Effectiveness of game patterns in online learning

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Importance. Modern education is undergoing transformations due to the rapid development of information and communication technologies and the massive transition to distance learning. This transition is associated with the problem of low student engagement, which requires updating pedagogical methods and searching for innovative dynamic forms of interaction with educational materials. Game patterns are promising tools for increasing engagement in the learning process. Despite the positive dynamics, empirical studies confirming the effectiveness of game patterns are limited. The purpose of the study is to investigate the influence of game patterns on the academic results of online learning, to identify the factors that ensure the success of using game patterns, and to develop practical recommendations that harmoniously combine entertaining forms of educational material presentation with the achievement of significant educational goals.Research Methods. An original methodology for analyzing the influence of game patterns on student academic performance is proposed, based on the use of correlation and regression analysis. The methodology experimental verification is carried out on the basis of real educational data from students of Penza State University.Results and Discussion. The research approbation is carried out in the form of an experiment comparing the academic achievements of two groups of students: an experimental one, mastering an academic discipline in an online format using game patterns, and a control one, studying the same subject in an online format without introducing these elements. The third-year students of Penza State University, studying in the bachelor’s degree program 09.03.01 “Computer Science and Computer Engineering”, are involved as participants in the experiment. To ensure a high level of reliability and quality of the experiment, the required number of study participants is calculated. The initial parameters included significance level α = 0.05, power: 1 – β = 0.80, and expected effect: d = 0.50. Calculations have shown that the minimum allowed number of participants in each group should be 42 people. Taking into account the possible losses of subjects due to noncompliance with the conditions of the experiment, the total number of participants is increased by 10 %, which led to a total number of 92 people. All students passed a preliminary electronic test aimed at assessing their initial level of knowledge. According to the test results, the students are evenly distributed so that both groups had approximately the same level of training.Conclusion. The data obtained indicate the effectiveness of game patterns introduction into the online learning process, emphasizing their positive impact on the students’ academic performance, as well as on the important competencies development such as independence and initiative of students. This study is of interest to specialists in the field of designing electronic educational resources, teachers and methodologists involved in improving the quality of online learning through innovative approaches.

About the authors

I. P. Burukina

Penza State University

Email: burukinairina@gmail.com

References

  1. Godsk M., Møller K.L. Engaging students in higher education with educational technology // Education and Information Technologies. 2025. № 30. P. 2941-2976. https://doi.org/10.1007/s10639-024-12901-x, https://elibrary.ru/wdcfkk
  2. Каитов А.П. Теоретические аспекты проблемы развития учебной мотивации у студентов высшей школы в зарубежных исследованиях // Вестник Тамбовского университета. Серия: Гуманитарные науки. 2023. Т. 28. № 1. С. 24-38. https://doi.org/10.20310/1810-0201-2023-28-1-24-38, https://elibrary.ru/ebuzfj
  3. Kocsis Á., Molnár G. Factors influencing academic performance and dropout rates in higher education // Oxford Review of Education. 2024. № 51 (3). P. 414-432. https://doi.org/10.1080/03054985.2024.2316616
  4. Paschali M.E. Implementing game requirements using design patterns // Journal of Software: Evolution and Process. 2021. Vol. 33. № 12. P. 1-22. https://doi.org/10.1002/smr.2399, https://elibrary.ru/bprpmu
  5. Liao Z. Exploring the associated characteristics of Internet gaming disorder from the perspective of various game genres // Frontiers in Psychiatry. 2023. № 13. P. 1-8. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2022.1103816, https://elibrary.ru/ibeoji
  6. Бурукина И.П., Привалов А.Э. Исследование современных подходов к проектированию цифровых интерфейсов // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. 2022. № 1 (61). С. 78-87. https://doi.org/10.21685/2072-3059-2022-1-7, https://elibrary.ru/xdsswm
  7. Manzano-León A., Aguilar-Parra J.M., Rodríguez-Moreno J., Ortiz-Colón A.M. Gamification in initial teacher training to promote inclusive practices: a qualitative study // International Journal of Environmental Research and Public Health. 2022. № 19 (13). P. 1-11. https://doi.org/10.3390/ijerph19138000, https://elibrary.ru/mwtuxg
  8. Lewis A.A. Non‐adaptationist hypothesis of play behaviour // The Journal of Physiology. 2024. № 11. P. 2433-2453. https://doi.org/10.1113/JP284413
  9. Pratama F.A., Silitonga R.M., Jou Y.T. Rimigs: the impact of gamification on students’ motivation and performance in programming class // Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science. 2021. Vol. 24. № 3. P. 1789-1795. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v24.i3.pp1789-1795, https://elibrary.ru/srhvuu
  10. Bahadoran M., Ghasemi H., Farahani A. The effect of gamification on improving the performance of organizations by mediation of knowledge management // International Journal of Human Capital in Urban Management. 2023. № 8 (1). P. 43-54. https://doi.org/10.22034/IJHCUM.2023.01.04
  11. Uchôa A., de Mello R., Souza J. Towards effective gamification of existing systems: method and experience report // Software Quality Journal. 2024. № 32. P. 1683-1716. https://doi.org/10.1007/s11219-024-09696-y, https://elibrary.ru/kxlvbp
  12. Gao S., Hallikainen P. Rethinking the gaming experience: a critical review, synthesis of current knowledge, and research agenda // Communications of the Association for Information Systems. 2024. № 55. P. 897-945. https://doi.org/10.17705/1CAIS.05535, https://elibrary.ru/espeus
  13. Enquist M., Ghirlanda S., Hattiangadi A., Lind J., Gredebäck G. A joint future for cultural evolution and developmental psychology // Developmental Review. 2024. № 73. Art. 101147. https://doi.org/10.1016/j.dr.2024.101147, https://elibrary.ru/utciak
  14. Fulcini T., Coppola R., Ardito L., Torchiano M. A review on tools, mechanics, benefits, and challenges of gamified software testing // ACM Computing Surveys. 2023. Vol 55. № 14s. P. 1-37. https://doi.org/10.1145/3582273
  15. Тюрин Ю.Н., Шмерлинг Д.С. Непараметрические методы статистики // Социология: методология, методы, математические модели. 2004. № 18. С. 154-166. https://elibrary.ru/pexzxt
  16. Christenson S.L., Reschly A.L., Appleton J.J., Berman S., Spanjers D. Best practices in fostering student engagement // Best Practices in School Psychology. 2008. № 5 (1). P. 1099-1120.
  17. Pervin M.M., Ferdowsh N., Munni I.J. Teacher–student interactions and academic performance of students // Dhaka University Journal of Biological Sciences. 2021. № 30 (1). P. 87-93. https://doi.org/10.3329/dujbs.v30i1.51812, https://elibrary.ru/usasvw
  18. Xiao J., Chen M., Yang Y. An exploratory multimodal study of the roles of teacher-student interaction and emotion in academic performance in online classrooms // Education and Information Technologies. 2025. P. 1-21. https://doi.org/10.1007/s10639-025-13426-7, https://elibrary.ru/knjkca
  19. Ong S.G.T., Quek G.C.L. Enhancing teacher–student interactions and student online engagement in an online learning environment // Learning Environments Research. 2023. № 26. P. 681-707. https://doi.org/10.1007/s10984-022-09447-5, https://elibrary.ru/brabbv
  20. Al Mamun M.A., Lawrie G. Student-content interactions: Exploring behavioural engagement with selfregulated inquiry-based online learning modules // Smart Learning Environments. 2023. Vol. 10. № 1. P. 1-31. https://doi.org/10.1186/s40561-022-00221-x, https://elibrary.ru/oymcam
  21. Попова Д.И., Беликова М.Е. Академическая прокрастинация: аспекты откладывания выполнения учебных заданий студентами // Северо-Кавказский психологический вестник. 2021. Т. 19. № 1. С. 61-77. https://doi.org/10.21702/ncpb.2021.5, https://elibrary.ru/zpmamz
  22. Archambault L., Leary H., Rice K. Pillars of online pedagogy: a framework for teaching in online learning environments // Educational Psychologist. 2022. № 57 (3). P. 178-191. https://doi.org/10.1080/00461520.2022.2051513, https://elibrary.ru/uoktqh.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».