1萧显胜、2李柏勋、3吴芸瑄＊、4叶芯妤＊
1 台湾师范大学科技应用与人力资源发展学系、学习科学跨国顶尖研究中心 教授
2 * 台湾师范大学科技应用与人力资源发展学系 硕士
3,4 * 台湾师范大学科技应用与人力资源发展学系 硕士生
电邮：hssiu@ntnu.edu.tw, 61171016h@gapps.ntnu.edu.tw, {104006hsuan*, shinue880620*}@gmail.com
【摘要】 机器人相关技术的提升，不只运用在工业领域，也推广至教育产业上，如何让机器人在课堂中得以有效运用更是逐渐受到重视。STEM教育为跨学科整合式教学，旨在增强学生的知识整合应用能力，本研究采准实验研究设计，分为实验组及对照组两种不同教学法，对学生的认知及技能之影响，以智能城市为主题，利用Arduino进行实作。研究结果显示，藉由游戏化机制之教育机器人对STEM知识与实作表现具有显著效果。
【关键词】 教育机器人、游戏化、6E模式、STEM实作
1.前言
随着时代演进与科技的进步，各国纷纷为提升竞争力与人才需求进行教育改革，台湾于108学年发布《十二年国民教育科技领域课程纲要》（以下简称科技领纲），科技领纲包含信息科技与生活科技，藉由领域内不同课程之相互搭配及课程设计能让学生在学习上更加连续与整合，科技领纲中强调学生应具备问题解决能力，在教学上应深入学习知识，并强调跨领域知识的整合及动手实作。
STEM是由科学、科技、工程以及数学四个领域所结合的跨领域教学模式，能提供学生在二十一世纪所需要的众多技能。在过往的研究中发现，一般课程中所实施的STEM实作，课程多数着重于科学、数学此两个学科，较少着重于科技与工程，且STEM课程缺乏有系统性、顺序性的教学模式带领学生学习，易造成学习成效差、学习动机低落（Chew & Cerbin, 2021; Ching, Hsu, & Baldwin, 2018）。
6E模式是由美国国际科技与工程教师学会在美国生物课程学会所提出的5E学习环为基础，更强调实作之重要性及以学生为中心的教学策略。透过6E模式的步骤及工程设计与探究历程能有效解决STEM课程缺乏有系统性、顺序性的问题，6E模式的目的是阶段性且有系统的带领学生自我探索，融入设计与反思的理念，并强调真实情境的呈现及实作设计的核心概念（Burke, 2014; Hashim, Ali, & Samsudin, 2018; Štuikys & Burbaitė, 2018）。实作是能协助学生将抽象的概念实体化（Heiner, 2018; Hsiao, Chen, Lin, Zhuo, & Lin, 2019），实作之教育价值在于让学生在真实环境中透过观察、发现问题、体验和实际操作等活动来了解学习内容的概念与知识，藉由旧经验的基础进行反思并建构出新的概念（Eguchi, 2016; Kolb, 2014）。
过往研究显示学习动机是影响学生学习表现的重要因素（Law, Geng, & Li, 2019）。当学生在面对自己没兴趣的内容时，会导致其学习意愿的低落。而游戏化（Gamification）的课程是能有效激起学生对学习的兴趣。过往的研究发现游戏化课程适合与教育机器人做结合（Hamann, Pinciroli, & von Mammen, 2018; Robinson et al.,2019）。
本研究所运用之教育机器人为女娲创造股份有限公司所开发专用于教育的机器人Kebbi Air（Kebbi）。将撰写好之课程教材融入游戏化元素，设计相关辅助课程透过Kebbi来进行呈现，藉其为教学助理的角色，协助学生来学习与解决问题，让教师能有更充足的时间及精力对学生进行观察与协助，以掌握学生的学习质量（Darling-Hammond, 2017）。
近年来，智慧城市建设在全球各地持续推动（Caragliu & Del, 2019; Kim, Ramos, & Mohammed, 2017）。智能城市泛指运用资通讯科技之基础而建设的城市，带给企业和市民舒适便利的环境，同时也能提升城市竞争力以及市民的生活质量。
本研究根据台湾108课纲科技领域国中八年级要求之学习内容为主轴进行以智能城市为主题之课程设计，透过Kebbi呈现游戏化之教学辅助教材，藉实时问答与互动来协助学生学习并引起学生学习动机，透过motoduino开发的积木程序（motoBlockly）撰写功能，搭配STEM智能城市实作进行控制，最后让学生实际设计且实作并完成作品。
本研究之研究目的如下:
一、发展一套结合游戏化机制之教育机器人为教学助理于课程搭配6E教学策略设计的STEM实作课程。
二、探讨不同教学模式（结合游戏化机制之教育机器人为教学助理搭配6E教学策略, 6E教学策略）对于国中生于STEM实作课程之学习成效（STEM知识、实作表现）的影响。
2.文献探讨
2.1. STEM教育与教育机器人
在美国，科学、科技、工程和数学之间整合的教学模式被称为STEM教育（Sanders, 2009）。STEM教育最大的挑战在于其涉及了众多教学内容和各种教学方法，但该教那些内容或该使用哪个教学方法却没有明确的规定。尽管STEM教育在各文献中都有着不一样的解释，但也有其共同点，包含课程的情境应该与现实生活结合（Breiner et al., 2012; Brown, Brown, Reardon, & Merrill, 2011），科学、科技、工程和数学之间应具备好的整合性（English, 2016; Herschbach, 2011; Honey et al., 2014; Kelley & Knowles, 2016），应协助学生发展21世纪关键能力（Bryan et al., 2015; Honey et al., 2014），并强调以学生为中心的教学方法，帮助学生发展解决问题的能力（Breiner et al., 2012; Bryan et al., 2015; Labov et al., 2010; Sanders, 2009）。
从过往的文献可以发现多数的STEM实作搭配机器人的实作课程都是以机器人为教具或教材（姚经政、林呈彦，2016; Chen & Chang, 2018; Chen et al., 2019），较少以教育机器人为教学助理运用在STEM实作课程的研究，本次希望能透过以教育机器人为教学助理来进行STEM实作课程，以补足相关之研究，并运用自编STEM知识测验卷检测学生对于课程之STEM相关知识及概念的学习成果。
机器人教育课程能够激起学生对于STEM相关学科的动机（Chen & Chang, 2018），美国国家科学技术委员会（National Science and Technology Council）也指出，机器人俱乐部（Robotics clubs）就是一种适合学生参与的跨学科活动，能融合STEM教育以吸引学生，帮助学生使用跨学科知识来识别及解决问题，也帮助学生跨越STEM类别的职业障碍（Ejiwale, 2013）。
从过往的研究可以发现，将教育机器人运用在STEM的课程中能对学生的解决问题能力、团队合作有正向的作用（Okita, 2014; Merdan, Lepuschitz, Koppensteiner, & Balogh, 2017），本研究也希望将机器人以教学助理的角色导入在智慧城市之STEM实作课程中，以提升学生对于课程的学习动机及学习兴趣。
2.2. 游戏化与教育机器人
目前游戏化最让人所能接受的定义为「透过游戏思考过程以及游戏机制吸引使用者投入其中并解决问题」（Zichermann & Cunningham, 2011）与「在非游戏情境脉络中使用游戏元素以提升用户经验及使用者投入程度」（Deterding et al, 2011）。Werbach（2014）提出游戏化的教学是「将活动变得更像游戏的过程（The Process of Making Activities More Game-like）」，也认为此定义更符合当前的研究与实务的说法。
游戏融入课程的设计方式确实能对学习者有更多的正向影响，能够作为一种令人兴奋和吸引学生的方法，但针对游戏化的课程并没有制式的规定或运作方式（Sailer, Hense, Mayr, & Mandl, 2017），因此本研究将近几年的相关研究进行了统整，以利与教育机器人结合，本研究采用背景故事、关卡及得分（Bai, Hew, & Huang, 2020; Werbach & Hunter, 2012; Sanchez, Langer, & Kaur, 2020; Sailer, 2021）此三种元素来实施课程设计。
如何让学生对于课程有兴趣有动机去学习一直是教育上所注重的课题之一，随着科技的进步，Robinson等人（2019）提出如何让人与机器人之间增强互动性是现今科技社会中重要的议题。具备游戏化的教育机器人能够更吸引使用者并激发其学习的兴趣或特定行为（Robinson et al., 2019），在机器人系统中放入徽章、排行榜…等游戏化元素是能够吸引用户并且让过程更加的具备乐趣（Johnson et al., 2016）。
Hamann、Pinciroli与Mammen（2018）在进行机器人竞赛时，将游戏化元素导入在机器人活动当中，在课堂中能搜集徽章并可藉由徽章解锁更困难的挑战以得到更高的分数，学生也在学习中展现积极的态度。
本研究运用游戏化机制结合教育机器人，加入故事/背景、得分、排行榜/进度、关卡/挑战、奖励/回馈等常见的游戏化元素（Seaborn & Fels, 2015; Maican et al., 2016; Mekler, Brühlmann, Tuch, & Opwis, 2017）放入教育机器人的系统中进行课程设计，探讨不同教学策略对于学生的学习成效的影响。
2.3. 6E模式
6E模式是源自于美国生物课程学会所提出的5E教学环，包括：投入、探索、解释、精致化和评鉴，教师可以根据课程需求不断的循环运作进行改善（Bybee, 2009）。5E教学模式也在过往行之有年，但其中缺乏「设计与实作」的内涵，较难实施于STEM的课程中。因此ITEEA在其中加入实作环节并提出6E学习环，其步骤为参与、探索、解释、实作、深化、评量，是以建构主义为基础，学生在学习过程中透过讨论、寻找数据及动手实作等，逐步建立知识架构（Burke, 2014）。
6E模式是一个适合实作课程的策略，从过往的研究显示是适合用于辅助机器人教育及STEM动手实作课程（Burke, 2014; Hsiao et al., 2019; Love & Deck, 2015; Štuikys & Burbaitė, 2018），并且在实作课程中藉游戏元素的融入更能提升学生的兴趣与动机（Mylonas et al., 2021）。从结果来看将6E模式运用于STEM实作课程是能够有效学生的学习成效、实作表现(Hashim, Ali, & Samsudin, 2018; Hsiao et al., 2019）。
2.4. 实作表现
「动手实作」是生活科技与其他学科最大区别之处，着重于运用科技产品及不同材料进行加工的创造过程。在台湾的新课纲中，强调生活科技课程之核心在于「设计与制作」，教师引导学生经由观察与体验日常生活中的需求或问题，进而设计适用的物品，并透过运用科技工具、材料、资源将构想实现，来培养学生动手实作的能力。实作活动不但能够帮助学生将抽象概念具体化，还能够实际增进学生的经验与技能，促进学生在学习上达到更好的学习动机与学习成效（Hsiao et al., 2019）。
实作表现评量是指在学生完成某实作或进行的过程所进行的测验或评测，以了解学生在实作历程及成果上所达到的程度。本研究以Arduino进行智能城市为主题的实作课程并搭配STEM之跨领域整合学习概念，在课程内容中包含科学、科技、工程与数学的知识及相关内涵，并对学生做出的最终成品进行评分。评分工具为Besemer与Trefiger（1981）所开发之创意产品评分矩阵（Creative Product Analysis Matrix, CPAM）。
3. 研究方法
3.1.研究架构
本研究采用准实验研究法，探讨运用6E模式于STEM实作课程在有无「游戏化机制之教育机器人」为教学助理的辅助下，对于国中生的认知、技能之影响，自变项为教学方法，分为实验组实施游戏化机制教育机器人搭配6E教学策略于STEM实作课程与对照组实施6E教学策略于STEM实作课程，来比较在于机器人教学助理的加入对学生之学习成效。本研究之研究架构如图1所示：
图1
研究架构图
3.2.研究对象
本研究以新北市某国中之八年级学生为实验对象，参与110学年度下学期之信息科技课程。实验组及对照组皆为2个班级，实验组共51人，对照组共52人，实验对象合计103人，接受12周之实验教学与专题实作课程。本次研究对象选择国中八年级生之背景已具备一年的手工具应用及程序语言相关概念的知识。
3.3.教学活动设计
本研究之教学活动设计实施时间为10周，每周1堂课，并且分为3个阶段，每堂课皆会采用Kebbi引起动机，学生遇到问题时也能藉由Kebbi获得协助，课堂最后亦会运用闯关的方式帮助学生加深印象。阶段一（2周）：着重于智慧城市、Arduino及motoBlockly相关概念介绍。两周课程中分为(1)介绍什么是智慧城市，你觉得台北圈中有哪智慧化的东西；(2)认识什么是Arduino与相关应用领域并熟悉使用motoBlockly（积木语言）接口。阶段二（5周）：课程重点在(1)学习智能城市二大主题会使用到的Arduino电子组件，认识原理并学会用及程序撰写；(2)学会使用motoBlockly的积木语言操作逻辑及各积木所代表的意义和用途。实验组进行实作时采与Kebbi互动讨论及探索进行问题解决；对照组则以学生相互讨论及教师指导。阶段三（3周）：课程重点是学生在经过前两阶段的学习后，进行应用及实作。老师会先简单介绍实作成品范例的概念及密集板上的孔位用途为何。最后剩于之时间让学生自行建构、装饰后完成。
3.4.研究工具
3.3.1 创意产品评分矩阵
于本研究中采用Besemer与Trefiger（1981）所发展的创意产品评分矩阵（Creative Product Assessment Matrix, CPAM）。个别衡量指标评分方式为1到5分，根据学生的最终成品进行评分，总共分为9个指标进行评断，满分为45分。评分者为研究者与原班级授课教师，评分项目为平时实作练习及智能城市作品。
3.3.2 STEM知识测验卷
本研究STEM知识测验卷以智能城市为主题之课程内容进行设计。智能城市泛指运用资通讯科技之基础而建设的城市，内容将包含程序语言基本概念、物联网、电子电路、传感器、Arduino程序设计、科学原理等。测验呈现采用选择题方式进行，总题数为20题，每题5分，总分为100分。测验卷经校内外专家及相关科目之教师进行审查后已完成编修，并根据建议进行题目修改，以具备内容效度。
4.研究结果
4.1. 不同教学法对学生STEM知识之影响
本节在探讨运用6E模式于STEM实作课程在「有无游戏化机制之教育机器人」为教学助理的辅助下，对学生STEM知识之影响。
4.1.1. STEM知识叙述性统计
从表中可得知实验组与对照组STEM知识之前测分数是相当的，但在经过不同的教学法实施下，实验组的进步幅度比对照组还要高。
表1 不同教学法之STEM知识叙述性统计表
|
组别 |
样本数 |
测验 |
平均数 |
标准偏差 |
|
实验组 |
51 |
前测 |
28.73 |
9.99 |
|
后测 |
59.04 |
20.31 |
||
|
对照组 |
52 |
前测 |
29.42 |
13.64 |
|
后测 |
45.00 |
16.66 |
||
|
总计 |
103 |
|
|
|
4.1.2. STEM知识共变量分析
从表3中可得知在排除前测对后测的影响后，两组之间达到显著水平（F= 14.52，p < .001，η2= .13），表示在不同教学法的实施下，两组间的STEM知识分数具有显著差异，且本研究之效果量ŋ2=.13，为中度效果量。
不同教学法之STEM知识共变量分析摘要表
|
变异来源 |
平方和 |
自由度 |
平均平方和 |
F |
p |
η2 |
|
组别 |
5045.33 |
1 |
5045.33 |
14.52*** |
<.001 |
.13 |
|
误差 |
34745.86 |
100 |
347.46 |
|
|
|
*p<.05；**p<.01；***p<.001
4.2. 不同教学法对学生实作表现之影响
本节在探讨运用6E模式于STEM实作课程在「有无游戏化机制之教育机器人」为教学助理的辅助下，对学生实作表现之影响。
4.2.1 评分者间一致性
本研究之实作表现是由两位评分者针对学生不同作品进行各自计分，为确认两评分者对实作作品的标准一致，将两评分分数进行评分者间信度(IntraClass Correlation, ICC)考验，各分项系数如表3所示。
CPAM评分者间信度考验摘要表
|
向度 |
指标 |
ICC |
|
创新性 (Novelty) |
1.1 原创性(Original) |
.916*** |
|
1.2 惊奇性(Surprise) |
.921*** |
|
|
解决方案 (Resolution) |
2.1 价值性(Valuable) |
.881*** |
|
2.2 逻辑性(Logical) |
.906*** |
|
|
2.3 有用性(Useful) |
.962*** |
|
|
2.4 可理解性(Understandable) |
.892*** |
|
|
制作与统合 (Elaboration & Synthesis) |
3.1 基本质量(Organic) |
.883*** |
|
3.2 精致程度(Elegance) |
.949*** |
|
|
3.3 良好手艺(Well-crafted) |
.932*** |
4.2.2. 实作表现叙述性统计*p<.05；**p<.01；***p<.001
本研究采用CPAM量表来进行学生实作作品的评分，各组测验平均数与标准偏差如表4所示。从表中可得知实验组与对照组在前测分数是相当的，但在经过不同的教学法实施下，实验组的进步幅度比对照组还要高。
不同教学法之实作表现叙述性统计表
|
组别 |
样本数 |
测验 |
平均数 |
标准偏差 |
|
实验组 |
51 |
前测 |
24.08 |
6.16 |
|
后测 |
30.96 |
7.91 |
||
|
对照组 |
52 |
前测 |
23.73 |
7.20 |
|
后测 |
26.60 |
7.93 |
||
|
总计 |
103 |
|
|
|
4.2.3. 实作表现共变量分析之结果
根据同构型检定的结果显示，两组实作表现分数前后测之斜率关系没有达到显著差异，代表两者是在相同的基准点上进行比较，及两组具有共质性，为验证不同教学法的STEM实作课程中，学生在实作表现上的差异，本次采用共变量分析来进行比较，分析后之结果如表5所示。从表5中可得知在排除前测对后测的影响后，两组之间达到显著水平（F= 11.20，p=.001 < .01，η2= .10），表示在不同教学法的实施下，两组间的实作表现分数具有显著差异，且本研究之效果量ŋ2=.10，为中度效果量。
表5
不同教学法之实作表现共变量分析摘要表
|
变异来源 |
平方和 |
自由度 |
平均平方和 |
F |
p |
η2 |
|
组别 |
433.57 |
1 |
433.57 |
11.20** |
.001 |
.10 |
|
误差 |
3871.21 |
100 |
38.71 |
|
|
|
5. 结论
结果显示透过6E模式的教学能让学生在课堂中有更多时间思考、整理、讨论所学的STEM相关知识，进而正向影响学生在认知上的成效。而实验组因为有游戏化机制教育机器人的加入，学生在更轻松的环境下学习，且遇到问题时，学生能更快速的寻求机器人的协助，立即得到知识的满足感，也因此在知识层面的成效更高于对照组。
实作表现部分，两组都有相当的进步，实验组因为加入教育机器人担任教学助理，推测学生能够在遇到问题时，及时向教育机器人进行求助并和组员讨论，而在游戏机制的结合，不仅能在机器人身上得到解答，也能更享受于求知的过程，教师也有更多的精力关注学生的学习状况适时的给予引导。而对照组部分则只能与组员进行讨论，遇到问题当下教师在忙可能导致无法及时得到回馈，造成学生对知识的渴求度下降，并且若要重新复习或确认自身学习状况时，仅能藉由老师出的学习单及每堂课最后的复习时间。
This work was financially supported by the “Institute for Research Excellence in Learning Sciences” of National Taiwan Normal University (NTNU) from The Featured Areas Research Center Program within the framework of the Higher Education Sprout Project by the Ministry of Education (MOE) in Taiwan, and sponsored by the National Science and Technology Council, Taiwan, R.O.C. under Grant no. 110-2511-H-003 -023 -MY3, 110-2622-H-003 -009, 111-2622-H-003 -006, 111-2410-H-003 -017.
参考文献
姚经政、林呈彦（2016）。STEM教育应用于机器人教学—以6E教学模式结合差异化教学。科技与人力教育季刊，3(1），53-75。
Breiner, J.M., Harkness, S.S., Johnson, C.C.,& Koehler, C.M. (2012). What is STEM? A discussion about conceptions of STEM in education and partnerships. School Science and Mathematics, 112(1), 3-11. https://doi.org/10.1111/j.1949-8594.2011.00109.x
Brown, R., Brown, J., Reardon, K.,& Merrill, C. (2011). Understanding STEM: Current perceptions. Technology and Engineering Teacher, 20(6), 5-9. https://0-www.proquest.com.opac.lib.ntnu.edu.tw/scholarly-journals/understanding-stem-current-perceptions/docview/857929415/se-2
Bryan, L.A., Moore, T.J., Johnson, C.C.,& Roehrig, G.H. (2015). Integrated STEM education. In C. C. Johnson, T. J. Moore, & E. E. Peters-Burton (Eds.), STEM roadmap: A framework for integrated STEM education (pp. 23–37). New York, NY: Routledge. https://faculty.utrgv.edu/david.egle/cvEgle.pdf
Burke, B. N. (2014). The ITEEA 6E Learning ByDesign™ Model: Maximizing Informed Design and Inquiry in the Integrative STEM Classroom. Technology and Engineering Teacher, 73(6), 14-19.
Bybee, R. W. (2009). The BSCS 5E instructional model and 21st century skills. Colorado Springs, CO: BSCS. https://sites.nationalacademies.org/cs/groups/dbassesite/documents/webpage/dbasse_073327.pdf
Caragliu, A., & Del Bo, C. F. (2019). Smart innovative cities: The impact of Smart City policies on urban innovation. Technological Forecasting and Social Change, 142, 373-383. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2018.07.022
Chen, Y. & Chang, C. (2018). The Impact of an Integrated Robotics STEM Course with a Sailboat Topic on High School Students’ Perceptions of Integrative STEM, Interest, and Career Orientation. Eurasia Journal of Mathematics, Science and Technology Education, 14(12), em1614. https://doi.org/10.29333/ejmste/94314
Chen, Y. C. (2019). Effect of mobile augmented reality on learning performance, motivation, and math anxiety in a math course. Journal of Educational Computing Research, 57(7), 1695-1722. https://doi.org/10.1177/0735633119854036
Chew, S. L., & Cerbin, W. J. (2021). The cognitive challenges of effective teaching. The Journal of Economic Education, 52(1), 17-40. https://doi.org/10.1080/00220485.2020.1845266
Ching, Y. H., Hsu, Y. C., & Baldwin, S. (2018). Developing computational thinking with educational technologies for young learners. TechTrends, 62(6), 563-573. https://doi.org/10.1007/s11528-018-0292-7
Darling-Hammond, L. (2017). Teacher education around the world: What can we learn from international practice?. European Journal of Teacher Education, 40(3), 291-309. https://doi.org/10.1080/02619768.2017.1315399
Deterding, S., Sicart, M., Nacke, L., O'Hara, K., & Dixon, D. (2011). Gamification. using game-design elements in non-gaming contexts. In CHI'11 extended abstracts on human factors in computing systems (pp. 2425-2428). https://doi.org/10.1145/1979742.1979575
Eguchi, A. (2016). RoboCupJunior for promoting STEM education, 21st century skills, and technological advancement through robotics competition. Robotics and Autonomous Systems, 75, 692-699. https://doi.org/10.1016/j.robot.2015.05.013
Ejiwale, J. A. (2013). Barriers to successful implementation of STEM education. Journal of Education and Learning, 7(2), 63-74. https://doi.org/10.11591/edulearn.v7i2.220
English, L. D. (2016). STEM education K-12: Perspectives on integration. International Journal of STEM Education, 3(3), 1-8. https://doi.org/10.1186/s40594-016-0036-1
Hamann, H., Pinciroli, C., & von Mammen, S. (2018, September). A Gamification Concept for Teaching Swarm Robotics. In 2018 12th European Workshop on Microelectronics Education (EWME) (pp. 83-88). IEEE. https://ieeexplore.ieee.org/document/8629397
Hashim, H., Ali, M. N., & Shamsudin, M. A. (2018). Enhancing an Entrepreneurial Mindset in Secondary School Students by Introducing the Green-STEM Project via the Integration of the 6E Instructional Model. Journal of Science and Mathematics Education in Southeast Asia, 41. https://eric.ed.gov/?id=EJ1247020
Heiner, C.(2018, February). A Robotics Experience for All the Students in an Elementary School. In Proceedings of the 49th ACM Technical Symposium on Computer Science Education (pp. 729-734). ACM. https://doi.org/10.1145/3159450.3159567
Herschbach, D. R. (2011). The STEM initiative: Constraints and challenges. Journal of STEM Teacher Education, 48(1), 96–112. https://eric.ed.gov/?id=EJ952045
Honey, M., Pearson, G., & Schweingruber, H. (Eds.). (2014). STEM integration in K-12 education: Status, prospects, and an agenda for research. Washington, DC: National Academies Press.
Hsiao, H. S., Chen, J. C., Lin, C. Y., Zhuo, P. W., & Lin, K. Y. (2019). Using 3D printing technology with experiential learning strategies to improve preengineering students' comprehension of abstract scientific concepts and hands‐on ability. Journal of Computer Assisted Learning, 35(2), 178-187. https://doi.org/10.1111/jcal.12319
Hsiao, H. S., Lin, Y. W., Lin, K. Y., Lin, C. Y., Chen, J. H., & Chen, J. C. (2019). Using robot-based practices to develop an activity that incorporated the 6E model to improve elementary school students’ learning performances. Interactive Learning Environments, 1-15. https://doi.org/10.1080/10494820.2019.1636090
Johnson, D., Deterding, S., Kuhn, K. A., Staneva, A., Stoyanov, S., & Hides, L. (2016). Gamification for health and wellbeing: A systematic review of the literature. Internet Interventions, 6, 89-106. https://doi.org/10.1016/j.invent.2016.10.002
Kelley, T. R. & Knowles, J. G. (2016). A conceptual framework for integrated STEM education. International Journal of STEM Education, 3(11), 2-11. https://doi.org/10.1186/s40594-016-0046-z
Kim, T. H., Ramos, C., & Mohammed, S. (2017). Smart city and IoT. Future Generation Computer Systems, 76, 159-162. https://doi.org/10.1016/j.future.2017.03.034
Kolb, D. A. (2014). Experiential learning: Experience as the source of learning and development. FT press.
Labov, J. B., Reid, A. H., & Yamamoto, K. R. (2010). Integrated biology and undergraduate science education: a new biology education for the twenty-first century?. CBE—Life Sciences Education, 9(1), 10-16. https://doi.org/10.1187/cbe.09-12-0092
Law, K. M., Geng, S., & Li, T. (2019). Student enrollment, motivation and learning performance in a blended learning environment: The mediating effects of social, teaching, and cognitive presence. Computers & Education, 136(1), 1-12. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.02.021
Lepuschitz, W., Merdan, M., Koppensteiner, G., Balogh, R., & Obdržálek, D. (Eds.). (2017). Robotics in Education: Latest Results and Developments (Vol. 630). Springer.
Love, T. S. & Deck, A. (2015). The ocean platform engineering design challenge: Flooded with STEM content and practices. Science Scope, 39(3), 33. https://0-www.proquest.com.opac.lib.ntnu.edu.tw/scholarly-journals/ocean-platform-engineering-design-challenge/docview/1727428338/se-2
Maican, C., Lixandroiu, R., & Constantin, C. (2016). Interactivia. ro–A study of a gamification framework using zero-cost tools. Computers in Human Behavior, 61, 186-197. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.03.023
Mekler, E. D., Brühlmann, F., Tuch, A. N., & Opwis, K. (2017). Towards understanding the effects of individual gamification elements on intrinsic motivation and performance. Computers in Human Behavior, 100(71), 525-534. https://doi.org/10.1016/j.chb.2015.08.048
Mylonas, G., Paganelli, F., Cuffaro, G., Nesi, I., & Karantzis, D. (2021). Using gamification and IoT-based educational tools towards energy savings-some experiences from two schools in Italy and Greece. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 1, 1-20. https://doi.org/10.1007/s12652-020-02838-7
Okita, S. (2015). The potential of peer robots to assist human creativity in finding problems and problem solving. Teachers College Record, 117(10), 1-8.
Robinson, N. L., Turkay, S., Cooper, L. A., & Johnson, D. (2019, December). Social robots with gamification principles to increase long-term user interaction. In Proceedings of the 31st Australian Conference on Human-Computer-Interaction (pp. 359-363). https://doi.org/10.1145/3369457.3369494
Sailer, M., & Sailer, M. (2021). Gamification of in‐class activities in flipped classroom lectures. British Journal of Educational Technology, 52(1), 75-90. https://doi.org/10.1111/bjet.12948
Sailer, M., Hense, J. U., Mayr, S. K., & Mandl, H. (2017). How gamification motivates: An experimental study of the effects of specific game design elements on psychological need satisfaction. Computers in Human Behavior, 69, 371-380. https://doi.org/10.1016/j.chb.2016.12.033
Sanchez, D. R., Langer, M., & Kaur, R. (2020). Gamification in the classroom: Examining the impact of gamified quizzes on student learning. Computers & Education, 144, 103666. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.103666
Sanders, M. (2009). The poetry of Chartism: aesthetics, politics, history (No. 62). Cambridge University Press.
Seaborn, K., & Fels, D. I. (2015). Gamification in theory and action: A survey. International Journal of human-computer studies, 74, 14-31. https://doi.org/10.1016/j.ijhcs.2014.09.006
Štuikys, V. & Burbaitė, R. (2018). Smart STEM-driven computer science education—Theory, methodology and robot-based practices. Cham: Springer.
Zichermann, G. & Cunningham, C. (2011). Gamification by design: Implementing game mechanics in web and mobile apps. " O'Reilly Media, Inc.".
