Creating Meaningful Learning and Improving Students’ Knowledge Using Game-based Learning in Higher Education
Notice bibliographique
Résumé
This paper aimed at investigating the use of game-based learning approach in creating meaningful learning experiences and its influence in improving students’ knowledge on the subject matter. A total number of 120 students enrolled in the accounting system analysis and design course in a university participated in this experimental study. Grounded by Kolb’s experiential learning theory, an experiment was conducted to explore how participants involve themselves in learning from experience by playing educational game. Data were collected through pre and post quiz scores, questionnaire surveys, interviews, and reflections on the students’ feedback. The results of the t-test analysis showed that students achieved higher marks after the game intervention and the difference in the mean score between before and after the game played is statistically significant. The findings suggested that the game-based learning approach in teaching and learning can assist students in understanding the subject better than the teacher-centred approach. The results of the study also found that the learning sessions were more engaging and fun as the respondents enjoyed learning through playing games. In addition, the game-based learning approach motivates them to conduct self-study while seeking answers to solve the game tasks. Practically, this study contributes to disseminate awareness among academicians and industry practitioners in developing more educational games that can be used in teaching and learning. Theoretically, it contributes to the existing literature of game-based teaching approach.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 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) | 0,002 | 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 ».