Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle