The impact of a digital educational video game on academic achievement, multidimensional engagement, and disengagement in three distinct biology undergraduate course contexts
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Notice bibliographique
Résumé
Despite extensive research demonstrating the effectiveness of digital educational games in enhancing various learning outcomes, skepticism persists regarding their practical applicability in diverse educational settings. This study addresses a significant gap in literature by providing an empirical evaluation of a cellular biology educational game in post-secondary biology instruction across varied delivery contexts. The tower defense game, Life on the Edge, was assessed for impacts on academic achievement, multidimensional engagement, and disengagement after controlling learner factors (perceived prior knowledge, goal orientations, and game experience) in different biology undergraduate course contexts (online and face-to-face lecture and laboratory) at a Canadian public university. Nine hundred seventy-four students participated in the study, of which 449 were in experimental groups using the game, and 525 were in control groups using alternative learning resources. We conducted a t-test and found no significant differences in academic achievement within the three-course contexts. However, multivariate analysis of covariance (MANCOVA) showed that integrating the game in different course contexts improved behavioral, cognitive, and emotional engagement while reducing behavioral disengagement. This study provides empirical evidence of the engagement benefits of integrating educational video games into diverse course contexts. However, cognitive and emotional disengagement effects were inconsistent across these settings, highlighting the complexity of learner-game interactions. These results underscore the need for tailored implementation strategies to optimize the impact of digital games in education. By bridging research and practice, the study contributes to the theoretical understanding of game-based engagement and practical approaches for integrating educational games into post-secondary curricula.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle