MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2606984437

From gamestorming to mobile learning : a conceptual framework and a gaming proposition to explore the design of flourishing business models

2017· article· en· W2606984437 sur OpenAlexaboutno aff
Albert Lejeune

Notice bibliographique

RevueArchipelago (Université du Québec à Montréal) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueComplex Systems and Decision Making
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette démarche de thèse débute par la mise au point d'un cadre conceptuel à propos de la durabilité ('sustainability') et du MA (modèle d'affaires), pour cadrer une recherche sur la définition et la conception de MA durable. Grâce notamment à Ehrenfeld (2005), le MAF (modèle d'affaires pour un avenir florissant ou 'flourishing future') est défini. La question est maintenant de savoir comment introduire les gestionnaires à la théorie et la pratique du MAF? Quelle est la nature de l'effort cognitif exigé? Et l'apprentissage peut-il être stimulé par le 'gamestorming' en proposant un espace d'apprentissage ouvert à la formation de nouveaux concepts. Le premier chapitre présente les origines du MA suite à l'affrontement dans les années 1980 entre la finance d'entreprise et la stratégie d'entreprise lors de la naissance du premier logiciel de tableur. Dès lors, le chapitre un propose d'envisager l'histoire du MA en trois périodes : d'abord le MA pour la valeur numérique, ensuite, le MA architectural et finalement, le MA durable. Mais les académiciens et les praticiens ne s'entendent pas sur la définition de MA durable. Il existe une opposition entre les approches faible et forte. Nous adoptons dans cette thèse la définition et l'engagement d'Ehrenfeld (2005) à un avenir florissant, définissant ainsi le MAF ou modèle d'affaires (pour un avenir) florissant. Le chapitre un montre que le MA pour la valeur numérique implique le calcul comme un mode cognitif, le MA architectural est plus associé à l'interprétation comme mode cognitif, tandis que MAF devrait être conçu grâce à la cognition située et à la macrocognition. Le chapitre deux oppose le MA développé sous une vision cognitive plus traditionnelle de computation-interprétation à la construction du MAF exigeant de nouvelles conditions préalables nécessaires à la cognition située et à la macrocognition. De cette façon, les acteurs conçoivent un MAF via leur interface sensorimotrice où le sens se dégage de multiples interactions avec la matérialité sociale et la matérialité physique du modèle. Aussi un MAF devient un objet public partagé, ouvert au développement de la compétence sociale dans une situation où les principes de macrocognition s'appliquent. Le chapitre trois fait le bilan d'une expérience d'enseignement / apprentissage avec une classe d'étudiants au MBA dans laquelle les étudiants devaient gérer dans le même cours, à la fois le canevas dédié au MA (CMA) et une modélisation organisationnelle plutôt abstraite reliée à la gestion des connaissances (Morabito et al., 1999). Cette expérience d'apprentissage est un cas de conception dense ('thick design') à l'intérieur d'une salle de classe inversée qui permet d'explorer l'idée suivante : si la matérialité sociale et physique fait partie du domaine de conception, les exigences de la cognition et la charge cognitive seront plus lourdes. Le chapitre se termine en associant durabilité faible avec un design mince ('thin') et la durabilité forte avec la conception dense ('thick'). Le chapitre quatre plonge plus profondément dans les questions de durabilité. Ce chapitre présente une expérience jeu avec Logim@s© qui s'est produite dans la division du développement durable d'une grande ville canadienne : les quatre joueurs étaient gestionnaires de développement durable ou professionnels dans le domaine. Le jeu est basé sur le livre de Steven Moore (2007) qui expose les scénarios, les modes logiques et les discours qui permettent à trois villes très différentes (Curitiba, Austin et Francfort) de déployer leur leadership en matière de durabilité. Un défi de conception dense est au cœur de l'expérience : comment un joueur peut-il utiliser l'approche CMA alors que des discours contradictoires risquent de le bloquer cognitivement? Les joueurs sont dans un mode logique inductif / déductif. Vont-ils passer en mode abductif? Le chapitre cinq examine comment le jeu Logim@s© pourrait devenir une plateforme ouverte de gamestorming, appelons-la SustAbd©. Ce chapitre comporte deux parties : la première partie est une réflexion sur le processus de conception de jeu pour justifier une approche plate-forme d'architecture composé du noyau SustAbd© et de sa périphérie, et une seconde partie, où cinq cas d'utilisation UML sont proposés. Le chapitre six s'appuie sur l'expérience du chercheur comme un tuteur humain dans les expériences d'enseignement inversé et de 'gamestorming.' Le but de ce chapitre est d'adopter la modélisation cognitive (MC) comme approche pour remplacer un tuteur humain par un robot 'situé.' Ce chapitre se poursuit avec des développements au sujet du caractère situé des robots. Ces idées permettent de concevoir SustAbdPLAY© conformément au caractère situé et aux conditions de macrocognition propres au design d'un MAF. La modélisation sociale avec iStar permet de clarifier la conception. Le chapitre sept termine la thèse. Il décrit les leçons apprises, les limites de l'étude ainsi que la suggestion de recherches futures. Une conclusion générale clôt le chapitre. \n______________________________________________________________________________ \nMOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Business model, modèle d'affaires, soutenabilité, développement durable, cognition, matérialité, gamestorming, apprentissage mobile, recherche action, design

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,012
Communication savante0,0090,011
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueArchipelago (Université du Québec à Montréal)Même sujetComplex Systems and Decision MakingTravaux en français237 207