Investigating the Perceptions of Pre-University Students Concerning the Effectiveness of the Among Us Video Game as a Pedagogical Tool for ESL
Notice bibliographique
Résumé
The integration of video games into educational contexts, particularly Among Us, has gained significant attention for its potential to engage and enhance students' learning experiences. In response to the global demand for English lan- guage proficiency, educators are constantly exploring innovative methods to make language learning more engaging and enjoyable. Traditional teaching approaches often struggle to captivate students effectively. This study delves into pre-university students' perspectives on the use of Among Us as a tool for teaching English, aiming to address the re- search gap in this area. Using a quantitative research design, this study collected data from pre-university students through a questionnaire. The findings revealed that students widely believed that Among Us positively contributed to their language proficiency and communicative competence in ESL. The game's interactive nature, requiring commu- nication and collaboration, proved effective in fostering language skills and enhancing motivation. Furthermore, the research explored potential gender differences in students' perceptions of Among Us as an ESL teaching tool. The re- sults indicated that gender did not significantly influence students' views on the game's effectiveness, highlighting its inclusivity. In summary, this study provides valuable insights into the potential of Among Us as a pedagogical tool for ESL. It demonstrates its positive impact on language learning and suggests that it can engage students regardless of their gender. These findings offer educators a compelling avenue to create dynamic and interactive ESL classrooms, ultimately enhancing language proficiency in an engaging and enjoyable manner.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».