STEAM Learning Environment on Gamification System to Promote Innovators: A Bibliometric Analysis and Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The STEAM learning environment with a gamification system has been found to promote innovators by enhancing creative thinking and innovation skills in students. It can engage and motivate students, making the course content come alive. The objective of this study is to provide an overview of the research conducted in the field of STEAM education with a focus on gamification, specifically examining studies published within the last six years. A bibliometric analysis and systematic reviews were performed to examine the trends in published literature on steam learning environment on gamification systems to promote innovators between the years 2018 and 2023. The retrieval of pertinent documents was conducted by employing keywords associated with “TITLE-ABS-KEY (“steam” AND “gamification” AND “innovation” AND “skill” AND “innovator” AND “learning environment” AND “ecosystem”)” in the title, abstract, and keywords of the documents. Consequently, a total of 5 documents were obtained from the Scopus database for the purpose of conducting bibliometric analysis and systematic review. The review examines the pattern of publication growth, identifies the papers with the highest citation counts, determines the primary sources of these articles, assesses the productivity of writers, analyzes the leading countries contributing to the field, and identifies the prominent subject areas within the research domain. Based on the results of our investigation, it can be concluded that Thailand exhibits the highest level of productivity in terms of publications and citations. Education and Information Technologies is widely recognized as the primary scholarly resource in its field. Through the co-occurrence of keywords analysis, we determined that the most significant keywords associated with steam learning environment on gamification systems to promote innovators are gamification, creative thinking, steam education, design thinking and digital learning ecosystem and so on. The computer science and social science domains have the highest number of published documents.
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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.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
| gpt | Bibliométrie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Autre devis | high |
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 | 0,025 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,139 | 0,122 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Les modèles divergent sur des parties de cette classification; chaque voix est préservée dans la section en fin de page.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».