Motivation-driven mechanics in computer-supported collaborative learning scripts

Lobo Quintero, René Alejandro

Motivation-driven mechanics in computer-supported collaborative learning scripts

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211 p.

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Lobo Quintero, R. Motivation-driven mechanics in computer-supported collaborative learning scripts. Universitat Pompeu Fabra; 2023. handle: http://hdl.handle.net/10803/689827

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Doctoral program

Programa de Doctorat en Tecnologies de la Informació i les Comunicacions

Abstract

This dissertation explores motivation within Collaborative Learning Flow Patterns (CLFP), focusing on the Pyramid CLFP. It investigates how incorporating game mechanics (GM) can foster both intrinsic and extrinsic motivation to improve collaborative learning experiences. The study is structured around three main objectives. Firstly, it examines how GM within Pyramid CLFP can induce a flow state, using Self-Determination Theory and game-based learning insights to optimize engagement. The second objective proposes developing Narrative Scripts (NS) that blend GM with collaborative scripts to elevate satisfaction, attention, and interest among students. Testing this approach revealed its capacity to alter student perceptions and enhance intrinsic motivation. The third objective delves into extrinsic motivation, analyzing reward-based gamification and its impact on participation. It further explores how the interplay between GM, extrinsic motivation, and the Group Awareness Tool within PyramidApp influences student engagement and learning outcomes.
Esta tesis explora la mo+vación en los Patrones de Flujo de Aprendizaje Colaborativo (CLFP), enfocándose en Pyramid CLFP. Se investiga cómo la incorporación de mecánicas de juego (GM) puede impulsar la motivación intrínseca y extrínseca para enriquecer las experiencias de aprendizaje colaborativo. El estudio se articula en tres objetivos. Primero, se examina cómo las GM en Pyramid CLFP pueden inducir un estado de flujo, utilizando la Teoría de la Autodeterminación (SDT) y el aprendizaje basado en juegos para optimizar el interés. Segundo, se propone desarrollar guiones narrativos (NS) que fusionen las GM con scripts colaborativos para incrementar la satisfacción y atención de los estudiantes. Tercero, se analiza la motivación extrínseca, enfocándose en la gamificación basada en recompensas. También, se explora cómo la interacción entre las GM, la motivación extrínseca y la herramienta de concienciación de grupo (GAT) en PyramidApp influye en el interés de los estudiantes

Keywords

Collaborative learning, Pyramid Collaborative Learning Flow Pattern, Learning analytics, CSCL, CLFP, Aprendizaje colaborativo, Flujo de Aprendizaje Colaborativo Pyramid, Analítica del aprendizaje