Self-Directed Learning and Consensus Decision-Making in the Co-Creation of Virtual Worlds Promoting Student Mental Health Through Mobile Technology Use: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Mobile technology advancements have led to cellphone bans in some school jurisdictions that judge their utilization by students as unhealthy, antisocial, and educationally controversial. What banning student cellphones neglects is the positive mental health that derives from self-directed learning promoted by mobile technology use of the co-creation of virtual worlds regarding those with whom the cellphone user establishes an online community. This scoping review examines the range of peer-reviewed research from 2021-2025 demonstrating positive mental health value in self-directed mobile technology use through co-creating virtual worlds with a search of seven primary databases and one supplementary database of the keywords “self-directed learning, mobile technology, co-creation, virtual worlds”, excluding reviews, book chapters, abstracts, and conference proceedings. The assessment of the findings is that cellphone use promotes a combination of self-directed learning, consensus decision-making, and mental health benefits when virtual worlds are co-created by students permitted their use. Appraising these results—regarding self-directed learning, consensus decision-making, and student mental health—the conclusion is that in contemplating school cellphone use of mobile technology, educators rethink banning their classroom use. The aim would be to support the co-creation of virtual worlds to promote increased self-direction, consensus decision-making, and positive mental health.
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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 | 0,015 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».