The perceptions of game developers compared to research on employment readiness regarding shortcomings in expertise and implications for curriculum development
Notice bibliographique
Résumé
Twenty three interviews and four surveys were conducted as case studies investigating the perceptions of expertise, expertise acquisition, and gaps in employment readiness for novice game developers. Participants were primarily game development production staff and educators involved in game related programs. Research results were compared to employability skills research. The findings indicated that there is a great deal of alignment between them, but employability skills may be insufficient on their own to be a reliable standalone source for curriculum development in the game development field because of the industry’s unique characteristics. Implications from the research results, and insights from the in-depth interviews, that may be relevant to curriculum developers include evidence for a mismatch of the values, needs, and expectations of stakeholders; and a delineation of key characteristics of expertise and long-term success that may be valuable for inclusion in curriculum outcomes and measures. Two of the key characteristics identified were goal-focused passion, and holistic perspectives. Holistic perspectives included an awareness of heuristic use of tacit knowledge. The model of an expert learner was supported as a potential curriculum outcome focus that encapsulated the main characteristics of expertise that novices or advanced beginners could acquire. Another implication is that there may be a relation between expert characteristics and characteristics of functional behaviours that are related to positive psychology and cognitive behavioural therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».