Designing gamified assistive apps: A novel approach to motivating and supporting students with learning disabilities
Notice bibliographique
Résumé
The present research endeavor delves into the profound effects of gamified assistive applications on the levels of user engagement, motivation, and academic attainment within the population of students grappling with learning disabilities in the esteemed nation of Jordan. The study involved individuals who actively interacted with a gamified assistive application that was specifically developed to offer tailored educational opportunities and enhance their scholarly advancement. The analysis of descriptive statistics unveiled a noteworthy degree of app engagement, signifying the app's proficiency in captivating and maintaining students' focus. The utilization of paired-samples t-tests revealed noteworthy enhancements in both intrinsic and extrinsic motivation subsequent to the utilization of the application, thereby underscoring the favorable impact of gamified components on student motivation. Furthermore, a notable enhancement in scholastic attainment was noted, underscoring the application's influence on augmenting students' educational results. The findings of the correlational analysis unveiled a noteworthy association between the utilization of mobile applications, the presence of intrinsic motivation, and the attainment of academic success. This implies that heightened levels of engagement and motivation are linked to enhanced academic performance. The results of this study highlight the considerable promise of gamified assistive applications in fostering motivation and providing support to students who face challenges associated with learning disabilities. The incorporation of gamification into educational technologies presents educators with a promising strategy to cultivate active participation and elevate scholarly accomplishments within this demographic, ultimately advancing inclusivity and fostering educational triumph.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».