Цифрові ігри у ветосвіті: що показав огляд 13 досліджень
Scoping-огляд порівняв цифрові навчальні ігри у ветеринарній та медичній освіті. У ветеринарії знайшли лише 13 публікацій проти 177 у медицині. Ігри переважно подобаються студентам, але доказова база слабка: контрольні групи були лише у 2 дослідженнях, а результати навчання — суперечливі.
Огляд опубліковано у Frontiers in Veterinary Science (жовтень 2026). Автори — Ingrid Toftaker (Норвезький університет природничих наук) та Karin Berggren Gustafsson, Lena-Mari Tamminen (Шведський університет сільськогосподарських наук). Це scoping review за PRISMA-ScR, протокол зареєстровано на OSF.
Що шукали. Будь-які цифрові навчальні ігри в освітньому контексті. Гру визначали як активність із правилами заради результату, де є щонайменше два з п'яти елементів: правила, цілі, взаємодія з іншими, виклик, зворотний зв'язок. Платформа — ПК, планшет, телефон, VR/AR. Фізичні ігри (рольові, настільні) не брали.
Цифри. Пошук у Web of Science, Medline і Scopus дав 13 ветеринарних публікацій. Для порівняння — 177 статей з медичної освіти. Тобто ветеринарія відстає на порядок.
Де застосовують. В обох галузях ігри зосереджені в клінічних дисциплінах. Найчастіші формати — симуляції та кейс-орієнтоване навчання. Теми різноманітні.
Оцінювання. З 13 ветеринарних робіт 10 містили якусь оцінку. Шість вимірювали результати навчання (когнітивні), вісім — афективні (мотивація, впевненість). Когнітивні результати суперечливі: частина досліджень показала покращення, частина — відсутність різниці, а одне дослідження зафіксувало нижчі бали в частині оцінювання в групі втручання.
Слабкі місця дизайну. Контрольну групу, яка не взаємодіяла з грою, мали лише 2 ветеринарні дослідження. Систематичний розподіл по групах використали лише в одному. Доступність ігор (де взяти, на чому працює, чи платно) описана погано.
Висновок для практики. Ігри загалом добре сприймаються студентами і можуть покращувати навчання, але в одному дослідженні залученість до ігрової активності була низькою. Щоб зрозуміти, за яких умов GBL працює найкраще, потрібні якісніші дослідження з контрольними групами та рандомізацією. Поки що це інструмент із потенціалом, а не доведена панацея.