Assessing Ethoshunt as a Gamification-Based Mobile App in Ethics Education: Pilot Mixed-Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gamification has remarkable potential in the learning space. The process of creating a gamified system and its influence on human behavior reflect the interaction between educators and machines. OBJECTIVE: The purpose of this pilot study was to present Ethoshunt as a gamification-based mobile app that can be used in teaching and learning ethics. METHODS: This study involved a mixed-methods research design. The researchers surveyed 39 undergraduate students who were introduced to Ethoshunt in order to examine the relationships between mobile app usability and positive emotions, ethical competency, and user experience. Affinity diagramming was used as a tool to organize the opinions and experiences of participants using featured gamification elements. RESULTS: Game dynamics and game mechanics explained the functionality of Ethoshunt. In addition, the learning flow through Ethoshunt was discussed. Overall, the findings were positive, and mobile app usability had the strongest relationship with positive emotions (r=0.744, P<.001), followed by ethical competency (r=0.686, P<.001) and user experience (r=0.614, P<.001). CONCLUSIONS: Positive emotions could be perceived as an important dimension in the development and usability of Ethoshunt. The researchers suggest that the gamification-based mobile app advocated in this study may provide ideas for ethics educators who wish to develop a technology-mediated learning environment.
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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 | 0,009 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».