Impact of avatar-based metaverse learning on students’ self-expansion: a multi-group analysis of prior experience and educational levels
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Notice bibliographique
Résumé
In recent years, advancements in virtual learning tools have significantly transformed the field of education. Among these innovations, the development of metaverse learning environments has gained increasing importance within the educational sector. Immersive school scenes, interactive features, and customizable avatars are key elements that enhance student learning performance. However, the effects of these environments on students’ self-expansion remain largely unexplored. Therefore, we proposed a research model that measures student learning outcomes and conducts a multi-group comparison based on prior experience in the metaverse and educational levels. Data were collected from 254 students in Hong Kong. Our findings indicate that Avatar-Based Learning Experience (ALE), Immersive Engagement (IE), Interactive Simulation (IS), and Sense of Presence (SP) are critical factors contributing to students’ self-expansion within metaverse education. Moreover, students with prior experience in the metaverse exhibited higher levels of self-expansion. Notably, male students in higher education reported higher levels of ALE and SP than those with school-level education. However, no statistically significant differences were found among female students across different educational levels. This study provides valuable insights for educators and metaverse developers in designing customized teaching materials and creating more engaging virtual environments to enhance student motivation and learning outcomes in the future.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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