Marine XR: The impact of an immersive learning AR app on student motivation and engagement with the biology, ecology and conservation of basking sharks
Notice bibliographique
Résumé
There is growing evidence that technology-enhanced teaching can foster engagement in scientific literacy for all students. For example, immersive educational technologies, such as augmented reality (AR), focus on engaging students by providing interactive experiences that intrinsically motivate them to explore both virtual and real environments for science learning. We developed a "tap-to-place" highly immersive augmented reality application, Marine XR, that uses the principles of gamification, simulation, role-playing and immersion to engage students in scientific concepts. Marine XR focuses on one of the world's ocean giants, the basking shark, to teach students fundamental scientific skills, while simultaneously emphasizing the importance of ocean conservation. We conducted a controlled experimental study comparing the impact of Marine XR to a more traditional webbased learning module in a large, first-year environmental sciences class under remote learning conditions (~200 students). Specifically, we measured how motivation, engagement, engrossment, and cognitive load differed between the two groups within the context of their attitudes towards science (as assessed by the Modified Attitudes Towards Science instrument). In addition, we investigated whether Marine XR could increase motivation to participate in a subsequent learning experience. The results of the study and its consequences will be discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».