Impact of Adaptive Educational Game Applications on Improving Student Learning: Efforts to Introduce Nusantara Culture in Indonesia
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to introduce Nusantara culture based on educational games by adjusting students' learning styles. Culture as an ancestral heritage tradition needs to be preserved by introducing it to the younger gen-eration from an early age. However, the survey results found that less than 26% of student respondents un-derstood Nusantara culture well. Compared to previous research, the model of cultural introduction through adaptive educational games is more fun because it is adapted to the way students learn. This research was carried out using the Design-Based Research (DBR) method through 4 stages of the procedure. The feasibil-ity test and application effectiveness test were carried out on a group of students from several elementary schools in Indonesia, who were taken using a cluster random sampling technique. The results of media design and content validation obtained an average value of 0.76 and 0.82, which means that the media is declared valid. The feasibility test used the System Usability Scale (SUS) with an average value of 80% in the acceptable category. The results of the research obtained a description of the comparison of the final scores of the control class and the experimental class, which was 55 compared to 75. This study concluded that learning media for introducing Indonesian culture based on adaptive educational games had a positive impact by effectively increasing learning outcomes on students' understanding of Indonesian culture. Further development of this game application can be expanded in the application of animation in more depth.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».