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Enregistrement W3152546283 · doi:10.2196/22992

Using a Web-Based Quiz Game as a Tool to Summarize Essential Content in Medical School Classes: Retrospective Comparative Study

2021· article· en· W3152546283 sur OpenAlexvenueno aff
Varah Yuenyongviwat, Jongdee Bvonpanttarananon

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFaculty of Medicine, Prince of Songkla UniversityPrince of Songkla University
Mots-clésClass (philosophy)Mathematics educationMedical educationMultimediaPerceptionComputer sciencePsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Kahoot! is a web-based technology quiz game in which teachers can design their own quizzes via provided game templates. The advantages of these games are their attractive interfaces, which contain stimulating music, moving pictures, and colorful, animated shapes to maintain students' attentiveness while they perform the quizzes. OBJECTIVE: The aim of this study was to evaluate the use of Kahoot! compared with a traditional teaching approach as a tool to summarize the essential content of a medical school class in the aspects of final examination scores and the perception of students regarding aspects of their learning environment and of process management. METHODS: This study used an interrupted time series design, and retrospective data were collected from 85 medical students. Of these 85 students, 43 completed a Kahoot! quiz, while 42 students completed a paper quiz. All students attended a lecture on the topic of bone and joint infection and participated in a short case discussion. Students from both groups received the same content and study material, with the exception that at the end of the lesson, students in the Kahoot! group completed a quiz summarizing the essential content from the lecture, whereas the other group received a paper quiz with the same questions and the teacher provided an explanation after the students had finished. The students' satisfaction was evaluated after the class, and their final examination was held 2 weeks after the class. RESULTS: The mean final examination score in the Kahoot! group was 62.84 (SD 8.79), compared to 60.81 (SD 9.25) in the control group (P=.30). The students' satisfaction with the class environment, learning process management, and teacher were not significantly different between the 2 groups (all P>.05). CONCLUSIONS: In this study, it was found that using Kahoot! as a tool to summarize the essential content in medical school classes involving a lecture and case discussion did not affect the students' final examination scores or their satisfaction with the class environment, learning process management, or teacher.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0230,001

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,382 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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