An Evaluation of Math Applications in the App Store: Do they Contain Benchmarks of Educational Quality?
Notice bibliographique
Résumé
Well-designed math apps can improve students’ engagement and achievement (Fabian et al, 2016). Previous studies have suggested five educational benchmarks that can be used to identify well-designed math apps (Dubé et al., 2020). However, there is limited research evaluating the educational quality of children’s math apps. To address this problem 33 top math apps in the Apple App store were analyzed. Specifically, a coding scheme was developed and applied for the evaluation of the apps’ in-game content. The coding scheme covered five educational benchmarks (scaffolding, feedback, learning theory, math subjects covered, and content integration). The evaluation of these top math apps showed that, in general, most of the math apps contained more than two educational benchmarks in their game. Although all the apps applied a learning theory and contained feedback, there was a lack of variety in these two benchmarks as the apps tended to primarily use direct instruction and corrective feedback. 93% and 72% of apps included math subjects and scaffolding benchmarks, respectively. Among them, various types of scaffolding and math subjects were prevalent. The least common benchmark was intrinsic content integration, which implied that developers failed at linking the math learning content with the game context. Overall, the majority of math apps contain some amounts of educational benchmarks, but the dominant presence of corrective feedback, direct instruction, and only on- demand scaffolding do not suggest a high-level of educational quality. These preliminary findings highlight the need for improved design of educational math apps.
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 | 0,036 | 0,157 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
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 ».