Teaching Pre-Service Teachers to Integrate Serious Games in the Primary Education Curriculum
Notice bibliographique
Résumé
Curriculum integration is one of the main factors in the teachers’ decision-making process when deciding to use games in formal educational contexts. Based on this observation, we aim to introduce pre-service teachers to Game Based Learning (GBL) and Serious Games (SG) integration in the curriculum. The teaching experience aims to facilitate different approaches to GBL and SG integration in the curriculum, including three types of GBL activities. Firstly, the use of Serious Games (SG), designed for educational purposes from the start; secondly, the game creation as a learning activity through game authoring platforms; thirdly, the use of repurposed entertainment games, which, despite not having being intentionally designed for educational purposes, could be diverted for meeting the curriculum objectives of primary education. A group of 51 pre-service teachers participated in the teaching experience during which they selected a GBL activity among the three types of GBL and SG integration in the curriculum. Most of the teachers succeed to identify SG created for educational purposes, and we observed 6 entertainment games repurposed for educational objectives, none of the pre-service teachers decided to integrate a game creation activity in the curriculum. We analyze the results of the teaching pre-service experience and the opportunities to introduce GBL and SG in pre-service teachers’ education.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».