Integrating a Video Game Recording Into a Qualitative Research Methods Course to Overcome COVID-19 Barriers to Teaching: Qualitative Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Because of the COVID-19 pandemic, a doctoral-level public health qualitative research methods course was moved to a web-based format. One module originally required students to conduct in-person observations within the community, but the curriculum was adapted using a web-based video game exercise. OBJECTIVE: This study sought to evaluate students' perceptions of this adaptation and determine whether the new pilot format successfully met the module's original learning objectives. METHODS: Recorded footage of a video game session was used for students to observe, take field notes, and compare the results. Qualitative methods were used to evaluate student feedback on the curriculum and determine whether the original learning objectives were met. Data were analyzed using a directed content analysis. RESULTS: The findings demonstrate that all the learning objectives of this adapted qualitative observational research assignment using a web-based video game exercise were successfully met; namely, the students learned how to compare and contrast the observational notes of peers and to evaluate how personal bias and environmental factors can affect qualitative data collection. The assignment was also positively received by the students. CONCLUSIONS: The results align with the constructivist learning theory and other successful COVID-19 implementations. Our study demonstrates that the learning objectives of a qualitative observational assignment can be addressed given that there are proper forethought and delivery when the assignment is adapted to a web-based context using a video game exercise.
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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 | 0,066 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».