MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1515005043 · doi:10.1108/itse-10-2014-0033

A course on serious game design and development using an online problem-based learning approach

2015· article· en· W1515005043 sur OpenAlexaff
Bill Kapralos, Stephanie Fisher, Jessica Clarkson, Roland van Oostveen

Notice bibliographique

RevueInteractive Technology and Smart Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensYork UniversityOntario Tech University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceGame designInstructional designCourse (navigation)Video game developmentCurriculumGame design documentGame DeveloperTeaching methodGame mechanicsSerious gameMathematics educationGame testingMultimediaPsychologyPedagogyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose – The purpose of this paper is to describe a novel undergraduate course on serious game design and development that integrates both game and instructional design, thus providing an effective approach to teaching serious game design and development. Very little effort has been dedicated to the teaching of proper serious game design and development leading to many examples of serious games that provide little, if any, educational value. Design/methodology/approach – Organized around a collection of video clips (that provided a brief contextualized overview of the topic and questions for further exploration), readings, interdisciplinary research projects and games, the course introduced the principles of game and instructional design, educational theories used to support game-based learning and methods for evaluating serious games. Discussions and activities supported the problems that students worked on throughout the course to develop a critical stance and approach toward implementing game-based learning. Students designed serious games and examined potential issues and complexities involved in developing serious games and incorporating them within a teaching curriculum. Findings – Results of student course evaluations reveal that the course was fun and engaging. Students found the course fun and engaging, and through the successful completion of the final course project, all students met all of the course objectives. A discussion regarding the techniques and approaches used in the course that were successful (or unsuccessful) is provided. Research limitations/implications – It should be noted that a more detailed analysis has not been presented to fully demonstrate the effectiveness of the course. A more detailed analysis may have included a comparison with, for example, past versions of the course that was not based on an online problem-based learning (PBL) approach, to better quantify the effectiveness of the course. However, such a comparison could not be carried out here, given there was no measure of prior knowledge of students taken before they took course (e.g. no “pre-test data”). Originality/value – Unlike the few existing courses dedicated to serious game design, the course was designed specifically to facilitate a fully online PBL approach and provided students the opportunity to take control of their own learning through active research, exploration and problem-solving alone, in groups and through facilitated class discussions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,007

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,085
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInteractive Technology and Smart EducationMême sujetEducational Games and GamificationTravaux en français237 207