Notice bibliographique
Résumé
This chapter explores the various facets of screenPLAY, an interactive video intervention for at-risk teens, which presents social skills in a medium that is both familiar and motivating to this age group. The chapter begins with a discussion of the pedagogical ideas that motivated the creation of screen- PLAY, from the necessity to move away from a skill-driven to a content-driven social-skill intervention, to promoting learning from experience, and then to the importance of clarifying learning objectives. In addition to the adoption of a constructivist perspective, a case is made for including cognitive and linguistic concomitants with social skill acquisition. A description is provided of how these additional two variables relate to behavior and the way they are integrated in the structure of the intervention. A cognitive skill is embedded in each of the eleven templates used to present content. Video clips displaying vignettes employing student actors are analyzed in a context that requires users to record their responses, thoughts, and observations in audio or text files that are uploaded to be accessed later by other users. The anonymity of both users and actors is protected, first, by the provision of an avatar to represent the user, and then, by having the video clips transformed into a comic book look. The technical details of the construction of this digital platform are provided, as well as a dialectic analyzing how the obstacles, encountered along the way, ultimately contributed to the overall innovative functionality. Future directions are examined in the context of screenPLAY’s modular structure that allows the addition of content and functionality.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,165 | 0,037 |
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 ».