Constructive simulation versus serious games: a Canadian case study
Notice bibliographique
Résumé
As military forces around the world embrace modelling and simulation as a fundamental enabling technology necessary to help meet training requirements, the impressive characteristics of video game technology and the advent of serious games are increasingly becoming an important part of the training tool kit. The Canadian Army's Directorate of Land Synthetic Environments (DLSE) is charged, in part, with the conduct of command and staff training that is typically supported with a constructive simulation. In addition to simulating the battle, the simulation also stimulates the go-to-war command and control (C2) systems such that the headquarters staff (as the primary training audience) can be immersed in the tactical scenario by performing their usual battle procedures in a mock-up Command Post. After 11 years of conducting exercises in this manner, DLSE supported it's first serious game based exercise in October of 2006. Exercise Winged Warrior is the culminating activity at the end of the Advanced Tactical Aviation Course, intended to train pilots to perform as aviation mission commanders and air liaison officers. This paper takes a critical look at the similarities and differences between exercises primarily supported by constructive simulation versus those supported by a serious game. It also introduces the concept of a training needs framework upon which decisions regarding the most appropriate type of tool to support a training objective can be planed.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,000 |
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.
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 ».