Game-Based Learning Outcomes Among Physiotherapy Students: Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: University teaching methods are changing, and in response to a classical teacher-centered approach, new methods continue to strengthen knowledge acquisition by involving students more actively in their learning, thus achieving greater motivation and commitment. OBJECTIVE: This study aimed to analyze the degree of satisfaction of physiotherapy students who used a board game-based approach, as well as to compare the difference between traditional and gamification teaching methods and their influence on the final evaluation of these students. METHODS: A comparative study was conducted. Participants were physiotherapy students who were enrolled in the subject of "physiotherapy in geriatric and adult psychomotricity" (n=59). They were divided into two groups (experimental [n=29] and control [n=30] groups) through convenience sampling. The experimental group received gamification lessons, where the students performed different tests adapted from Party&Co, and the control group received traditional lessons. A total of 16 theoretical lessons were received in both groups. RESULTS: The scores in the final examination of the subject were higher in the experimental group (mean 7.53, SD 0.95) than in the control group (mean 6.24, SD 1.34), showing a statistically significant difference between the two groups (P=.001). CONCLUSIONS: Overall, the "Physiotherapy Party" game not only stimulated learning and motivated students, but also improved learning outcomes among participants, and the improvements were greater than those among students who received traditional teaching.
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 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».