Interactive App-Based Games for Bilingual Education: Advancing English Proficiency and Promoting Digital Sustainability in Physical Education
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a dataset and analysis on the integration of interactive app-based games in bilingual Physical Education (PE) settings, aiming to enhance English proficiency and promote sustainable learning practices. By utilizing digital technologies, the research explores how these tools support language acquisition while fostering environmentally responsible education. Grounded in bilingual education theories and digital sustainability principles, the study emphasizes resource-efficient educational technologies. It also aligns with the FAIR Data Principles, ensuring that the generated data is findable, accessible, interoperable, and reusable, contributing to open science. A mixed-methods approach was used to collect quantitative data on English proficiency and PE conceptual understanding, complemented by qualitative data from observations, interviews, and focus groups. The study involved 120 elementary school students from grades 3 to 5 and six PE teachers from three different schools, focusing on the effectiveness of app-based games in bilingual education and their role in sustainable teaching and learning. The dataset indicates statistically significant improvements in English proficiency and PE conceptual understanding among participants. Additionally, the findings highlight the environmental and social implications of integrating digital technologies in bilingual PE settings. This study demonstrates how app-based games align with global educational goals by minimizing environmental footprints and fostering inclusive learning environments. The dataset offers insights into the dual academic and environmental benefits of digital tools in bilingual education, providing a scalable and adaptable model for integrating digital sustainability into curricula. By bridging bilingual education, sustainable learning, and digital innovation, this study contributes to discussions on the evolving role of technology in education.
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 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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».