Présentation: Jeux et apprentissage dans les mondes numériques
Notice bibliographique
Résumé
Au regard du développement important et rapide des jeux vidéo et du questionnement qu’ils suscitent parmi la communauté éducative, plusieurs chercheurs, jeunes ou expérimentés, ont mis en commun leurs réflexions. Issus de part et d’autre de l’Atlantique, ces chercheurs francophones se sont réunis pour un colloque qui s’est déroulé à Montréal dans le cadre des conférences de l’Association francophone pour le savoir (ACFAS) en mai 2010. Cette conférence, reconduite en 2011, a donné lieu à des présentations de travaux très variés et de grande qualité sur le thème général des jeux et de l’apprentissage, et en particulier sur le thème des jeux sérieux, c’est-à-dire des jeux assurant une certaine compétition intellectuelle contre un ordinateur dans un but éducatif (Zyda, Mayberry, McCree & Davis, 2005). Ce numéro spécial de la Revue canadienne de l’apprentissage et de la technologie est le fruit de cette rencontre. Il reprend les meilleures présentations et témoigne ainsi de la naissance d’une communauté de recherche francophone sur les jeux et les apprentissages dans les mondes numériques. Avant de synthétiser les recherches des auteurs impliqués dans ce projet, nous voudrions esquisser brièvement les principales problématiques qui ont conduit à la rencontre de 2010. Enfin, la conclusion proposera une mise en perspective du sujet en intégrant quelques réflexions issues des différents travaux repris dans ce numéro spécial.
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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 | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,011 |
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 ».