The educational effectiveness of serious games
Notice bibliographique
Résumé
A serious game is a computer application that combines a serious intention of a pedagogical, informative and a communicational type with playful springs of the video game (want to win, collaboration, competition, strategy). This two-dimensional approach has transformed the game from a simple means of entertainment to a robust-integrated tool growing in the world of training and learning. Serious games include the engagement of video games with the worlds of educational and computer simulation to integrate the user in a safe and entertaining learning environment. Many techniques have been used to ameliorate computer graphics and technology in the last few years to make this type of game more adaptive to the learning context. In this study, we are interested in presenting the pedagogical contributions of serious games as well as the different possible approaches of their integration in a learning situation and this is based on a variety of case studies and examples of experimentation. We will start with definitions of other video games that have some valuable characteristics of learning in order to contrast and relate them with serious games. Subsequently, we discuss the definition of serious game and the benefits of its use in education. We will, then, examine approaches to integrate serious games into classrooms with an emphasis on the assets and liabilities of each approach. To finish, we conclude on the trends that will follow the serious games technology in the educational field as well as some recommendations to be taken into consideration in order to better exploit these tools in a pedagogical context.
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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 | 0,005 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».