Combining Game-Based Learning with Design Thinking Using Block-based Programming to Enhance Computational Thinking and Creative Game for Primary Students
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to develop a combining game-based learning with design thinking using block-based programming to enhance computational thinking and creative games for primary students and will be referred to as game-based learning from now on. The purpose of this research is to 1) develop a model for game-based learning, 2) develop the system for game-based learning, 3) evaluate students' computational thinking after implementing game-based learning, and 4) evaluate the creative games created by students after game-based learning is implemented. The research tools included 1) the model for the game-based learning, 2) the model-appropriate evaluation form, 3) the learning system evaluation form 4) the computational thinking evaluation form, and 5) the creative game evaluation form. The research results showed that 1) the evaluation results of the model are appropriate for teaching at the highest level (x = 4.82, SD = 0.42) and could be used for experimental teaching, 2) The results of game-based learning system quality are at the highest level (x = 4. 57, S.D. = 0. 50). The researcher implements a game-based learning model and system to teach a sample group of 24 students in grade 4, using a purposive sampling method. The results of the implementation could be summarized as follows: 1) the results of students' computational thinking evaluation after implementing the model and system are significantly higher than before at the .05 level. 2) evaluation results of creative games that students developed after implementing the model and system are at a high level (x = 4.29, S.D. = 0.52)
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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 | 0,002 | 0,005 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».