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Enregistrement W2186427145 · doi:10.11645/9.2.2029

Can playing Minecraft improve teenagers’ information literacy?

2015· article· en· W2186427145 sur OpenAlexaff
Sandra Bebbington, André Vellino

Notice bibliographique

RevueJournal of Information Literacy · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensUniversity of OttawaBishop's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelevance (law)Information literacyRanking (information retrieval)Function (biology)PsychologyLiteracyComputer sciencePedagogyPolitical scienceInformation retrieval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some research suggests that a significant number of Generation Z teenagers (those born in the late 1990s or early 2000s) display an insufficient level of information literacy (IL) to function effectively in an information-based society. Yet many of them are gamers who succeed at accomplishing game-related tasks that require a number of IL skills such as information seeking, the critical assessment of sources and relevance ranking of information. This paper describes the results of an interpretive case study of the information behaviours of teenage gamers that supports the hypothesis that the online game Minecraft supports the development of such IL skills. The online interactions of 510 participants of a public discussion forum on Minecraft and interviews from eight teenage Minecraft gamers, as well as the game itself, were analysed. This study suggest that some aspects of Minecraft’s design effectively induce players to seek out game-related information in affinity spaces (online informal learning spaces), select appropriate sources, evaluate the information shared by fellow gamers and decide which information best satisfies their needs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,814
Score d'incertitude au seuil0,763

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,011
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations27
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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