Serious Games as a Complementary Tool for Social Skill Development in Young People: A Systematic Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
Background The use of games for social skill development in the classroom is accelerating at a tremendous rate. At the same time, the research surrounding games designed for teaching social skills remains fragmented. This systematic review summarizes the current existing literature on social skill serious games for young people ages 5 to 19 and is the first review of serious games to note the demographic and geographic component of these studies. Method This review included papers that: evaluated a game designed to teach social skills; included measurable, quantitative outcomes; have a translation or be published in English; were peer-reviewed; date from January 2010 to May 2020; and have a nonclinical study population between ages of 5 to 19. Keywords were obtained from the CASEL 5 framework. Results Our findings are mixed but suggest that serious games may improve social skills when used alongside in-person discussion. We also found potential effects of the length of time of gameplay, intervention, and follow-up on social skill serious game effectiveness. Although this review found promising research conducted in East Asian countries and with minority samples in the United States, the majority of social skill serious game research takes place in the United States and Australia, with unreported demographic information and white-majority samples. Conclusions Due to the limited number of published studies in this area and studies lacking methodological rigor, the effectiveness of using games to teach social skills and the impact of background on social skill learning require further discussion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».