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Enregistrement W3008151816 · doi:10.1111/jcal.12422

Supporting primary students' learning of fraction conceptual knowledge through digital games

2020· article· en· W3008151816 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Computer Assisted Learning · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMathematics
ThématiqueCognitive and developmental aspects of mathematical skills
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraction (chemistry)Mathematics educationControl (management)Game based learningMultimediaEducational technologyClass (philosophy)Computer scienceTest (biology)Teaching methodDigital learningMobile devicePsychologyArtificial intelligenceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract With the advent of mobile technologies, well‐designed fraction apps can be used to help children gain fraction knowledge, a challenging topic for both teachers and students. The present pilot study adopted a quasi‐experimental design to investigate whether children can learn fraction concepts equally well if half of the lesson time (20 min) is replaced with game‐based learning. Keeping the total lesson time (40 min) identical, the control group ( N = 33) received traditional instruction, and the experimental group ( N = 32) was presented with a blended learning approach spending half of the class time (20 min) playing tablet‐based fraction games, where each of the learners had their own tablet. The results suggested that in the posttest, the experimental group achieved similar learning gains to the control group and appear to have achieved better performance in the transfer test than the control group. This paper also discusses the efficiency of game‐based learning, the mechanism of how fraction games might enhance learning, and the potential of integrating game‐based learning in educational settings.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,725
Score d'incertitude au seuil0,694

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,300 · 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