72、“这款游戏很女生!”:感知享受与学生对教育娱乐的接受度

“这款游戏很女生!”:感知享受与学生对教育娱乐的接受度

1. 引言

近年来,严肃游戏作为一种教育工具逐渐受到重视。研究表明,严肃游戏不仅能够激发学生的学习动机,还能提高学术表现。然而,将严肃游戏引入教学过程并非易事,尤其是当学生对游戏的接受度不高时。本研究探讨了学生对一款叙事严肃视频游戏的享受程度与他们使用这款游戏的意图之间的关系。这款名为“Gem-游戏”的视频游戏旨在帮助学生提高数学技能。通过实证研究,我们发现学生对游戏的享受程度对其使用意图有显著影响,尤其是性别在其中起到了调节作用。

1.1 研究背景

许多研究表明,严肃游戏在学习过程中有重大影响。视频游戏为学习者提供了“精神锻炼”,并发展了许多认知技能。此外,严肃游戏促进了以学习者为中心的教育实践,吸引了教育机构和商业组织的广泛关注。然而,将视频游戏引入教学通常是复杂的,学习者并不总是按照预期使用它们。例如,技术困难是有效采用严肃游戏的主要障碍之一。因此,理解学生对严肃游戏的享受程度及其使用意图之间的关系至关重要。

1.2 研究问题

本研究主要关注两个研究假设:
- H1 :学生的享受对他们的使用严肃讲故事游戏的意图有积极影响。
- H2 :学生的性别在享受与使用游戏意图之间的关系上有调节效应。

2. 方法论

为了验证上述假设,我们设计并开发了一款严肃的叙事数学游戏,并进行了一项控制实验。参与者是来自希腊一所国立体育馆的46名学生,年龄大约在13-14岁之间。实验包括学生在学校的一节课上玩游戏,并在游戏后完成相应的调查问卷。研究结果通过双变

【unet改进实战】基于unet+SCSE注意力机制改进实现的【自动驾驶】图像语义分割+项目说明书+数据集+完整代码 项目概述 本项目基于PyTorch框架构建了一个通用图像分割系统,全面支持二分类及多类别分割任务。 系统功能 该系统提供从数据预处理到模型训练、验证评估的全流程解决方案,具备高度可配置性和实用性: 数据处理:支持自定义图像和掩码文件格式(如.jpg、.png等),自动处理不连续标签值,集成多种数据增强技术提升模型泛化能力 模型架构:基于UNet实现,可通过参数灵活调整输入尺寸、卷积通道数等,兼容不同类别数量的分割任务(通过--num_classes参数指定) 训练功能:支持GPU加速,提供学习率、批次大小等超参数配置选项,实时记录损失曲线和评估指标(如IoU、Dice系数),自动保存最优模型权重 使用流程 按规范组织数据集(图像掩码文件需名称对应,分别存放在images/masks子目录) 通过命令行参数启动训练,可指定: 数据路径(--data_dir) 学习率(--learning_rate) 标签映射规则(--label_mapping)等 系统输出包含: 模型权重文件(.pth) 训练曲线可视化图表 指标日志文件 注意事项 掩码图像应为单通道灰度图,标签值为整数 多分类任务推荐使用one-hot编码掩码 项目依赖主流科学计算库(PyTorch、NumPy)及可视化工具(Matplotlib),安装简便 应用领域 该系统适用于医学影像、遥感等领域的语义分割任务,兼顾易用性扩展性。用户可通过调整UNet深度或添加注意力机制等方式进一步优化性能。 【项目说明书】包含完整代码实现原理讲解。https://blog.youkuaiyun.com/qq_44886601/category_12858320.html
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