Digital Game-Based Learning in Higher Education: ESL Teachers and Students Perceptions
Notice bibliographique
Résumé
Digital game-based learning (DGBL) is a new approach in educational settings that aims to engage students, encourage curiosity, and provide a versatile learning experience. It has been integrated into educational settings due to the widespread use of digital games by students. This study examines the perceptions of integrating digital games into English as a Second Language (ESL) classroom among 89 second-year engineering students and 11 teachers at a private university in Chennai, India. Employing a mixed-methods research design, data were collected and analyzed using SPSS software. Unlike previous studies that focus solely on the positive aspects of DGBL, this research highlights both the benefits and potential drawbacks of integrating digital games into English language education. By comparing teachers’ and students’ perspectives, the findings emphasize the importance of careful selection and integration of digital games and reveal significant insights into the cognitive, affective, and social aspects of digital game-based language learning. These insights are crucial for guiding policy decisions, instructional practices, and resource development in language education. The study underscores the value of digital games as innovative educational tools and advocates for their thoughtful adoption of digital and technology-based teaching and learning in 21st-century in ELT practices can enhance multidisciplinary skill development.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».