Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,020 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».