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Enregistrement W4412484364 · doi:10.2196/73666

Open-Access Web-Based Gamification in Pharmacology Education for Medical Students: Quasi-Experimental Study

2025· article· en· W4412484364 sur OpenAlexvenueno aff
Lujain Aloum, Halah Ibrahim, Senthil Rajasekaran, Eman Alefishat

Notice bibliographique

RevueJMIR Medical Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprintMedical educationWorld Wide WebPsychologyComputer scienceMultimediaMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Medical education continues to favor didactic lectures as the predominant method of instruction. However, in recent years, there has been a shift toward active learning methodologies such as gamification. Objective: This study aimed to describe the implementation of 3 open-access, web-based pharmacology games tailored for medical students: Cross DRUGs, Find the DRUG, and DRUGs Escape Room. The study also evaluated the impact of gamification on knowledge retention, student engagement, and learning experience in pharmacology education. Methods: We used a quasi-experimental design to examine the effects of gamification on knowledge retention by comparing pretest and posttest scores between the gamer and control groups. Each week, students self-selected into either the gamer group or the control group based on personal preference. All students were provided with online access to the same lecture slides. Students in the control group completed both the pretest and posttest but did not play any of the games. A survey was administered to assess students' perceptions of gamification as a learning tool. Results: Of the 72 students enrolled in the course, 49 (68%) agreed to participate, with 40 (56%) students completing both the pretest and posttest and being included in our analysis. As participation could vary weekly, an individual student might have appeared in both groups across different weeks, resulting in 59 gamer sessions and 20 control sessions. The mean pretest scores were 6.05 (SD 2.31) for the control group and 6.20 (SD 2.13) for the gamer group. The mean posttest scores were 6.90 (SD 2.02) for the control group and 8.47 (SD 1.30) for the gamer group. The gamer group exhibited significantly improved posttest scores (P=.006), while the control group did not (P=.21). Most respondents (25/30, 83%) found the games enjoyable and agreed that the games effectively helped them understand pharmacological concepts (24/30, 80%). Additionally, 70% (21/30) of students believed they learned better from the gaming format than from didactic lectures. Most favored a blended approach that combines lectures with games or case studies. Conclusions: Gamification can serve as an effective complementary teaching tool for helping medical students learn pharmacological concepts.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,035
Tête enseignante GPT0,534
Écart entre enseignants0,499 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2025
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