A Reusable Multiplayer Game for Promoting Active School Transport: Development Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most children and adolescents in Sweden do not meet the recommended daily physical activity levels of the World Health Organization. Active school transport (AST) and gamification are potential methods for increasing children's daily physical activity. We previously developed a game named Tic-Tac-Training for promoting active transport at workplaces; however, the game has not been applied to AST. OBJECTIVE: The objectives of this study are to investigate how Tic-Tac-Training functions to promote AST among schoolchildren in northern Sweden, improve the game to be more suitable for schoolchildren, and construct a road map for future development based on children's ideas. METHODS: First, we developed Tic-Tac-Training using the Scrum agile software development method. Second, we conducted a questionnaire-based formative evaluation of the game with schoolchildren (n=16; 9/16, 56% male; 6/16, 38% female; and 1/16, 6% other aged 11-12 years) in Luleå, Sweden. Third, we conducted focus group interviews with 33 children (13/33, 39% male and 20/33, 61% female aged 12-13 years) to gather ideas for gamifying AST. We mapped the interview results to the Octalysis gamification framework and established a road map for future development. RESULTS: The formative evaluation revealed several issues, including a lack of interesting game features, lack of support for continuous engagement, disliked competitive features, and lack of incentives for discourse and participation. New features such as rewards, collectibles, and levels were implemented based on the results. The focus group interviews revealed additional ideas for gamifying AST, such as using avatars, in-game currency and trading, and context-sensitive tasks. CONCLUSIONS: The results have several potential impacts on how reusable, gamified AST interventions can be developed and what kind of gamification elements schoolchildren in northern Sweden wish to see. These results can interest game researchers and teachers who wish to apply gamification in school contexts. Finally, we aim to continue developing the game based on the road map.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».