on the Net Generation; however, the idea of teachers as designers of digital classroom games to support student learning has not been widely embraced. The purpose of this study was to gain a deeper understanding of internal and external factors that influence teachers’ capacity to teach and inspire them to move from game users to game designers. This mixed-method case study involved a group of teachers who used and/or designed games for students. The four unique case groups were grounded in three cities and four school districts in Alberta, Canada. Qualitative data were collected from five teachers and six school administrators, six student focus group interviews, eight in-class observations, and two teacher-designed games. Quantitative data were collected from one online survey completed by all five participating teachers. First and second cycle data coding and analyses (Saldaña, 2013) were used to answer the following four research questions: 1) What are the key factors that influence teachers in using digital game-based learning environments? 2) What are the key factors that influence teachers in designing digital game-based learning environments)? 3) What are the conditions needed to develop teachers’ capacity to be designers of digital games? 4) What factors influence the transition of teachers from being game users to game designers to support student learning. iii Key findings from the analysis showed that 1) teachers’ passion towards Digital Gamebased Learning (DGBL) played an important role in motivating them not only to use games but design games, and 2) their technical and pedagogical knowledge worked as a foundation to help teachers transition from game users to game designers. The implications of this study are: 1) my research showcased potential opportunities for both pre-service and in-service teachers regarding designing games in the classroom; 2) school administrators my reference my study to provide resources to support teachers’ innovative teaching approaches and encourage them to be risk-takers; and 3) my research offers options for professional developers to develop courses on game design in order to prepare teachers to use/design games in pedagogically sound ways.
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.
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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».