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Enregistrement W4392121972 · doi:10.1111/jcal.12956

An exploration of gendered differences in cognitive, motivational and emotional aspects of game‐based math learning

2024· article· en· W4392121972 sur OpenAlexaff
Lu Zhang, Lei Yue, Tim Pelton, Leslee Francis Pelton, Junjie Shang

Notice bibliographique

RevueJournal of Computer Assisted Learning · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCognitionMathematics educationGame based learningCognitive psychologyCognitive science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Digital game‐based learning (DGBL) has the potential to provide a gender inclusive learning environment for children. Objective The present study aimed to explore gendered differences among primary school learners in grades three, four, and five within the context of game‐based fraction learning from cognitive, motivational and emotional perspectives. Methods Two hundred and sixty‐nine participants completed a pre‐test and post‐test on fraction conceptual knowledge and surveys in math anxiety, intrinsic motivation and self‐efficacy. In addition, facial expression detection technology was employed to evaluate emotional states. Results In general, within the DGBL environment, boys and girls exhibited similar performance in both their understanding of fraction concepts and their motivational aspects. However, gender differences were identified and manifested uniquely across different grade levels. Specifically, third‐grade girls exhibited significantly lower self‐efficacy than boys, but after DGBL intervention, the gender gap in self‐efficacy was no longer significant. Additionally, third‐grade girls achieved significant improvements in both the competence and interest dimensions of their intrinsic motivation, while boys did not show significant improvements. In the fourth grade, girls exhibited a significantly higher frequency of angry expressions compared to boys during gameplay. Fifth‐grade girls' cognitive performance appeared to be less correlated with motivational factors compared to boys. Conclusions The results suggest that DGBL may help narrow the gender difference in math learning, with girls potentially benefiting more from DGBL than boys.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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