Геймифицированное изучение языков и неолиберальная идеология: мультимодальный критический дискурс-анализ популярного применения английской лексики

Краткое содержание

В данном исследовании рассматривается влияние геймификации на мотивацию китайских студентов в изучении английского языка с помощью мобильных средств. Критический анализ дискурса показывает, что, хотя геймифицированные элементы временно увеличивают вовлечённость, они также способствуют формированию конкурентных и самоконтрольных норм, которые могут подорвать внутреннюю мотивацию и повлиять на психологический и социотехнический опыт студентов.

Аннотация

Интеграция геймификации в обучение языку с помощью мобильных средств (MALL) изменила способы взаимодействия учащихся с усвоением словарного запаса и самостоятельной коммуникацией. Немногие исследования изучали влияние геймифицированных приложений на поведение и психологические реакции учащихся, особенно в контекстах изучения английского языка, не являющихся носителями, несмотря на частые похвалы за повышение мотивации и вовлечённости пользователей. В данном исследовании рассматривается мотивационное влияние и идеологические основы популярных игровых приложений для словарного запаса английского языка, используя трехмерную структуру критического дискурса Фэрклоу (CDA) для анализа как взаимодействия пользователей, так и дизайна платформы. Опираясь на данные интерфейса, анализ настроений пользователей и стенограммы интервью китайских студентов, изучающих английский как иностранный язык (EFL), это исследование показывает, что, в соответствии с теорией самоопределения (SDT), геймификация играет значительную роль в стимулировании мотивации и вовлечённости учащихся, одновременно внедряя неолиберальные идеалы конкуренции, самооптимизации и мониторинга поведения. Эти функции, хотя и предназначены для повышения производительности, со временем могут подрывать внутреннюю мотивацию. Результаты подчёркивают психологическую и социотехническую динамику геймифицированных образовательных сред, предоставляя новое понимание того, как цифровые образовательные платформы могут укреплять ожидания саморегулирования и ориентированный на результат дискурс.

Введение

Процесс освоения языка обычно рассматривается как социально опосредованный и интерактивный, включающий коммуникативное взаимодействие, выход и вход в конкретных социокультурных ситуациях. Фундаментальные исследования по усвоению второго языка (SLA) подчёркивают, что возможности для вовлечённости, обратной связи и саморегулируемой практики так же важны для повышения уровня владения обучающимися, как и взаимодействие с лингвистическим материалом. Эта структура позволяет учащимся участвовать в циклах обратной связи и аутентичной коммуникации с помощью цифровых и мобильных образовательных сред¹. Внедрение геймификации в эти среды ещё больше изменило то, как студенты сохраняют мотивацию, отслеживают своё развитие и развивают самостоятельные языковые практики.

Изучающие языки могут более эффективно освоить целевой иностранный язык, если у них есть обширный словарный запас, так как это помогает им понять, что они слышат или читают на языке. Грамматика может использоваться для передачи данных, но без языка разговор невозможно завершить. Однако многие студенты EFL всё ещё испытывают трудности с освоением словарного запаса, что они считают значительным препятствием для улучшения общего уровня английского. Поскольку освоение сложной лексики — включая грамматику, орфографию, значение, коннотацию, коллокацию и структуру слова — требует постоянного ввода, когнитивная нагрузка часто мотивирует учеников искать более увлекательные методы^{обучения 2}.

Эффективность изучения словарного запаса ограничена традиционной бумажной методикой обучения. По мере развития технологического образования появляется всё больше игровых приложений для изучения английского словарного запаса с целью повышения мотивации и эффективности учащихся. По словам Ли и ^др.2, геймификация — это процесс изменения моделей использования или поведения людей путём включения игровых механик и элементов в неигровые среды. Приложения, вдохновлённые играми, становятся всё более распространёнными среди учащихся английского языка и привлекают внимание академических исследователей благодаря своей способности сочетать особенности геймификации и обучения языку с помощью мобильной помощи (MALL) в среде развития словарного запаса.

За последние 20 лет решения в области образовательных технологий (EdTech) стали более доступны и используются в классах по всему миру^{. 3}. Новая зависимость от технологий для устранения разрыва в обучении возникла в эпоху, когда исследования и последовательные ежегодные отчёты⁶показывают снижение уровня обучения среди индийских^{детей 7}. Разнообразие и сложность современного общества сделали высшее образование необходимым, и в результате объём научных исследований, посвящённых прогнозированию образовательных достижений или вероятности отчисления студентов, быстро вырос 8,9,10,11,12,13 . Традиционная функция высших учебных заведений в распространении знаний эволюционировала; Креативность в новых знаниях, особенно с ростом искусственного^{интеллекта, и} подготовка квалифицированных специалистов привели к тому, что многие из них взаимодействуют с различными аспектами общества. На самом деле, основные цели её академической и культурной деятельности — повысить уровень знаний в сообществе через обучение, исследования и возможность обмена и передачи такой информации.

В последние годы TAM стал заметной парадигмой для понимания внедрения технологий в различных сферах, включая социальные^{сети 15},^{онлайн-банкинг 16}, технологии^{здравоохранения 17} и образование. Многие учёные изучали, как преподаватели и студенты используют электронные учебные ресурсы или платформы в рамках теоретической концепции TAM. Например, в связи с пандемией COVID-19 Мустафа и ^др.18 изучили факторы, влияющие на результаты электронного обучения. Также изучалось принятие студентами учебных ресурсов^{на YouTube 19} . Рафик и ^др.20 изучили поведенческие намерения пользователей при использовании формата электронной книги и объяснили, почему преподаватели и студенты любят или не любят^{онлайн-обучение 17}. Кроме того, проводились исследования использования пользователями мобильных приложений, использующих TAM.

Основная цель этого обучения — критически изучить, как игровые приложения для изучения языков, используемые студентами английского языка на уровне колледжа, характеризуют и распространяют неолиберальные дискурсы. И коммуникативные, и дизайнерские структуры этих приложений интегрируют эти дискурсы. Хотя в прошлом мотивация и принятие пользователей систематически рассматривались, эти обучающие программы обычно опираются на технические и психологические рамки, такие как Теория самоопределения (SDT) и Модель принятия технологий (TAM). Однако с точки зрения критического анализа дискурса (CDA) это исследование направлено на восполнение значительного исследовательского пробела. В ней рассматривается, как языковые приложения способствуют конкурентному поведению, соответствующему появлению и самооптимизации. Эти особенности, доминирующие в неолиберальной идеологии, регулярно становятся возможными благодаря основам геймификации, таким как таблицы лидеров, значки, оценки и мониторинг развития. В работе будет оценено, как текстовые подсказки, интерфейсные образы и вдумчивые реакции учащихся влияют на мотивацию пользователей, учебное поведение и самовосприятие. Основная цель — влияние этих методов на изучение английским языком студентами колледжей.

В предлагаемой работе используется трёхмерный метод CDA Фэрклоу для оценки игровых приложений для изучения языков с точки зрения нового критического дискурса. По сравнению с существующими работами, которые в основном сосредоточены на технических или мотивационных функциях внедрения с использованием SDT или TAM, эта работа разрушает неолиберальные идеалы, заложенные в расширении и коммуникации интерфейса EdTech. В частности, он подтверждает, как структуры геймификации, такие как таблицы лидеров, линии и индикаторы оценки, служат инструментами для самооптимизации и отслеживания, особенно в контексте изучения словарного запаса для студентов английского английского языка в колледже. Для подтверждения результатов за пределами цифровой и ориентированной на человека информации исследование использует гибридный методологический подход, сочетающий анализ настроений, логирование интерфейсов и картирование дискурса.

Глобальное высшее образование претерпело значительные изменения в результате неолиберализма, который ставит рыночные правила, соперничество и приватизацию выше более общих ценностей образования²¹. В стремлении повысить трудоустройство и глобальную конкурентоспособность университеты всё чаще внедряют политику EMI, признавая ценность английского как ключевое преимущество. Тем не менее, EMI регулярно усугубляет образовательные разногласия, исключая тех, кто не говорит по-английски, и отдавая предпочтение тем, кто имеет доступ к англоязычным^{материалам 22}. В результате иерархическая конструкция становится привычной, при этом языковое владение выступает потенциальным барьером. Неолиберальные цели проявляются в использовании EMI в таких странах, как Южная Корея, что направлено на улучшение мирового положения и привлечение инвестиций, но это также может подорвать региональные языки и привести к языковому^{превосходству 23}.

Исследователи применяли SDT и TAM в различных сценариях, включая постоянные намерения использовать онлайн-социальные сети²⁴ и технологически усиленное обучение во время^{COVID-19 25,26}для дальнейшего изучения причин использования технологий. Кроме того, используя SDT и TAM, Изабель и ^др.27 изучили, как пользователи реагировали на геймифицированный инструмент найма и обнаружили, что мнения кандидатов о удобстве и удобстве использования инструмента связаны с его способностью удовлетворять требования пользователей к автономии и компетентности, а также стимулировать самомотивацию. Ву и^{Чен, 28}лет, стремились интегрировать эти две теории и продемонстрировать чёткие взаимосвязи между восприятиями пользователей, которые влияют на принятие игровых приложений для изучения английского словарного запаса и их автономное и контролируемое вдохновение.

В соответствии с предположениями теории самоопределения (SDT), недавние исследования помещают геймификацию в мотивационные рамки, описывающие её потенциал для поддержки вовлечённости учащихся. В своём тщательном обзоре исследований геймификации Seaborn и Fels (2015)²⁹ подчёркивают, что функции игры, такие как таблицы лидеров, значки и очки, предназначены для повышения внутренней мотивации и продвижения учебных целей. Хотя результаты различаются в зависимости от реализации, геймификация может положительно влиять на когнитивные, мотивационные и поведенческие результаты, согласно метаанализу Sailer и Homner (2020)³⁰. Хотя Ландерс, Бауэр и Каллан (2017)^31,32 показали, что мотивирующий эффект таблиц лидеров зависит от их интеграции с процессами постановки целей, Ханус и Фокс (2015)^31,32 обнаружили, что геймификация в классах может снижать внутреннюю мотивацию и академическую успеваемость, если она не соответствует потребностям учащихся. Эти экспериментальные и лонгитюдные исследования также предупреждают о чрезмерно упрощённых применениях. Значимость теоретически ориентированного геймификационного дизайна была дополнительно подчеркнута Mekler и др. (2017)³³, которые показали, что хотя конкретные игровые механики могут повысить производительность, они не всегда способствуют внутренней мотивации. В целом эти результаты дают сложную основу для размещения современных исследований в рамках знаний о противоречивой, но многообещающей роли геймификации в продвижении обучения и мотивации.

Большинство ранее обсуждаемых исследований^{1, 2, 3} по-прежнему сосредоточены на мотивационных и технологических моделях принятия, хотя студенты колледжей постепенно используют навыки игрового мобильного обучения языку (MALL). Они включают такие рамки, как Модель принятия технологий (TAM) и Теория самоопределения (SDT⁾¹. Эти методы регулярно затрагивают более тонкие идеологические вопросы, а также поддерживают понимание поведения и моделей взаимодействия пользователей. В частности, недостаточно разобрано то, как стратегия образовательных технологий включает конкретные дискурсы или мировоззрения. Существует нехватка критических точек зрения, которые изучают, как геймифицированные характеристики, такие как привлекательность, оценка отслеживания и самоконтроль, характеризуют и поддерживают неолиберальные идеалы. Основы коммуникации и визуальных материалов по изучению языка также не были широко рассмотрены с точки зрения критического анализа дискурса (CDA⁾². Понимание того, как эти результаты дизайна влияют на учебный опыт студентов колледжей и формируют их мнение о достижениях в обучении, особенно важно. Она изучает свойства неолиберальных дискурсов о студентах, изучающих английский язык в контексте высшего образования, изучая их на этапах EdTech.

Критические исследования в области образовательных технологий ставят под вопрос более широкие последствия образовательных технологий, выходя за рамки их мотивационных преимуществ. Селвин (2016)³⁴предостерегает от безусловного оптимизма, утверждая, что технологии не являются нейтральным инструментом, а должны рассматриваться в контексте социальной, культурной и политической среды. Анализируя, как технологии, основанные на данных, изменяют управление образованием в рамках неолиберальных логиков, которые часто ставят эффективность и подотчётность выше справедливости и педагогики, Уильямсон (2017)³⁵ расширяет эту критику. Аналогично, Робертс-Махони, Минс и Гаррисон (2016)⁴ подчёркивают, как ориентированные на рынок и корпоративные идеалы отражаются в персонализированных образовательных платформах, переосмысливая студентов как потребителей образования, основанного на данных. Учитывая различные точки зрения, текущее исследование позиционируется в рамках продолжающихся обсуждений политической экономии образовательных технологий, а также мотивационных и внедренных рамок, таких как SDT и TAM. Признавая как учебный потенциал геймификации, так и системные силы, влияющие на её реализацию, такое двойное подходление укрепляет ключевую основу исследования. Стимул студентов университетов использовать игровые приложения для изучения языков обусловлен конкурентным рейтингом и простотой использования, согласно недавним сравнительным данным из послепандемичной Южной Кореи и Гонконга. Это говорит о том, что геймифицированные аспекты влияют как на суждения о вовлечённости, так и на удобство^{использования 5}. Это усиливает акцент текущего исследования на дискурсивном конструировании таких качеств в критическом контексте.

Чтобы подчеркнуть эффективность и потенциал между дисциплинами, обзор³⁶ исследовал состояние геймифицированных приложений в TEFL и обсудил сравнительные инсайты из медицинского образования. С акцентом на год публикации, географическое распространение, дизайн исследований, варианты доставки, использование технологий, аспекты геймификации и инструменты измерения, обзор включал в общей сложности 33 исследования. Согласно оценке, большинство публикаций было опубликовано в 2018 году, значительная часть — из Азии. В интервенционных исследованиях приняли участие 2 531 ученик. Наиболее популярными подходами были смешанные методы и квазиэкспериментальные дизайны предварительных/посттестовых. Технологии мобильного обучения широко используются, и онлайн-обучение стало самым распространённым способом обучения.

Недавние сравнительные данные из постпандемичных образовательных сред подчёркивают растущую важность изучения игровых приложений для изучения словарного запаса. Согласно исследованию, проведённому в Гонконге и Южной Корее, геймифицированные особенности, такие как конкурентный рейтинг и серии побед, — не единственные факторы, мотивирующие студентов университетов использовать мобильные приложения для изучения языков; Воспринимаемая простота использования и культурные предпочтения в обучении также играют значительную^{роль 4,5}. Эти результаты демонстрируют, как постпандемичная тенденция к саморегулируемому обучению на мобильных устройствах (SRL) повысила образовательную важность удобства использования и дизайна приложений. Помещая текущее исследование в эту рамку, метод CDA расширяется за пределы идеологической критики и охватывает дискурсивное развитие мотивационных и процессов принятия.

Протокол

Это исследование было одобрено Этическим комитетом Фуцзянского полицейского колледжа в Фучжоу, Китай. Все методы выполнялись в соответствии с соответствующими руководящими принципами и нормативами. Информированное согласие было получено от всех участников исследования. Участникам было четко проинформировано о целях исследования, использовании данных, добровольном характере участия и их праве отказаться в любой момент. Письменное информированное согласие также было получено от всех участников на публикацию анонимных цитат и инсайтов, полученных из стенограмм интервью и моделей использования приложения. В этой рукописи нет лично идентифицируемой информации или изображений.

Предлагаемая методология использует рамочную структуру критического дискурсивного анализа (CDA) для анализа неолиберальных дискурсов в геймифицированных языковых интерфейсах, основанную на предыдущих исследованиях с помощью приложения Baicizhan. Анализ проверяет текстовые механизмы, визуальные дизайны и функциональные приёмы Байчижана через трёхмерную рамку Фэрклоу. Кроме того, собираются данные по анализу настроений пользователей, записи о передвижениях интерфейса и качественные журналы интервью с студентами английского языка в колледжах. Этот смешанный подход помогает оценить, как геймификация способствует конкуренции, поведенческому мониторингу и самооптимизации — ключевым элементам неолиберальной идеологии. Важные понимания раскрываются благодаря сложному отображению обсуждения учащихся и дизайна приложения. Подчеркивая противоречия между геймификацией, ориентированной на вовлечённость, и внутренней мотивацией учащихся, это исследование проясняет, как технологические особенности влияют на изучение языка в высшем образовании. Рисунок 1 показывает архитектурную структуру предлагаемого метода.

Рисунок 1 иллюстрирует трёхэтапный подход критического дискурсивного анализа (CDA), который использовался для анализа встроенных дискурсов приложения. Эта парадигма целенаправленно переосмысливает процесс как интерпретативный подход, а не как техническую обработку данных, переходя от конкретных текстовых элементов приложения к абстракции общественных идеологических проблем. Фиксируя конкретные места идеологического кодирования — текстовые, визуальные и функциональные аспекты приложения (такие как полосы, таблицы рейтингов и мотивационные замечания) — этап 1: App Artefacts создаёт эмпирическую основу. После этого эти артефакты проходят этап 2: интерпретативные слои CDA, который использует последовательность перекрывающихся концептуальных слоёв для визуального выделения диалектической связи между доказательствами на микроуровне и макроуровневым контекстом. Текстовые элементы интерпретируются через дискурсивную практику, которая занимается воспроизведением значений, и связаны с социальной практикой, которая исследует контекст власти и идеологии. Неолиберальные идеологические темы, организующие опыт приложения, такие как индивидуализированная ответственность и конкурентная мотивация, в конечном итоге формируются на этапе 3: тематический синтез, который использует интерпретативное кодирование и тематическую абстракцию для преобразования шаблонов, обнаруженных в дискурсе, в абстрактные, качественные выводы. Четыре основных шага предлагаемого протокола следующие:

Дизайн интерфейса и выбор приложения
Для исследования выбирается популярное приложение для изучения игровых языков (например, Baicizhan). Здесь используется трёхмерная модель CDA, разработанная Фэрклоу, для проведения текстового анализа, изучающего словарные подсказки, отзывы пользователей и сигналы, связанные с интерфейсом, а также для анализа дискурсивной практики с акцентом на структуры коммуникации внутри приложения и модели взаимодействия пользователей. Используя анализ социальной практики, можно выявить неолиберальные ценности, такие как конкурентоспособность, эффективность и самоотслеживание. Эти особенности отражают неолиберальные ценности, такие как эффективность, конкуренция и самоотслеживание.

Сбор данных
Чтобы узнать больше о знаниях, целях и настроениях студентов по английскому языку в колледже о геймифицированной учебной среде, проводятся полуструктурированные интервью с ними.

Анализ настроений и дискурсивное отображение
Анализ настроений используется для регулирования эмоционального отклика и уровня участия в реакциях пользователей, чат-логах или информации о коммуникации. Области дискурса измеряются на совместимость с неолиберальными идеями, такими как бенчмаркинг эффективности и самоуправление.

Интеграция и валидация данных
Изучаются взаимосвязи между устройствами геймификации и индикаторами тревожности учащихся, сниженной мотивации или давления на производительность. Основные стратегии общения, влияющие на взаимодействие и поведение пользователя, контролируются.

Дизайн интерфейса и выбор приложений
Приложение^{Baicizhan 1} используется как основной пример геймифицированного мобильного обучения языку (MALL) в первой части исследования, с акцентом на усвоение словарного запаса. Поскольку оно содержит множество элементов геймификации, таких как порядок ранжирования, мониторинг прогресса, визуальные значки и триггеры обратной связи, это приложение универсально для всех китайских студентов английского английского языка.

Учитывая уникальное сочетание государственной политики цифрового образования в Китае, культуры обучения, ориентированной на экзамены, и растущего рынка образовательных технологий, акцент на китайских учащихся английского английского языка особенно важен. Использование цифровых инструментов в школах увеличилось благодаря национальным усилиям, таким как Education Informatization 2.0, которые поддерживают персонализированные и ориентированные на данные стратегии обучения. В то же время образовательная система Китая, ориентированная на экзамены, постоянно делает акцент на количественных результатах и постоянной оценке результатов, что создаёт место для геймифицированных функций, ценящих достижение целей, рейтинги и отслеживание прогресса. Эти конкурентные процедуры были дополнительно интегрированы в мобильные образовательные платформы, такие как Baicizhan, которые помогают миллионам пользователей готовиться к важным тестам по английскому, благодаря быстро развивающейся коммерческой индустрии образовательных технологий. Китайская среда — идеальная среда для изучения того, как дизайн геймифицированного обучения натурализирует неолиберальные дискурсы самооптимизации, конкуренции и перформативности благодаря пересечению политики, культуры и технологий.

Основные элементы приложения разумно удаляются и делятся на три раздела в рамках анализа интерфейса: визуальные элементы (например, иконки и индикаторы прогресса), текстовые сигналы (например, инструкции и стимулы) и функциональные конструкции (например, формирование целей, напоминания и социальная конкуренция).

Трёхмерный подход Фэрклоу к критическому анализу дискурса (CDA) применяется для изучения этих атрибутов. Эта модель даёт пространство для всестороннего анализа поведения, где коммуникативный и интерактивный подход приложения содержит неолиберальную идеологию. Первым шагом процесса CDA является текстовый анализ, который анализирует слова, применённые в ответах на обратную связь и запросы приложений. Позже исследование дискурсивных перформансов сосредоточено на том, как пользователи взаимодействуют с приложением и как в нём строятся элементы успеха или неудачи. Наконец, исследование социальной практики описывает, как дизайн приложения отражает более широкие неолиберальные идеологии, такие как саморегуляция, конкуренция и оценка эффективности. Рисунок 2 показывает рабочий процесс выбора приложения и проектирования интерфейса.

Сбор данных интерфейса
Эта работа собирает важную и полную информацию с помощью www.wjx.cn — китайской онлайн-платформы опросов, предлагающей платные выборочные услуги. Изначально критерии включения заключались в том, что участники должны были быть студентами бакалавриата, обучающимся в китайских университетах, и ранее использовали хотя бы одно игровое приложение для изучения английского словарного запаса. Академическая цель исследования, добровольный характер участия и предполагаемое необходимое время были четко изложены в сообщениях по набору. Участники должны прочитать заявление о информированном согласии и предоставить своё добровольное согласие перед началом опроса. Скрининг IP-адресов использовался не только для снижения дублирования или малозатратных ответов, но и проверки внимания и мониторинга аномально коротких сроков завершения для проверки качества данных. Требование, чтобы все участники были студентами бакалавриата по Китаю, служило выборочным условием. Среднее время завершения 279 ответов с не дублирующихся IP-адресов, собранных за неделю, составило 243 с. Семь ответов, подразумевавших, что респондент никогда не использовал геймифицированные английские лексики, были удалены. При реальном уровне ответа 97,49% в итоге было сохранено 272 ответа.

Во-вторых, были проведены полуструктурированные интервью с китайскими студентами, изучающими английский язык, чтобы получить более глубокое понимание их опыта использования игровых словарных приложений. Каждое интервью длилось 30-45 минут и следовало структурированному протоколу, охватывающему учебные привычки, эмоциональные реакции на геймификацию, мотивационные модели и воспринимаемые давления. Интервью проводились онлайн, аудиозаписывались с разрешения, расшифровались дословно и независимо кодировались двумя исследователями с использованием тематического анализа.

В-третьих, данные взаимодействия интерфейса, включая скриншоты, журналы сообщений обратной связи, счётчики полос, бейджи и пользовательские запросы, систематически извлекались из приложения Baicizhan. Эти артефакты предоставили текстовый, визуальный и функциональный материал, необходимый для трёхмерного CDA Фэрклоу. Параллельно были собраны данные анализа настроений путём перевода пользовательского китайского текста на английский с помощью DeepL³⁸, проверки точности перевода с помощью билингвальных программистов и вычисления полярности с помощью VADER³⁹,^{TextBlob 40} и SnowNLP⁴¹ для межязыковой валидации.

Студенты китайских университетов, изучающих английский как иностранный язык (EFL), были опрошены, чтобы глубже понять их взаимодействие, мотивацию и мнения относительно игровых приложений английского словарного запаса. Вопросы о (1) частоте и контексте использования приложения, (2) эмоциональных реакциях на задачи или награды, (3) вовлечённости и мотивации от функций приложения, (4) давлении или стрессе, связанных с использованием приложения, (5) влиянии на учебные привычки или стратегии изучения словарного запаса, (6) социальные взаимодействия, связанные с прогрессом в приложении, и (7) рекомендации по улучшению учебного опыта были частью полуструктурированного протокола. Каждая сессия, проводившаяся через Zoom, лично или по телефону, длилась примерно 30-45 минут. С согласия участников все интервью записывались на аудиозапись и дословно транскрибированы на английском языке. Для анализа данных применялся тематический анализ. Два исследователя независимо кодировали транскрипты, которые затем итеративно классифицировались по темам. Разногласия решались через обсуждение. Тщательный анализ поведенческих и психологических реакций на геймификацию стал возможен благодаря сочетанию этих качественных инсайтов с интерфейсными журналами, которые фиксировали частоту использования, обратную связь и достижение целей.

Предварительная обработка данных настроения:
Для обеспечения совместимости с английскими инструментами, такими как TextBlob и VADER, все текстовые данные переводились на английский до вычисления sentiment, поскольку исходные пользовательские ответы были на китайском. Для поддержания контекстуальной и аффективной корректности для перевода использовался Deep LAPI, после чего два двуязычных исследователя вручную проверяли результаты. Эти проверенные английские тексты затем использовались для расчёта баллов полярности настроений и субъективности. Китайскоязычная модель настроений SnowNLP также использовалась для изучения случайного подмножества из 200 ответов с целью оценки кросс-лингвистической надёжности; результаты показали сильную положительную связь с показателями полярности VADER (r = 0,84).

Таблица 1 суммирует ответы из набора данных 272 студентов китайских университетов, изучающих английский язык (EFL), которые сообщили о предыдущем использовании геймифицированного приложения для изучения английского словарного запаса. Согласно демографическим данным, исследовательская группа этого исследования подходит для изучения целевой группы пользователей, поскольку оно полностью отражает китайских студентов колледжей по полу, возрасту, специальности и многолетнему опыту преподавания. Что касается дизайна практики, 79,04% опрошенных использовали приложения более часа в неделю, а 94,11% — несколько раз в неделю. Информация о поведении на практике была рассмотрена вместе с дополнительными ответами участников.

Набор данных включает демографические переменные (возраст, пол, академическая специальность, год обучения) и связанные с использованием переменные (частота использования приложения и еженедельная продолжительность использования). 272 субъекта в наборе данных обычно относятся к возрастному диапазону 18-22 лет (91,91%), из которых 60,66% — мужчины и 39,34% — женщины. Эти гарантии распределения возраста показывают, что количество участников соответствует числу студентов колледжей, использующих обучение языку с помощью мобильных средств, и аналогично традиционной популяции студентов бакалавриата.

Хотя респонденты имели разнообразный академический опыт, основные группы следующие: технологии (38,97%), инженерия (37,87%), естественные науки (12,87%) и математика (10,29%). Междисциплинарное распределение позволяет сравнивать, как студенты других областей воспринимают и используют геймифицированные системы. Что касается академических достижений, то наибольший процент участников составляли ученики третьего курса (36,03%) и второкурсники (26,47%), за ними следуют первокурсники (18,01%) и четвёртые (19,49%). Согласно этому распределению, большинство респондентов — студенты среднего и старшего уровня, что может влиять на уровень их участия и критический анализ учебных ресурсов. Что касается использования приложения, 28,31% участников заявили, что используют Baicizhan ежедневно, а 33,46% — четыре-пять раз в неделю, что свидетельствует о высоком уровне взаимодействия с социальной сетью. Всего 2,21% пользователей пользовались приложением реже одного раза в неделю. Еженедельное использование приложений участниками изменилось: большинство использовали приложение 1-3 часа (50,37%), а меньше студентов — более 5 часов (11,4%).

Частота входа и журналы взаимодействия участников интерпретировались как поведенческие показатели, связанные с SRL, отражающие автономию пользователей в управлении учебными активностями, мониторинге рутин и устойчивости вовлечённости, в соответствии с послепандемичными исследованиями по внедрению технологий и саморегулируемому обучению (SRL). Качественные данные интервью также выявили несколько тем, соответствующих характеристикам TAM, включая воспринимаемую полезность («таблица лидеров мотивирует меня учиться ежедневно») и воспринимаемую простоту использования («приложение просто и интуитивно понятно в навигации»). Эти измерения концептуально связывают текущую структуру CDA с точками зрения, основанными на принятии, выявленными в недавних сравнительных исследованиях, несмотря на то, что они никогда официально не кодировались и не^{моделировались 5}. Для количественного триангуляции результатов CDA и настроений, а также улучшения интеграции поведенческих, перцептивных и дискурсных исследований, будущие версии этого исследования будут включать короткие, валидированные показатели TAM и SRL.

Модель CDA Фэрклоу
Реальная конструкция³⁷для исследования того, как дискурс в геймифицированных языковых приложениях, таких как Baicizhan, генерирует и поддерживает неолиберальные идеалы, доступна через трёхмерную модель критического анализа дискурса (CDA) Фэрклоу. В модель объединены три взаимосвязанных процедуры: социальная практика (макро-уровень), дискурсивная практика (мезо-уровень) и текстуальный анализ (микро-уровень).

Текстовый анализ (T) — Микроуровень
Языковые аспекты, включая термины, организацию и напоминания о дизайне приложений (например, «Ежедневная цель достигнута» и «Сохраняй свою серию»), являются основной целью этого уровня. Предположим, что все текстовые единицы пользователя следующие:

(1)

Здесь te_i означает специальное текстовое сообщение или подсказку.

Для оценки неолиберального расположения и распространения:

(2)

(3)

Следовательно, неолиберальная плотность текстового слоя выглядит следующим образом:

(4)

Дискурсивная практика (D) — уровень мезо
Это информация, собранная из интервью и логов интерфейса о том, как пользователи взаимодействуют с приложением (частота использования, отзывы и достижение целей).

Пусть_i представляет пользователя, а ai_j — акт взаимодействия (например, выполнение задачи или просмотр таблицы лидеров). Опишите матрицу взаимодействий:

(5)

Оценка самооптимизации пользователя теперь определяется следующим образом:

(6)

Неолиберальный вес (важность) акта ai_j обозначается w_j. Например, увидеть таблицу лидеров имеет более высокий w_j , чем просто доступ к приложению.

Социальная практика (S) — Макроуровень
Это включает анализ того, как использование приложений и дискурс отражают более общие социальные идеи (такие как продуктивность и конкуренция).

Пусть P(_{us i,λ k}) — бинарное или нечеткое значение, указывающее, способствует ли пользовательский дискурс характеристику λ_k, а λ_k — признак идеологии (например, справедливость или самооптимизация).

Далее — идеологический облик пользователей:

(7)

Это измеряет степень, в которой каждая неолиберальная идеология λ_k распространялась среди пользователей. Общий балл фреймворка CDA пользовательского интерфейса может быть записан следующим образом:

(8)

Когда каждому измерению присваивается вес (α, β, γ), который можно эмпирически скорректировать или основывать на качественных соображениях.

Трёхмерная модель критического анализа дискурса (CDA), установленная Фэрклоу, иллюстрируется на рисунке 3, которая используется для оценки геймифицированных знаний для образовательных границ, преимущественно на этапах изучения языка, таких как Байчижань. Верхний ряд рисунка представляет три аналитические измерения CDA, а нижний ряд интегрирует результаты этих измерений для создания единого цельного результата.

В этом исследовании создан краткий кодекс для анализа критического дискурса (CDA), разделивший дискурсивные аспекты на три категории: текстовые (выбор слов, метафоры), визуальные (иконки, цвета, значки) и функциональные (баллы, уровни, уведомления). Мотивационные заявления, такие как «Продолжайте!» для текста, значки звёзд для визуальных материалов и уведомления о прогрессе для функциональных функций, являются яркими примерами. После устранения неоднозначностей и итеративного улучшения кодов два опытных программиста независимо применяли кодовую книгу к данным. Каппа Коэна использовался для расчёта межкодировочного согласования, и результаты показали удовлетворительную надёжность (κ = 0,78), обеспечив согласованность и строгость исследования.

Анализ настроений и дискурсивное отображение
Анализ настроений применим к пользовательскому контенту, а также к объяснениям, обзорам приложений, журналам коммуникаций и стенограммам конференций после завершения трёхуровневого анализа критического дискурса Fairclough, включающего текстовое, дискурсивное и социальное^{повторение 37}. Этот этап классифицирует эмоциональный тон (положительный, отрицательный и нейтральный) и интенсивность с помощью процедур обработки естественного языка (NLP). Для установления эмоциональной связи пользователя с геймифицированной динамикой обучения, например, измеряются нормальные проявления стресса или удовлетворения в ответ на потерю строки или презентацию в таблице лидеров. Это исследование помогает определить, поддерживают ли геймифицированные устройства, такие как следование и конкуренция, давление на рост или участие, неолиберальные ценности, изложенные в CDA.

Алгоритм 1, предоставленный в дополнительном файле 1, показывает рабочий процесс анализа настроений и дискурсивного отображения. После сбора и предварительной обработки текстовой информации пользовательские наблюдения готовятся с помощью таких методов, как нижнее отключение, исключение стопвордов, лемматизация и фильтрация пунктуации. Далее был проведен анализ настроений на текстовых данных английского и китайского языка на английском языке, следуя этапам предварительной обработки, таким как нижняя регистра, удаление стопвордов, лемматизация и фильтрация пунктуации. Эти тексты подвергаются анализу настроений с помощью программ, таких как VADER, TextBlob или моделей на базе BERT, которые классифицируют каждый текст как нейтральный, положительный или отрицательный на основе его эмоционального тона или полярности. Это помогает определить эмоциональные реакции пользователей на геймифицированные основы, такие как оценка презентации, реплики и награды. Параллельно выражения и идеи, связанные с конкретными неолиберальными концепциями — такими как «самооптимизация», «согласование», «эффективность» или «отслеживание» — выявляются путём удаления дискурсивных аспектов с помощью сопоставления по ключевым словам или тематического кодирования, соответственно.

Концептуальные метки, которые были подняты на этапе CDA, теперь можно понять в тексте каждого пользователя. Карта дискурса, которая подтверждает, как детальные дискурсы и установки сосуществуют в наборе данных, затем разрабатывается на основе результатов. Это может включать создание диаграмм или тепловых карт, демонстрирующих выразительный тон и регулярность каждой идеологической темы. Чтобы получить более полную картину материала, эти чувства и дискурсивные понимания затем передаются результатам CDA. Это исследование помогает проверить, принимают ли учащиеся неолиберальные дискурсы, представленные в схеме границ, или отвергают их. Кроме того, он выделяет эмоциональные переживания в геймифицированном обучении, выявляя случаи, когда управление переездом может непреднамеренно поставить под угрозу основные стимулы или выбор учащихся.

Результаты

В этой работе рассматривалось, как геймификация в приложениях с использованием мобильного языка (MALL), таких как Baicizhan, влияет на мотивацию и саморегуляционное поведение учащихся по английскому языку в колледже с помощью систематичного метода критического дискурса. Для оценки использовался набор данных от трёх объединённых фондов: (1) записи 15 полуструктурированных конференций с студентами колледжей EFL; (2) данные анализа настроений из более чем 250 журналов вовлечённости пользователей; и (3) логи данных интерфейс...

Обсуждение

Предлагаемый Критический анализ дискурса (CDA) использует критически-идеологическую перспективу, расширяя предыдущие работы, исследуя более глубокие идеологические функции, встроенные в игровые приложения для изучения языков... Ранние исследования, особенно Чэнь и^{Чжао 1}, изучали мотивационные факторы, влияющие на широкое распространение игровых словарных приложений среди изучающих китайский английский язык. Опираясь на трёхмерную структуру CDA Фэрклоу, настоящее и...

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье

Имя	Компания	Каталожный номер	Комментарии
Аденовирусный вектор (shNEAT1)	10692-V5	Vigene Biosciences	Аденовирус, используемый для снижения экспрессии NEAT1 in vivo и in vitro.
Набор для анализа белков BCA	23227	Термо Фишер	Раньше Kit количественно определял концентрацию белка в клеточных лизатах.
Набор для анализа репортёров с двойной люциферазой	E1910	Promega	Набор используется для анализов репортеров с двойной люциферазой для измерения взаимодействия miR-181a-5p.
Наборы ELISA (цитокина)	Н/Д	R& D Systems	Наборы, используемые для измерения уровня цитокинов в сывороточных и тканевых образцах.
Сыворотка для плода быка (FBS)	16000-044	Gibco	Добавка, используемая в культурных средах для роста клеток.
Антитела к GAPDH	2118S	Технология клеточной сигнализации	Первичное антитело против GAPDH используется как контроль нагрузки в western blot.
Набор для окрашивания гематоксилина и эозина	Н/Д	Термо Фишер	Набор, используемый для гистологического окрашивания тканевых срезов для патологического анализа.
Иммунофлуоресцентные антитела (CD206)	14693-1-AP	Proteintech	Антитела, используемые для обнаружения маркера макрофага M2 CD206 в срезах ткани.
Липополисахарид (LPS)	L2630	Сигма-Олдрич	LPS используется для индуцирования поляризации воспалительных макрофагов в клетках RAW264.7.
miR-181a-5p Мимик	Н/Д	Н/Д	Синтетический miR-181a-5p имитатор используется для модуляции уровней miR-181a-5p.
Плазмида экспрессии NEAT1	Н/Д	Н/Д	Плазмида, используемая для гиперэкспрессии NEAT1 у макрофагов RAW264.7.
Макрофаговые клетки RAW264.7	TIB-71	ATCC	Клеточная линия мышиных макрофагов, используемая для экспериментов in vitro.
RIPA Lysis Buffer	89901	Термо Фишер	Буфер, используемый для лизирования клеток с целью извлечения общего белка.
RPMI-1640 средний	11875-093	Gibco	Среда посева макрофагов RAW264.7.
SYBR Green Master Mix	4385612	Термо Фишер	Реагент, используемый для количественного анализа ПЦР в реальном времени.
Трансвеллские миграционные пробиральные камеры	3422	Корнинг	Камеры, используемые для анализов миграции трансвелла для оценки миграции макрофагов.
Комплект для апоптоза TUNEL	ab66110	Abcam	Набор, используемый для обнаружения апоптоза в клетках RAW264.7 с помощью окрашивания TUNEL.
Западные антитела к блотингу (HMGB1)	AB18256	Abcam	Первичное антитело против HMGB1, используемое при западном блотинге.