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Enregistrement W1946908127 · doi:10.21432/t26g7b

Implementing Game Design in School: A Working Example | Mise en œuvre de la conception de jeu à l’école : un exemple pratique

2015· article· en· W1946908127 sur OpenAlexvenueno aff
Dani Herro

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)SociologyCurriculumHumanitiesPedagogyArtGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This case uses a worked or “working example” model (Gee, 2010), documenting the implementation of a novel game design curriculum in the United States. Created by an Instructional Technology Administrator (ITA) and two classroom teachers, it was subsequently offered to high school students. With an aim of providing in-depth understanding of conditions necessary to bring game design experiences to classrooms, the research describes the context while revealing processes and instructor perceptions of the experience. Data collection and analysis in this working example include observation, teacher interviews, student surveys, and artifacts intended to make thinking and practices overt while inviting scholarly conversation around the curriculum’s successes and failures. Drawing on a previous case focused on initial course planning and early implementation (Author, 2013), this paper advances insight regarding the process of moving game design into schooling and concludes with a discussion of educational implications. Cette étude se sert d’un modèle « d’exemple concret » (Gee, 2010) pour documenter la mise en œuvre d’un programme de conception de jeu aux États-Unis. Créé par un technopédagogue et deux titulaires de classe, le programme a ensuite été offert à des élèves du secondaire. Visant à fournir une compréhension approfondie des conditions requises pour l’intégration des expériences de conception de jeu en classe, l’étude décrit le contexte et révèle les processus et les perceptions qu’a tirés l’instructeur de l’expérience. La collecte de données et l’analyse dans cet exemple concret comprennent l’observation, des entrevues avec les enseignants, des sondages auprès des élèves et des artefacts ayant pour but de rendre manifestes la réflexion et les pratiques tout en stimulant la conversation savante à propos des réussites et des échecs du programme. S’appuyant sur une étude préalable qui mettait l’accent sur la planification initiale du cours et le début de sa mise en œuvre (Herro, 2013), cet article propose une perspective sur le processus d’intégration de la conception de jeu dans la formation et conclut avec une discussion portant sur les répercussions pédagogiques.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,737
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,282 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations4
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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