The Use of Digital Video Games in an Elementary Teacher Education Program: Exploring Teacher Candidates’ Attitudes and Interest towards Physics
Notice bibliographique
Résumé
For decades, digital video games (DVGs) have been used in various educational contexts. However, there has been limited exploration into how they could be used in teacher education programs to investigate how DVGs, in their play, could affect teacher candidates’ (TCs) attitudes towards and interests in physics and physics education. Using a mixed method approach, and a multiple case study design and methodology, data were collected from a single Ontario university for two cases - primary/junior (PJ) and junior/intermediate (JI) TCs enrolled in science education – to explore how TCs engaged with, and responded to physics-focused DVGs. Portraits for each case were constructed from data collected on influencers, (in)formal physics education, physics experiences, physics teacher self-efficacy, as well as personal and professional gaming habits and exposure, to understand their experiences with two DVGs: Huje Tower and Vita: Saving Sutom. Data included: surveys, audio recordings of gameplay think-alouds (GPTA), post-gameplay small group discussions (SGD), field notes and photographs. Case portraits revealed that prior to gameplay PJ TCs had taken fewer formal physics courses, engaged with fewer hands-on practical experiences, and had less gaming experience than JI TCs. Using a gender lens, female participants were also found to have significantly lower physics-teacher self-efficacy than male participants. A multiple case analysis showed DVGs affected participants’ physics learning and physics identity, and a modest increase in physics teacher self-efficacy was found, which some participants directly attributed to gameplay. This study’s findings have implications for researchers, teacher educators and video game designers. For researchers, DVGs continue to occupy a space for yet unexplored growth, in terms of how DVGs could be used to shape a player’s feelings towards subject matter, affect TCs’ efficacy, and support independent learning. For teacher educators, meaningfully selected DVGs have untapped potential to provide virtual experiences for players, and highlight areas of need for further support. For designers, DVGs are still met with skepticism beyond being used as either a motivator or time filler within the classroom. As such, there is a need for better designed serious games (e.g. storyline, purpose, learning outcome) to make them part of a larger learning strategy.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».