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Les articles suivants ont un nombre de citations supérieur à la moyenne. Le chiffre entre crochets indique le nombre de citations rapporté à l'année de publication.

Mesure de l'efficacité de l'apprentissage basé sur des jeux numériques : une revue méthodologique

 

All, A., Castellar, E. P. N. et Van Looy, J. (2014)

 

Au cours des derni√®res ann√©es, un nombre croissant d'√©tudes ont √©t√© men√©es sur l'efficacit√© de l'apprentissage bas√© sur les jeux num√©riques (DGBL). Malgr√© cet int√©r√™t croissant, il existe un manque de preuves empiriques solides sur l'efficacit√© des DGBL en raison de mesures diff√©rentes des r√©sultats entre eux pour en √©valuer l'efficacit√©, de m√©thodes de collecte des donn√©es et des r√©sultats non concluantes ou de difficult√©s √† interpr√©ter les r√©sultats. Cela a entra√ģn√© le besoin d'une m√©thodologie globale pour √©valuer l'efficacit√© des DGBL. La pr√©sente √©tude a fait un premier pas dans cette direction en cartographiant les m√©thodes actuelles utilis√©es pour √©valuer l'efficacit√© des DGBL. Les r√©sultats ont montr√© que, actuellement, la comparaison des r√©sultats entre les √©tudes et donc la v√©rification de l'efficacit√© des DGBL √† un niveau plus g√©n√©ral, est probl√©matique en raison de la diversit√© des √©tudes et de leur conception de qualit√© inf√©rieure. La diversit√© des conceptions des √©tudes porte sur trois questions, √† savoir les diff√©rentes activit√©s qui sont mises en Ňďuvre dans les groupes de contr√īle, les diff√©rentes mesures pour √©valuer l'efficacit√© des DGBL et l'utilisation de diff√©rentes techniques statistiques pour analyser les r√©sultats d'apprentissage. Les mod√®les d'√©tude de qualit√© inf√©rieure sont le r√©sultat de variables entra√ģnant une confusion sur les r√©sultats de l'√©tude. Les confusions possibles qui ont √©t√© pr√©sent√©es dans cette revue peuvent √™tre des √©l√©ments qui sont ajout√©s au jeu dans le cadre de l'intervention √©ducative (par exemple, une lecture obligatoire, une session de d√©briefing), des influences de l'instructeur et des effets de la pratique lors de l'utilisation des m√™mes pr√©-test et post-test de l'intervention. Enfin, des informations incompl√®tes sur la conception de l'√©tude emp√™che la r√©plication des √©tudes et donc de la falsification des r√©sultats de l'√©tude.


In recent years, a growing number of studies are being conducted into the effectiveness of digital game-based learning (DGBL). Despite this growing interest, there is a lack of sound empirical evidence on the effectiveness of DGBL due to different outcome measures for assessing effectiveness, varying methods of data collection and inconclusive or difficult to interpret results. This has resulted in a need for an overarching methodology for assessing the effectiveness of DGBL. The present study took a first step in this direction by mapping current methods used for assessing the effectiveness of DGBL. Results showed that currently, comparison of results across studies and thus looking at effectiveness of DGBL on a more general level is problematic due to diversity in and suboptimal study designs. Variety in study design relates to three issues, namely different activities that are implemented in the control groups, different measures for assessing the effectiveness of DGBL and the use of different statistical techniques for analyzing learning outcomes. Suboptimal study designs are the result of variables confounding study results. Possible confounds that were brought forward in this review are elements that are added to the game as part of the educational intervention (e.g., required reading, debriefing session), instructor influences and practice effects when using the same test pre- and post-intervention. Lastly, incomplete information on the study design impedes replication of studies and thus falsification of study results.

 

All, A., Castellar, E. P. N., & Van Looy, J. (2014). Measuring Effectiveness in Digital Game-Based Learning: A Methodological Review. International Journal of Serious Games, 1(2).

 

Nombre de citations (2014) : 3


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