外文翻译资料

 2023-01-02 18:53:16

Gamification in Education: A Systematic Mapping Study

原文作者 Darina Dicheva

摘要：我们确定了使用以下游戏机制：点数、徽章、级别、进度条、排行榜、虚拟货币和头像。

关键词：游戏元素； 游戏机制； 徽章

我们的目标是采取更全面的方法来使用游戏设计元素在教育中的作用，并从游戏化的角度考虑它们：他们的游戏能像吗实施激励学习者，丰富教育经验？搜索了七个主要的科学数据库：ACM数字图书馆，IEEE Xplore，ScienceDirect，SCOPUS，斯普林格链接（书籍），埃里克，谷歌学者。在用关键字搜索数据库（按此顺序）后“游戏化”、“游戏化”和“游戏化”并移除重复项，获得以下搜索结果：ACM数字图书馆（376篇论文）、IEEE Xplore（100篇论文）、ScienceDirect（119篇论文）、SCOPUS（405篇论文），Springer Link（86篇论文）、ERIC（7篇论文）和Google Scholar（554篇论文）。我们首先根据摘要进行过滤所有与教育无关或未在同行评议会议或期刊上发表的出版物杂志（如技术报告和硕士论文）。接下来是第二轮过滤，其中基于全文，我们删除了与应用游戏化的任务有关的出版物与学习没有直接关系，比如大学新生入学介绍，图书馆定位，学术咨询，等等，以及与成熟的教育游戏相关的游戏。我们早就把文件撤了解释游戏化的概念，并建议在教育中可能的广泛用途。同时，我们调查了所发现论文的参考文献，以及发现的与评审相关但未包含在数据库。结果集包含34篇论文，展示了有待分析和分类的实证研究（见附录I）

分类标准：

为了回答研究问题，我们进行了一个以概念为中心的回顾，重点是与教育游戏化使用的背景和游戏元素。对这些文件的审查为我们提供信息，可以对当前该领域的研究和工作进行如下分类。

关于游戏元素的分类，我们首先调查了现有的开创性、概念性和关于游戏化的文献综述（不包括在34篇报道实证研究的论文中）。然而，我们发现对游戏设计元素并没有一个公认的分类。例如，流行的游戏元素“徽章”被认为是游戏界面设计模式（Deterding、Dixon、Khaled和Nacke，2011），中的游戏机制（Zichermannamp;Cunningham，2011），游戏动态（Iosupamp;Epema，2014），动机启示（Hamari，Koivisto，amp;Sarsa，2014）和一个游戏组件（一个力学或动力学）in（Werbachamp;Hunter，2012）。然而，所有的作者都在几个抽象层次。例如，Zichermann和Cunningham（2011），遵循传统计算机博弈论者将博弈要素分为力学、动力学和美学。机制决定了游戏的方式（作为系统）把特定的输入转换成特定的输出。动力学指导玩家如何和游戏机制在游戏中互动。美学指的是游戏机制和动力学与游戏互动的方式设计师的艺术性，产生文化和情感的结果。不同的是，Desting等人。（2011）游戏分类在五个抽象层次上设计元素。从具体到抽象的顺序是：界面设计模式，游戏设计模式或游戏机制，设计原则，启发式或“镜头”，游戏的概念模型设计单元、游戏设计方法和设计流程。为了回顾游戏化教育环境中游戏元素的使用，我们使用了两个层次框架。第一个层次结合了前两个层次的威慑分类和作为大多数作者我们把它称为游戏机制。我们进一步结合了3级和4级威慑的分类（游戏设计原则和概念模型），并称之为教育游戏化设计原则。我们用这个词，游戏化的设计原则而不是游戏设计原则，强调的事实是，这些原则中有很多都不是特定于游戏；在教育领域，有些已经在教学系统中使用，只要那些已经被使用存在的。这两个类别大致对应于（Zichermann）中框架的前两个组件amp;坎宁安，2011年）。last Deterding的“游戏设计方法和过程”以及Zichermann的“美学”对于游戏元素的实现至关重要，但与本次地图研究无关。为了进一步确定第二层次的分类结构，我们收集了博弈机制和博弈设计在34个回顾过的案例研究中使用的动力学、模式和原则在教育中的应用。我们确定了使用以下游戏机制：点数、徽章、级别、进度条、排行榜、虚拟货币和头像。积分系统管理积分的获取和消费，量化用户性能。徽章是为特殊成就而颁发的。根据收到的积分和徽章，用户在排行榜上排名，这反映了他们与其他用户相比的表现。级别显示用户的专业知识和进步以及玩家在游戏中的位置。进度条提供基于百分比的图形代表球员的进步。虚拟货币用于购买游戏（虚拟）商品。下表1给出了在适当的情况下，游戏的教育游戏化设计原则通常用于实现它们的机制。对于每种原理，都给出了相应的参考文献。一些列出的教育游戏化设计原则是基本的，并且一直存在于教育系统中，但是可能需要适应游戏化范式。例如，反馈应该是即时的或缩短周期（不像现在的教育实践那样）。另一些则是由有的指导员却还需要在游戏化的角度重新思考，有的则是从电子游戏中借用新的设计元素。

本研究的目的是回顾研究的方向和趋势，以应用游戏化教育，更具体地说是为了阐明应用背景和游戏元素的使用。关于审查的局限性，正如所说的，选择标准只包括明确研究的论文游戏元素在教育情境中的实施效果。类似于（Hamari、Koivisto和Sarsa，2014年），我们排除了在概念上或理论上接近游戏化的主题的研究（例如内在动机）或者有相似的衡量结果，以及讨论相似主题的论文，但使用不同的术语。因此，这个回顾提供了一个新的，深入的看法，尤其是在游戏化的主题正在进行的实证研究在教育方面。研究表明，有很多关于游戏化在教育中的应用的出版物，但大多数都是仅描述一些游戏机制和动态，并在教育背景下重述它们的可能用途，然而，关于在学习环境中融入游戏元素的有效性的真正的实证研究仍然是稀少。此外，大多数实证研究没有包括一个适当的评价。这让我们很难对这些研究结果进行荟萃分析，并推测其成功的一般原因或隐性结果。而地图研究发现了一些新的趋势，利用某些配置的游戏机制和游戏化设计原则，它们在学习环境中的作用还有待进一步论证练习。

虽然大多数人缺少适当的评价，但大多数被评论论文的作者都同意这一观点如果游戏化的设计和使用得当，游戏化有可能提高学习效果。因此，更多需要大量的实证研究来调查，特别是使用单一游戏的动机效应在特定的教育环境和特定类型的学习者。这会通知那些对游戏化他们的课程感兴趣，帮助他们决定在他们特定的环境中使用什么游戏元素。

研究还表明，游戏化的早期使用者大多是计算机科学/IT教育者。我们的推测性的解释是，利用游戏化假设一种支持合并和可视化选定的游戏机制和动态。我们相信有效的课堂游戏化的采用意味着一定的技术基础设施和适当的教学框架。然而，今天的课程管理系统仍然对游戏化课程提供有限的支持。因为一般教师缺乏必要的技能和时间来创建、调整和/或维护

适当的技术支持基础设施，游戏化的早期应用主要出现在学习上在CS/IT学科。缺乏适当的技术支持是游戏应用的主要障碍之一教育要素。因此，开发能够有效支持游戏化的各种软件工具教育背景将有助于更大规模的采用，以及对其可行性和有效性的研究教育的游戏化。最后但并非最不重要的是，寻找和分享将游戏化应用于非游戏化学习环境的新方法仅限于成绩和徽章等外在奖励，对学生更有意义，是非常重要的促进这一新兴技术在教育中的应用。游戏化的概念看起来简单，分析结果表明，有效的游戏化学习并非如此。

Studies of student engagement in gamified online discussions

原文作者 Lu Ding , *, ChanMin Kim , Michael Orey

摘要：探讨如何影响学生的参与度。混合的目的是互补性，它试图两者兼用全面了解学生参与游戏化在线讨论的方法。

关键词：参与度；异步教学；在线；游戏化

试验一：研究生游戏化

4.1条。研究设计

采用并行混合方法设计。混合方法研究利用定性和定量方法来理解现象（Greene，2007；Johnson，Onwuegbuzie和Turner，2007）。同时设计特点是在同一时间范围内收集定性和定量数据集。本研究使用Likert将问题量表和学生发帖数量作为量化数据，以衡量学生参与度的变化在整个讨论过程中。从开放式问题回答中收集定性数据，探讨如何影响学生的参与度。混合的目的是互补性，它试图两者兼用全面了解学生参与游戏化在线讨论的方法（Greene，2007年）。

4.2条。参与者和研究地点

参与者参加了一个在线的研究生课程，内容是在大范围内使用技术进行教学的理论美国东南部公立大学。共有22名学生参与了这项研究，其中13名是女性男性9例（40.9%），占59.1%。大多数参与者（77.3%）是白人（nfrac14;17），13.6%是非洲人美国（nfrac14;3），其他9.1%（nfrac14;2）。在数据收集结束时，参与者的平均年龄为32.7岁（SDfrac14;7.68），他们来自不同的领域，如教育、图书馆学、信息技术和运动学。4.3。程序

使用gEchoLu进行的游戏化在线讨论持续了8周。每个人被分配了三到四名参与者组（共7组）。每周分配一个讨论主题。参与者需要发布一个课程计划将每个主题作为一个小组，并对所选的教案提供至少一个单独的回答。学生参与度调查

给药两次：中间（时间1）和结束（时间2）。20名参与者完成了这两项调查。

4.4条。数据收集

参与者的参与度由三个子成分来衡量：行为投入、情感投入和认知参与。行为参与度是通过自我报告调查和参与者人数来衡量的帖子。从数据库中获取参与者的帖子频率。三项自述项目测量参与者的行为投入（例如，我在网上讨论中注意）是根据学校参与情况改编的测量（SEM；Fredricks、Blumenfeld、Friedel和Paris，2005）以满足当前研究的背景。扫描电镜是一个利克特量表自填问卷；问卷中的所有项目的评分从1到5（1frac14;从不，5frac14;一直；或1frac14;不完全正确，5frac14;非常正确）。开发人员报告了仪器的可靠性（克朗巴赫alpha;值为0.72和0.77）行为参与）和结构效度（Fredricks等人，2005）。然而，在审判一中，克朗巴赫的阿尔法不在

两个时间点的可接受水平。因此，我们进行了因子分析来测试因子载荷，并且有一个项目由于荷载较低，不包括在分析中。Eisinga、Grotenhuis和Pelzer（2013）认为，Spearman Brown应报告两个项目量表的系数。两个时间点的Spearman-Brown系数为0.419分别为0.648和0.648，处于低到可接受水平的范围内。但是，项目数量少低可靠性的原因（Eisinga等人，2013年）情绪投入通过两个现有工具的自述子量表来衡量：参与者的享受以及在线讨论中感知到的关联性。快乐的分量表是从SEM（Fredricks）中采用和修改的而知觉关联性的子量表是从基本心理需求量表（BPNS；Baard，Deci和Ryan，2004年）。修改后的调查问卷包括6个测量快乐程度的项目（例如，我喜欢参与在线讨论），每一个都被评为1到5分；还有8个项目用于检查关系（例如，我喜欢与我互动的人）在在线讨论中），每一个都被评为1到7。仪器的开发者报告了克朗巴赫的这两个等级的字母分别为0.83e0.86和0.89。此外，开发商还为施工提供了依据SEM（Fredricks等人，2005年）和BPNS（Soslash;reboslash;、Halvari、Gulli和Kristiansen，2009年）的有效性。克朗巴赫字母表试验一的享受量表分别为0.940和0.867。认知参与量表采用动机学习策略问卷（MSLQ；Pintrich，Smith、Garcia和McKeachie，1991年）。11个测量参与者认知策略使用和自我调节的项目是本研究选择并修改以考察参与者在在线讨论中的认知参与。每个项目都有评分从1到7。一个例子是“我用我从旧作业和课本中学到的知识来参与在线学习该仪器的开发者报告称，认知策略使用量表的克朗巴赫字母表为0.83e.88自我调节量表为0.63至0.74（Pintrichamp;DeGroot，1990）。开发人员报告了相关的结构效度研究表明，自我效能感、兴趣和任务价值与认知策略的使用和自我调节呈正相关（Pintrich，1999年）。在试验一中，克罗巴赫的alpha;值分别为0.843和0.745。为了进一步了解游戏化方法的效果，关于参与者的开放式问题游戏化在线讨论的经验是在学期结束时进行的，在试验中（例如，以什么方式进行你认为游戏化的方法影响了你在网上讨论中的参与和学习。

4.5条。数据分析

在第一次和第二次，对一组学生的参与度进行分析，以检查是否有任何变化。采用配对t检验比较两个时间点的平均值（Field，2009）。采用描述性统计方法对参与者的帖子数量进行分析描述参与度数据，以了解任何关系和趋势发展（Bestamp;Kahn，2006）。开放式问题的数据采用持续比较分析法进行分析（Glaser，1965）。数据是第一位的在不使用预先确定的代码的情况下进行分析，然后在不断比较初始代码之后，将从数据中产生的任何概念合并为更大的类别。分析遵循了托马斯提出的四个步骤（2006）：1）数据准备（即组织数据），2）熟悉数据（即彻底阅读数据），3）数据编码（即标记数据中出现的任何模式），4）数据细化（即不断读取初始代码，减少重叠的代码，并将代码组合成类别）。为了提高分析的可信度，两个编码器首先独立分析了五种反应。两位编码人员随后会面并

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