MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3132066327 · doi:10.1177/2042753021995315

“Access to technology is the major challenge”: Teacher perspectives on barriers to DGBL in K-12 classrooms

2021· article· en· W3132066327 sur OpenAlexaffabout
Cristyne Hébert, Jennifer Jenson, Tatyana Terzopoulos

Notice bibliographique

RevueE-Learning and Digital Media · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of ReginaYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGame based learningCurriculumMathematics educationPedagogyPsychologyMultimediaComputer scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, we report on a study of 32 teachers and their implementation of a digital game designed to support the human and physical geography curriculum in grades 7 and 8 in the province of Ontario, Canada. The purpose of the paper is to analyze and robustly represent the experiences of teachers who participated in the study, most of whom had never before constructed an integrated learning experience utilizing a digital game with one of their classes. By centering teacher voices, which often do not appear in research on digital game-based learning (DGBL), we hope to provide insight into some of the real challenges of incorporating digital games into classrooms.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0120,012
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,298 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations87
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueE-Learning and Digital MediaMême sujetEducational Games and GamificationTravaux en français237 207