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Enregistrement W4417340326 · doi:10.18438/eblip30874

Escape Room Game Design Has Teaching Potential for Engaging With Misinformation Behaviors

2025· article· en· W4417340326 sur OpenAlexvenueno aff
Chester M. Stephenson

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMisinformationFocus groupQualitative propertyGame designSocial mediaExploratory researchQualitative researchCoding (social sciences)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A Review of: Cho, Y., Coward, C., Lackner, J., Windleharth, T. W., & Lee, J. H. (2023). The use of an escape room as an immersive learning environment for building resilience to misinformation. Journal of Librarianship and Information Science, 57(2), 524-538. https://doi.org/10.1177/09610006231208027 Objective – To evaluate the efficacy of game-based learning as a tool to teach misinformation recognition strategies, with an additional focus on cognitive bias, emotion, and attitudes related to misinformation. The authors also explore librarians’ responses to the use of the game as library educational programming to identify strengths and areas of concern in the game design process. Design – Mixed-methods user study combining participant survey data with inductive and deductive coding of qualitative data extracted from video recordings and open-ended questions. Setting – Washington State public libraries, primarily city and suburban locations. Subjects – 80 public library patrons and 6 public librarians in gameplay; 50 patrons additionally completed the optional survey. Methods – For this exploratory study, authors designed a misinformation escape room game based on interviews with librarians, college student input, and escape room developer collaboration. The authors recruited and trained public librarians to host the game and facilitate follow-up discussions, then recruited 80 participants via communication channels chosen by the public librarians, including newsletters, websites, and social media. The game was run 17 times across six locations. Game participation and discussions were recorded and transcribed. Following the game, participants were asked to complete a survey that included quantitative and qualitative responses, and librarians participated in a focus group after completing all of their game sessions. Researchers then coded the responses with both predefined and emergent codes. Main Results – Researchers found that participants were exposed to new misinformation techniques during the game, especially deepfake images and videos. Participants stated in the follow-up discussion that the use of misinformation created a sense of vulnerability, and they reflected on their individual responsibility regarding the spread of misinformation, including that once misinformation is shared, it cannot truly be unshared. As a result of the game, many participants highlighted the need for greater caution and critical thinking when engaging with information. Participants appreciated that the game was both fun and cooperative while affirming that it improved their awareness of misinformation techniques. Conclusion – The combination of immersive experience, collaborative play, and the post-game discussion led to better awareness of modern misinformation techniques and a willingness to reflect on the experience of engaging in misinformation. The post-game debrief is particularly important as it allows participants to form connections between the game and real-world misinformation experiences. Further research could pursue more conclusive evidence regarding patterns in misinformation experiences, or a longitudinal study could explore the game’s long-term effects on participants’ attitudes and behaviors.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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