Factors Contributing to Collaborative Game-Based Learning (CGBL) Effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
In facing the Covid-19 pandemic, the teaching and learning landscape in Malaysian schools has also changed accordingly. The Ministry of Education has introduced Teaching and Learning at Home to take over the previous methods. Conventional teaching methods are unfitting during the ‘new norm’. Therefore, teachers need to diversify their instructional strategies and search for various resources in the digital environment - learning in this mode should create a fun digital learning environment. Digital Game-based Learning (DGBL) is a teaching aid that is capable of promoting enjoyment in learning. This article focused on DGBL as a learning method in a collaborative environment called Collaborative Game-based Learning (CGBL). There is a shortage of insight on the factors that support DGBL’s efficiency in the digital environment, specifically in CGBL in educational settings. This article employed a systematic Thematic Review (TR) approach to synthesise the literature published from 2016 until 2021 on CGBL in the digital environment. A keyword search was conducted, followed by a filtering process using inclusion criteria from the Scopus, Lens, and Mendeley databases. The author identified 65 peer-reviewed journal papers. Only 34 articles were used to be reviewed after the inclusion and exclusion processes. A TR of these articles identified 95 initial codes, later grouped into 32 codes, and created ten categories from three themes. From the TR results, it is found that the factors contributing to CGBL effectiveness are learning environment, learning motivation and learning strategies. This work provides insight on various parties in considering the implementation of CGBL in Teaching and Learning at Home as one of the appropriate alternative resources and methods.
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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 | 0,017 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».