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Enregistrement W4405113139 · doi:10.3390/app142311379

Examining the Effectiveness of Mnemonics Serious Games in Enhancing Memory and Learning: A Scoping Review

2024· review· en· W4405113139 sur OpenAlexafffund
K. H. Fung, Kiemute Oyibo

Notice bibliographique

RevueApplied Sciences · 2024
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueMemory Processes and Influences
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMnemonicComputer scienceMemorizationScopusMemory workScope (computer science)MultimediaPsychologyWorld Wide WebMathematics educationMEDLINECognitive psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mnemonics hold potential for promoting long-term memory. Hence, they are being leveraged in serious games aimed to support long-term retention and retrieval of information. However, there is limited work focused on synthesizing the published research and findings on mnemonics serious games with a view to uncovering the extent of their application and effectiveness. This scoping review aims to bridge this gap. Articles were retrieved from four databases (ACM Library, IEEE Xplore, Scopus, and Web of Science). The criteria for inclusion were that the papers must be user studies that focused on mnemonics and serious games at the same time, were written in English, and were published in peer-reviewed journals or conferences. Two researchers, with the guidance of a senior researcher, independently and collaboratively assessed the eligibility of the retrieved papers using the PRISMA flowchart, elicited the relevant data, and tabulated the results in tables and charts using the GPS (game play, purpose, and scope) model. There were 12 papers that were accepted in this scoping review. Overall, most of the mnemonics serious games had a positive effect on memory, suggesting that they hold potential for promoting long-term memory, especially in memorization-intensive instructions, where a good number of students still struggle to retain taught material due to pedagogical, personal, and social challenges. However, more research still needs to be conducted, especially in the area of player-created mnemonics and teaching users how mnemonics can be effectively created using visualization and elaboration techniques.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,570
Score d'incertitude au seuil0,807

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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