Using Kahoot! As A Formative Assessment Tool in Science Teacher Education
Notice bibliographique
Résumé
The development of 21st century competencies and skills in science teaching and learning is a key strategic imperative. Game-based learning platforms can be used to promote pedagogic innovation in various educational settings. Game-based applications such as Kahoot! have been increasingly used in education to facilitate meaningful enactment of formative assessment practices. Within the realm of science education, formative assessment is largely perceived as an assessment practice with pedagogic potential to enhance students’ academic performance, motivation and engagement during the teaching and learning process. Kahoot! is an interactive game-based learning platform which can essentially be utilised to enhance students’ academic performance, motivation and engagement in the classroom. This paper explores the role of Kahoot! as a formative assessment tool to enhance students’ academic performance, motivation and engagement with a view to help students to achieve stipulated learning outcomes during remote teaching and learning in undergraduate Physical Sciences teacher education. The research study adopted a generic qualitative design and involved 21 purposively selected preservice Physical Sciences teachers at a South African university. Data was collected through semi-structured interviews and the administration of qualitative user-generated online quizzes with the participants. The findings demonstrated that Kahoot! plays a significant role in enhancing students’ academic performance, motivation and active engagement during remote teaching and learning. Theoretical implications for technology-enhanced teaching and learning are discussed.
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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 | 0,023 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».