The Transformative Potential of Role-Playing Games—: From Play Skills to Human Skills
Notice bibliographique
Résumé
Background. Several authors from different fields have already mentioned the educational potential of role-playing games (RPG). As tabletop role-playing games (TRPG) present some similarities with small adult groups in learning and personal development situations, what about their transformative potential? Aim. The purpose of this article is to describe the tabletop role-playing game’s emerging context, a few of its specificities and functions, to show links with several education, play and game, and personal development theories, and to raise awareness about its transformative potential. Methods. Three complementary approaches were used: a literature review (academics and role-players), action-researches through a transformative role-playing game (“TF-RPG” – a TRPG plus a debriefing), and data cross-analysis. Results. Participants are involved in the TF-RPG through four levels of reality, namely the character, player, person, and human being, which can be associated with four dimensions of learning: knowing, doing, being, and relating. The unveiling of links between the TF-RPG experience and their personal journey offers the participants various ways of learning and paths towards personal development. Conclusion. TRPGs are particularly effective to foster knowledge acquisition, develop role-play skills, strengthen team building, encourage collaborative creativity, and explore one’s personal development.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».