The role and scope of gamification in education: A scientometric literature review
Notice bibliographique
Résumé
Gamification - the use of game elements in non-game contexts - represents a promising solution to enhance motivation and engagement in education. Traditional lecture-based teaching has been increasingly viewed as insufficient for effective learning, promoting interest in gamified education to sustain student engagement and foster a positive learning environment. This study presents a comprehensive scientometric literature review on the use of gamification in education, analyzing 9163 manuscripts and over 300,000 references from the Scopus database. Through document co-citation analysis, author co-citation analysis, and keyword co-occurrence analysis, the review identifies the most influential publications, authors, and research trends shaping the field. The findings reveal a research trend that initially focused on game design and best practices but has shifted towards systematic literature reviews and evaluations of gamification's educational effectiveness. Six key research clusters emerged: gamified learning experience, student learning, K-12 education, science education, gamification effectiveness, and gaming elements. The study highlights the growing application of gamification in STEM and formal K-12 education, as well as the increasing relevance of online and personalized learning environments. The review also emphasizes significant research gaps, particularly concerning the long-term impact of gamification, the isolated effects of individual game elements, and the need for improved research methodologies. This review offers a research agenda for future studies, calling for more rigorous, context-sensitive research that better addresses the complexity of gamified 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 | 0,039 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,146 | 0,186 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».