Exploring the Mediating Role of Student Engagement in the Relationship Between Virtual Reality Interactivity and Creativity in a Project-Based Learning Environment
Notice bibliographique
Résumé
Virtual reality (VR) environment, due to its immersive and interactive characteristics, can effectively enhance learners' on-site experience, and gradually become a new educational scene. Existing studies have shown that compared with traditional teaching environments, learning methods using VR technology can significantly improve the teaching effect, but the internal mechanism of promoting the development of creativity is not clear. Therefore, this study carried out a quasi-experimental study under the framework of project-based learning (PBL), and set two sets of control conditions of VR-PBL and traditional PBL to systematically collect learners' participation and creativity performance data. A standardized scale was used to measure learners' perception of VR interactivity and their multi-dimensional learning input (emotional and cognitive dimensions), and an expert scoring method was used to evaluate the creativity test works of painting. The results show that: (1) VR technology significantly improves the level of learning engagement by enhancing interactivity; (2) Learning engagement is positively correlated with creativity performance; (3) Learning engagement had a partial mediating effect between VR interactivity and creativity performance. This study provides a new perspective for the design of VR-based educational intervention programs and provides a practical reference for fostering creativity through optimizing interactive learning environments.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».