The use of virtual reality scenarios in science: Results of a design-based research experiment
Notice bibliographique
Résumé
Conference paper for the EARLI 2023 conference We are witnessing a decline in student interest in science and technology, which is often attributed to the abstraction of science concepts, the scope of the content and teacher-centred approaches. The use of VR simulations appeared promising in the COVID-19 period, when access to laboratories was scarce. For VR simulations, the pedagogical scenarios seem very important. This design-based research aims to explore the pedagogical and didactic potential of computer-based VR scenarios for postsecondary science courses. A mixed methodology relying on individual questionnaires and group interviews was deployed on seven sites with 39 teachers and 5,759 students, grounded in Pintrich’s expectancy-value model of motivation and engagement, the TAM3 technology acceptance model, the theory of interest, and Mahlke’s (2008) model of user experience. After using the simulations, both teachers and students reported advantages, but these varied quite a bit depending on who was responding. While teachers focus on the pedagogical advantages, such as diversifying teaching methods, students focus first on the affective aspects of the experience (fun, perceived enjoyment, etc.) and also on some advantages for learning (e.g., visualization). Multilevel regression models show that the scenario scores, associated with quality and complexity, are an important and significant variable at the teacher level.
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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 | 0,036 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 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 ».