Educational AR Board Game: Teach History and Spread Awareness About an Immoral Social Practice Through the Medium of an Augmented Reality Board Game
Notice bibliographique
Résumé
<p>Purpose. This thesis investigates the potential of a custom-built hybrid educational board game as a tool to teach history and spread awareness on a social tradition called Sati, where a widow burns on the funeral pyre with her dead husband. Furthermore, it investigates if a board game is an effective tool to teach an academic subject such as History in a school setting. </p> <p>Method. Participant behaviour and emotional connection regarding the social tradition as well as the amount of historical knowledge gained were observed during a pilot study of SUTTEE. A total of 12 students participated in the pilot study: 6 Indian students who were aware of Sati, and 6 non-Indian students who were unaware of the tradition. </p> <p>Results. Student participation and understanding of historical context improved after playing the game twice. Those unaware of the tradition accepted that they had learned a lot about it after playing the game, and the group that was aware of such a tradition acknowledged that the game provided a deep understanding of the social tradition and the history of India. </p> <p>Conclusion. Participant feedback and observational analysis indicate that a group of people playing an educational game can result in gaining extra knowledge than an individual playing and learning by himself. Furthermore, time constrained decision-making in a game environment helps to maintain student engagement, motivation to play and learn facts for the purpose of winning game. However, an educational game cannot replace books, but it can be used as a pedagogical approach to enhance learning and teaching methods.</p>
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».