The Feasibility of an Innovative Gamified Flipped Classroom Application for University Students in EFL Context: An Account of Autonomous Learning
Notice bibliographique
Résumé
Aligned with the progress of technology and the availability of online resources, there is a growing inclination to incorporate game elements or gamification into educational settings, particularly in English language classrooms. This mixed methods research endeavors to examine the potential of the Gamified Flipped Classroom Application (GFCA) named “Classcraft” to enhance student’s learning ability, motivation, and autonomy. Questionnaires were employed to explore students’ attitudes towards the utilization of GFCA as an innovative learning tool within the research context. Furthermore, semi-structured interviews were conducted to gain deeper insights into students' perspectives regarding the use of Classcraft in augmenting their learning motivation and autonomy. The study was carried out with a cohort of 31 Thai EFL students enrolled in English for import and export courses at a public university in northeastern Thailand. The findings revealed that the student’s learning ability exhibited improvement, as evidenced by a higher mean score in the posttest compared to the pretest, subsequent to the implementation of the gamified flipped classroom application in the course. Additionally, a majority of the students expressed a favorable inclination towards the application due to its effectiveness in enhancing their learning motivation, and autonomy and providing an enjoyable and engaging learning experience.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».