Diving into Lake Devo: Modes of representation and means of interaction and reflection in online role-play
Notice bibliographique
Résumé
This paper outlines an action research project involving the development of an educational online role-playing website, known as Lake Devo. Designed in keeping with constructivist principles, the website is used in select post-secondary courses at Ryerson University and allows learners to work synchronously, using visual, audio, and text elements to create avatars and interact in online role-play scenarios. The website also provides an integrated area for debrief following role-play activities. The features of the website were deliberately intended to provide a viable alternative to text-only online role-play activities, while not requiring the highly sophisticated elements of 3D virtual environments. During the period of the project on which this article reports, learners were invited to use the Lake Devo website for an assigned role-play activity. Online learner survey responses were collected following the pilot implementations of the website to determine the extent to which the non-text modes of representation (visual, audio) in Lake Devo, along with an integrated debrief area on the site, supported the learners in their online role-play activity. The preliminary findings suggest that Lake Devo provides an environment that effectively supports online role-play. The simple format of the Lake Devo avatars, the availability of visual and audio elements, and the ability to create a lasting artifact for review in a dedicated debrief area engage students and also reinforce the constructivist and collaborative nature of role-play activities. For practitioners beyond the Lake Devo project team and the Ryerson context, the Lake Devo website provides an example of an online role-play environment that offers alternatives to text-based and/or 3D virtual worlds.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».