Exploring Academic Decline Among E-Gamers: A Phenomenological Approach to Learners’ Academic Experiences
Notice bibliographique
Résumé
This qualitative study explored the lived experiences of secondary school students who experienced academic decline due to excessive electronic gaming. E-games have become a dominant recreational activity among adolescents, often providing enjoyment, social connection, and cognitive stimulation. However, prolonged engagement has been linked to academic difficulties, including poor time management, reduced study habits, and emotional strain. The purpose of this study was to examine how learners described their academic and personal struggles while engaging in excessive gaming, and how they attempted to regain academic stability. Using a phenomenological design, eight participants from public secondary schools in the Philippines were purposively selected. Data were gathered through semi-structured interviews and analyzed using Braun and Clarke’s (2006) thematic analysis approach. Findings revealed three overarching themes: (1) Loss of Academic Focus—students reported neglecting schoolwork, experiencing declining grades, and failing to balance study and play; (2) Emotional and Mental Strain—participants described guilt, stress, and anxiety associated with excessive gaming; and (3) Struggles in Balancing Priorities—learners struggled to regulate gaming behavior but showed resilience through self-discipline, limiting playtime, and behavioral adjustments such as deleting games. This study highlights the dual nature of gaming, as it serves both as a coping strategy and a source of academic stress. It emphasizes the importance of parental guidance, teacher intervention, and school-based digital literacy programs that support responsible gaming habits.
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 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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».