Videogame Education as an Anxiety Treatment between Middle-Year Students Post-Covid 19
Notice bibliographique
Résumé
The present article seeks to provoke a discussion into how video games can be used in anxiety treatments and social stimulation tools among middle-year students and children of that same age. To do so, we initially start this article by reflecting on how the covid-19 pandemic disparate all anxiety alerts in our society including mental health issues such as depression and special anxiety disorders. Then we compare how the numbers of anxiety among children and young adults were already alarming before the lockdowns imposition and the social distance measures, especially in urban centers. This rising anxiety condition can be felt especially in the years that followed the social isolation of children especially because their social connection and recognition were just starting to grow and to establish important connections between their peers in-person and in virtual environments, throwing light on how to screen media and children`s homes are related with the anxiety increase and how we can investigate that phenomenon without succumbing to excessive positivism to today`s technology or to a deconstructive pessimism that leads us to distrust those media that are already in contact with middle-year students and children`s in that same age. To do so, we will resort to philosophical tools such as Edusemiotics and Cultural Studies to understand how games such as Minecraft and Roblox can be used in school environments to help students and teachers manage anxiety levels and surpass socialization issues past covid-19 lockdowns. To finish our reflection we also bring some data related to how those same media and games helped middle-year students to surpass social isolation and family disconnection during the pandemic while their kept exercising school content in those games, sharing and debating with their peers on virtual platforms.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».