Leaderboard Design Principles to Enhance Learning and Motivation in a Gamified Educational Environment: Development Study
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Gamification in education enhances learners' motivation, problem-solving abilities, decision-making abilities, and social skills such as communication. Numerous ongoing studies are examining the application of gamification design methodology and game mechanics to a learning environment. Leaderboards are a type of game mechanic that assist learners in goal setting and unleash the motivation for learning. OBJECTIVE: The aim of this study was to develop leaderboard design principles to assist learners in efficient goal setting, improve learning motivation, and promote learning in gamified learning environments. METHODS: This study implemented 2 different strategies. First, we analyzed previous research on leaderboards that focus on educational efficacy and influence on social interactions. Second, we collected and analyzed data related to cases of leaderboards being used in educational and sport environments. RESULTS: This study determined 4 leaderboard design objectives from previous studies. Based on these objectives, we developed 3 leaderboard design principles. First, macro leaderboards and micro leaderboards should be designed and used together. Second, all the elements used to measure learners' achievements in an educational environment should be incorporated into the micro leaderboard. Third, leaderboards should be designed and considered for application in contexts other than learning environments. This study further analyzes best practices considering the 3 leaderboard design principles. CONCLUSIONS: This study contributes toward resolving problems associated with leaderboard design for the application of gamification in educational environments. Based upon our results, we strongly suggest that when teachers consider applying gamification in classrooms, the leaderboard design principles suggested in this research should be incorporated.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle