Designing gamification for geometry in elementary schools: insights from the designers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Popularly used in marketing and business, gamification has been gaining interest in educational contexts for its potential to invigorate otherwise mundane or difficult processes. A gamified environment transfers motivational elements of games to learning activities thereby engaging learners in the learning task thus transforming dull classroom environments to smart ones. This paper presents the design process of a gamification intervention in geometry at elementary level, based upon Huang and Soman (Gamification of education. Research report series: behavioural economics in action, 29. Rothman School of Management, University of Toronto, Toronto, 2013) model. We describe how insights from various sources helped us to refine an intervention previously used in one school. The design focuses on gamifying the tangram, an unplugged resource, through incorporating game-based elements of leader boards, points/stars and challenge levels to motivate young learners individually and in teams. Cognitive and motivational scaffolding undergird five challenge levels to bring affordances to self and social elements for learner participation in increasingly complex geometry tasks. There are limited theoretical models to guide educational researchers, especially ones that do not require digital resources. This paper presents our insights and recommendations to support scaffolded learning in student-centred gamified learning environments.
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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 | 0,015 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| 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 ».