Involvement of End Users in the Development of Serious Games for Health Care Professions Education: Systematic Descriptive Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: On the basis of ethical and methodological arguments, numerous calls have been made to increase the involvement of end users in the development of serious games (SGs). Involving end users in the development process is considered a way to give them power and control over educational software that is designed for them. It can also help identify areas for improvement in the design of SGs and improve their efficacy in targeted learning outcomes. However, no recognized guidelines or frameworks exist to guide end users' involvement in SG development. OBJECTIVE: The aim of this study is to describe how end users are involved in the development of SGs for health care professions education. METHODS: We examined the literature presenting the development of 45 SGs that had reached the stage of efficacy evaluation in randomized trials. One author performed data extraction using an ad hoc form based on a design and development framework for SGs. Data were then coded and synthesized on the basis of similarities. The coding scheme was refined iteratively with the involvement of a second author. Results are presented using frequencies and percentages. RESULTS: End users' involvement was mentioned in the development of 21 of 45 SGs. The number of end users involved ranged from 12 to 36. End users were often involved in answering specific concerns that arose during the SG design (n=6) or in testing a prototype (n=12). In many cases, researchers solicited input from end users regarding the goals to reach (n=10) or the functional esthetics of the SGs (n=7). Most researchers used self-reported questionnaires (n=7). CONCLUSIONS: Researchers mentioned end users' involvement in the development of less than half of the identified SGs, and this involvement was also poorly described. These findings represent significant limitations to evaluating the impact of the involvement of end users on the efficacy of SGs and in making recommendations regarding their involvement.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».