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Enregistrement W2168024986 · doi:10.1177/1046878114542316

From Simulation to Imitation

2014· article· en· W2168024986 sur OpenAlexafffund
Suzanne de Castell, Jennifer Jenson, Kurt Thumlert

Notice bibliographique

RevueSimulation & Gaming · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensYork UniversityOntario Tech University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésConflationAffordanceImitationEmbodied cognitionCompetence (human resources)Cognitive scienceComputer scienceVideo gameHuman–computer interactionPsychologyEpistemologyArtificial intelligenceSocial psychologyMultimedia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background We contend that a conceptual conflation of simulation and imitation persists at the heart of claims for the power of game-based simulations for learning. Recent changes in controller-technologies and gaming systems, we argue, make this conflation of concepts more readily apparent, and its significant educational implications more evident. Aim This article examines the evolution in controller technologies of imitation that support players’ embodied competence, rather than players’ ability to simulate such competence. Digital gameplay undergoes an epistemological shift when player and game interactions are no longer restricted to simulations of actions on a screen, but instead support embodied imitation as a central element of gameplay. We interrogate the distinctive meanings and affordances of simulation and imitation and offer a critical conceptual strategy for refining, and indeed redefining, what counts as learning in and from digital games. Method We draw upon actor-network theory to identify what is educationally significant about the digitally mediated learning ecologies enabled by imitation-based gaming consoles and controllers. Actor-network theory helps us discern relations between human actors and technical artifacts, illuminating the complex inter-dependencies and inter-actions of the socio-technical support networks too long overlooked in androcentric theories of human action and cognitive psychology. Conclusion By articulating distinctions between simulation and imitation, we show how imitative practices afforded by mimetic game controllers and next-generation motion-capture technologies offer a different picture of learning through playing digital games, and suggest novel and productive avenues for research and educational practice.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,020
Communication savante0,0040,006
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,342 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations20
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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