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Enregistrement W2973573962 · doi:10.18438/eblip29587

Libraries May Teach Some Skills through Mobile Application Games

2019· article· en· W2973573962 sur OpenAlexvenueno aff
R Eric Miller

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Learning in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningTest (biology)AdventureComputer scienceTask (project management)Mathematics educationMultimediaControl (management)PsychologyArtificial intelligenceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Review of:
 Kaneko, K., Saito, Y., Nohara, Y., Kudo, E., & Yamada, M. (2018). Does physical activity enhance learning performance? Learning effectiveness of game-based experiential learning for university library instruction. Journal of Academic Librarianship, 44(5), 569-581. https://doi.org/10.1016/j.acalib.2018.06.002
 Abstract
 Objective – To understand the impact of a mobile application game for library knowledge acquisition, task performance, and the process of learning.
 Design – The main experiment included a pretest, learning experience, post-test, and a questionnaire. One month later, a post-experiment was conducted, including a test of “declarative knowledge” and a behavioural test.
 Setting – Kyushu University in Fukuoka, Japan
 Subjects – 36 first-year undergraduate students, of which 25 were female and 11 were male. Students were divided into experimental and control groups. 32 students completed the study.
 Methods – In the main experiment, students responded to the same 20 question pre-test on library use, and then both groups participated in learning experiences designed to convey knowledge about using the library. The control group’s learning setting was a web-based tutorial about the library. The experimental group’s learning setting was “Library Adventures: Unveil the Hidden Mysteries!” a “game-based learning environment” developed by the researchers (Kaneko, Saito, Nohara, Kudo, & Yamada, 2015, p. 404), which required students to complete activities by physically moving through the library. For both groups, learning content related to local library procedures, like hours, arrangement of collections, and methods for locating books and articles. The game collected data that the authors analyzed using statistical methods in an attempt to validate quizzes that were embedded in the game. After finishing the learning experience, all students completed the 20-question post-test, and then responded to the Instructional Materials Motivation Survey (IMMS), a questionnaire designed to gauge learning motivation using the Attention, Relevance, Confidence, and Satisfaction (ARCS) model. One month following the main experiment, all students took a test of declarative knowledge and completed a skills test.
 Main Results – Experimental and control group students gained about the same level of declarative knowledge. All students lost some knowledge in the one-month gap between the main and post-experiment. Students who had learned through Library Adventure were able to borrow a journal and locate a newspaper article more effectively than the control group. In contrast, tutorial users made study room reservations more quickly than the experimental group. More significantly, the IMMS instrument demonstrated that game-based learners scored higher in attention, relevance, and satisfaction than tutorial-based learners. Experimental and control group participants demonstrated the same level of confidence.
 Conclusion – While inconclusive about the effectiveness of games versus tutorials for acquisition and retention of knowledge, the authors concluded that game-based instructional content may foster greater learner engagement, aiding some students in understanding how to use the library in a manner superior to web-based tutorials. Librarians and instructional designers developing game-based learning experiences for novice library users may find this research informative.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,956
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,500
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,247 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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