Исследователи из Университета Джорджии разработали видеоигру Virtual Vet, чтобы помочь младшим школьникам отрабатывать навыки в науках, например анатомию и здоровье, а также развивать навыки рассуждения. Над проектом работала команда дизайнеров и программистов, и на его тестирование ушли семь лет; было выпущено три версии, прежде чем определили оптимальный дизайн.
Авторы провели тесты знаний по анатомии до и после игры и сравнили результаты со школьниками, обучавшимися традиционными практическими методами. В среднем дети, игравшие в игру, набирали баллов больше, чем те, кто не использовал игру.
В игре ученики выступают в роли помощников ветеринара и осматривают двух котят — Cookies и Cream. Cream здоровый, а Cookies вялый и с избыточным весом. Игроки собирают доказательства, анализируют данные и используют результаты, чтобы объяснить состояние Cookies и предложить способы улучшить его здоровье. Ходжес отметила, что учитель остаётся в центре игрового процесса. Исследование опубликовано в Science Education; источник — University of Georgia.
Сложные слова
- рассуждение — умение думать логично и объяснять причинырассуждения
- тестирование — проверка знаний или работы чего-либо
- оптимальный — наиболее подходящий, лучший в данных условиях
- анатомия — строение тела животных или человекаанатомию
- избыточный — больше, чем нужно или полезноизбыточным
- доказательство — факты или данные, которые подтверждают идеюдоказательства
- практический — связанный с реальной деятельностью и опытомпрактическими
Подсказка: наведите, сфокусируйтесь или нажмите на выделенные слова, чтобы увидеть краткие определения прямо во время чтения или прослушивания.
Вопросы для обсуждения
- Насколько полезны обучающие игры в школе и почему?
- В статье сказано, что учитель остаётся в центре игрового процесса. Как учитель может использовать такую игру в классе?
- Какие ещё темы наук можно изучать с помощью похожих игр? Приведите два примера и кратко объясните.
Похожие статьи
Новые AI‑инструменты для борьбы с туберкулёзом
На конференции Union World Conference on Lung Health в Копенгагене (18–21 ноября) показали четыре AI‑инструмента для диагностики и мониторинга туберкулёза. Некоторые результаты многообещающие, но требуется дополнительная проверка и внедрение.