Converting an Entire Course Into a Game by Implementing Gated Pathways
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Games are well recognized for enhancing student engagement, yet most reported game-based interventions in higher education remain limited to single, one-time activities. Comprehensive integration of gaming concepts across an entire course is still uncommon, particularly in health professional education. APPROACH: In this context, a game-based strategy was embedded into an entire dental hygiene (DH) course using a gated pathway and rewards. In a real game, a gated pathway requires players to complete specific tasks before unlocking the next level. In the learning management system (LMS), the same game-based concept was applied by restricting students' access to weekly content until they completed reviewing lecture materials and passed a quiz. Successful completion of the quiz unlocked the next week's materials. Quiz games designed in Gimkit were integrated as rewards for students. EVALUATION: Student engagement data were collected from the LMS, and exam performance was compared with the previous cohort, where no gated pathway was used. Voluntary, anonymous surveys captured students' perceptions. Eighty-eight percent of the survey respondents agreed that the gated pathway helped them complete their tasks on time, and 87% found this intervention helpful for their studies. IMPLICATIONS: This study demonstrates the successful integration of game-based concepts across a full DH course, with positive effects on engagement and performance. Clinical educators can adapt this approach to offer students a better learning experience in a game-like course.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».