Educational virtual games in supporting SDG 4: Research trend in Scopus, Topic, and Novelty explored
Notice bibliographique
Résumé
Quality education is one of the aspects targeted for development by the SDGs points. Virtual game education is one of the tools used to achieve the goals emphasized by the SDGs. This research aims to identify trends and contributions of virtual game education (VGE) in education. This research uses bibliometric analysis techniques sourced from the Scopus database. The software used to visualize existing data is VosViewer . Over the past five years, research on VGE has been steady, peaking in 2022 with the most significant number of documents. VGE research increased from 2019 to 2022 but decreased in 2023. VGE research has been published as conference papers with Springer as publisher. Canada and the US are countries that have made significant contributions to this research. Ten dominant subjects impact education by developing digital learning media technology. The research uses a combined approach (quantitativequalitative) in the data analysis. These things are closely related to SDG point 4 (quality of education). Research on similar topics can be further developed using data other than Scopus, such as WOS and Citespace , as tools for more interesting visualization compared to VOSviewer .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».