MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2907558357 · doi:10.21432/cjlt27637

Devis ludique pour les modèles d’ingénierie de dispositifs pédagogiques | Gamification Specifications for Engineering Models of Educational Devices

2018· article· fr· W2907558357 sur OpenAlexaffvenue
Alain Lortet

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Learning and Technology · 2018
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesModArtComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Educational devices can include play-based elements, and even take the form of so-called serious video games combining educational and playful aspects. Educational engineering models, however, do not take into consideration the addition of play-based features in educational devices. As for engineering models targeting serious games, they are often designed for a specific genre. In this article, we propose the addition of gamification specifications to the ADDIE model for use in the development of serious games. The example used ultimately highlights the adaptability of the model created, which allows the modification of later versions of a serious game.Les dispositifs pédagogiques peuvent comporter des éléments ludiques et même prendre la forme de jeux vidéo dits sérieux qui combinent aspects pédagogique et ludique. Cependant, les modèles d’ingénierie pédagogique ne prennent pas en considération l’ajout de caractéristiques ludiques aux dispositifs pédagogiques. De leur côté, les modèles d’ingénierie ciblant les jeux sérieux sont souvent conçus pour un genre précis. Dans le présent article, nous proposons d’adjoindre un devis ludique au modèle ADDIE afin de l’utiliser pour l’ingénierie des jeux sérieux. Au final, l’exemple utilisé souligne l’adaptabilité du modèle créé qui permet la modification de versions ultérieures d’un même jeu sérieux.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil0,786

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of Learning and TechnologyMême sujetEducational Games and GamificationTravaux en français237 207