Differentiated instruction in digital video games: STEM teacher candidates using technology to meet learners’ needs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Differentiated instruction (DI) is a teaching approach that aims to achieve learning for diverse students. This study reports on promoting STEM teacher candidates’ (TCs’) implementation of technology-enhanced DI in teacher education courses. The research questions are: (1) How do TCs develop digital video games (DVGs) to be inclusive of DI?, and (2) If, and to what extent are DVGs effective tools to implement DI in secondary science classes? The analysis of eight DVGs, developed by the TCs, shows that most TCs were able to proficiently integrate DI practices in their DVGs. Furthermore, DVGs are effective tools to differentiate instruction by facilitating pacing variation for different students, differentiating difficulty levels, scaffolding, integrating multimodalities to present the content in different formats, utilizing engaging features, representing different learners of various backgrounds, promoting conceptual understanding, and enabling different assessment forms especially formative and diagnostic assessments. This research is significant as it highlights how digital resources such as DVGs can be used to address individual learners’ needs, interests, profiles, and academic achievement levels. Additionally, this research informs instructional designers, game developers, and curriculum specialists on ways to incorporate equity, diversity, and inclusion pedagogies such as DI in digital educational resources.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 découle