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Enregistrement W4223983382 · doi:10.5539/res.v14n2p32

The Active Methodology of Gamification to Improve Motivation and Academic Performance in Educational Context: A Meta-Analysis

2022· article· en· W4223983382 sur OpenAlexvenueno aff
Javier Mula-Falcón, Iñaki Moya-Roselló, Alberto Ruiz‐Ariza

Notice bibliographique

RevueReview of European Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisContext (archaeology)PsychologyPsychological interventionIntrinsic motivationMathematics educationMedical educationPedagogyApplied psychologySocial psychologyMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gamification is an active methodology that involves using game elements in a non-game situation. Gamification has shown to increase motivation and learning in different types of academic students; however, the educational literature shows inconclusive findings. The aim of this meta-analysis is to analyse the effects of gamification on motivation and academic performance in an educational context. Sixteen interventions carried out between January 2010 and the end of January 2022 were retrieved from the databases and included in this meta-analysis. One study was carried out in Primary school, three in Secondary school, and twelve in universities. Four papers analysed the effects on motivation, five on academic performance and seven on both. Results showed that gamification could increase the motivation (SMD = 0.51; 95% CI [0.29, 0.73]; I2 59%; p < 0.00001) and academic performance (SMD = 0.89; 95% CI [0.45, 1.32]; I2 90%; p < 0.0001) in all the educational stages. The implications of including gamification programmes in the educational context are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,322
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,140 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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