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Enregistrement W4392898265 · doi:10.62608/2831-3550.1012

VR Let My Creativity Out: Youth Creating with Immersive Learning Technologies

2023· article· en· W4392898265 sur OpenAlexafffund
Paula MacDowell

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Emerging and Disruptive Innovation in Education VISIONARIUM · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCollege of Education, University of SaskatchewanLindenwood University
Mots-clésCreativityPsychologyHuman–computer interactionComputer scienceMultimediaMathematics educationCognitive scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With a greater demand for ingenuity and innovation in today’s creative economy, educators need to be creative practitioners inasmuch as students must be, learn, and grow creatively. This qualitative study explores the affordances and constraints of youth creating with immersive learning technologies at a Youth VR Research Camp. A class of 28 students in grade 8, ages 13 and 14, were invited to participate as the co-researchers. The data collection methods included artifact analysis, student-led pair interviews, sharing circles, surveys, and observation. The process of research-creation involved MultibrushVR and FrameVR design challenges focussed on pro-social and environmental change. Findings revealed that the immersive experiences provided flexible learning pathways for the youth to take creative risks, exercise autonomy over their learning, and co-design with peers in novel ways. Although a few co-researchers reported discomforts, such as dizziness or nausea, from using the Meta Quest headsets, a significant 94% expressed interest in further learning through VR. Furthermore, 78% concurred that VR facilitated creative self-expression, while 88% acknowledged having the freedom to make decisions about their learning in VR. These findings indicate that immersive education, when effectively designed, can be a viable strategy for teachers striving to nurture creative learning and creative thinking in their classrooms. The data collected in this study serves as a foundation for future research on the role of immersive education in augmenting creativity and facilitating self-directed learning.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Qualitatiflow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,618

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,354 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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