Serious Learning in Playful Roles: Socio-political games for education and social change
Notice bibliographique
Résumé
Educational practice is closely tied to social, cultural, and political economies (Brandt, 2003; de Castell & Jenson, 2004). As videogames dominate mass entertainment revenues (ESA, 2007), the production and play of videogames also influences society (de Castell & Jenson, 2004). New media forge new relationships between learners and teachers, creating tension between student attention and the focus of teachers’ limited time (McLuhan, 1959/2003; de Castell & Jenson, 2004). Today, 88% of parents with children between the ages of 6 and seventeen state that their children play videogames from once a month to every day (ESA, 2007). Of the commercial game market, “serious” games include educational games, games for military training, games for social change, and more. The serious games discussed in this paper attempt to ‘persuade’ the player toward a particular perspective through play. Each game addresses a social or political topic considered ‘serious’ by widely accepted social standards such as war, poverty, abuse, and homelessness. For the sake of brevity, I will use the term “serious games” throughout this paper to refer specifically to the kind of serious socio-political games just described, which have the intention of educating game players on a social or political topic, or that hope to influence social change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».