MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2477873741 · doi:10.4018/978-1-61520-713-8.ch007

The Haunted School on Horror Hill

2010· book-chapter· en· W2477873741 sur OpenAlexaffabout
Kevin Kee, Tamara Vaughan, Shawn Graham

Notice bibliographique

RevueAdvances in game-based learning book series · 2010
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensCentrale des Syndicats du QuébecBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdventureThe RenaissanceClass (philosophy)Computer scienceThe InternetMultimediaProcess (computing)World Wide WebVisual artsArtArt historyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As gaming technology for personal computers has advanced over the last two decades, the text-adventures that predominated in the 1980s ceased to be commercially viable. However, the easy availability of powerful authoring systems developed by enthusiasts and distributed free over the Internet has led to a renaissance in text-adventures, now called “Interactive Fiction.” The educational potential in playing these text-based games and simulations was recognised when they were first popular; the new authoring systems now allow educators to explore the educational potential of creating these works. The authors present here a case-study using the ADRIFT authoring system to create a work of interactive fiction in a split grade 4/5 class (9 and 10 year-olds) in Quebec. They find that the process of creating the game helped improve literary and social skills amongst the students.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,454
Score d'incertitude au seuil0,903

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0120,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0980,013

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,261 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAdvances in game-based learning book seriesMême sujetDigital Games and MediaTravaux en français237 207