‘Geoliteracy’, ‘Cartology’, Cognitive Development, and a Mobile Game
Notice bibliographique
Résumé
Some researches in education science develop educative games on mobile devices for letting elementary school students play outdoor to learn geographic facts, concepts, and patterns. The challenge is about improving their geographic literacy and fluency, or ‘geoliteracy’, and their map-reading competencies, called cartology, before adolescence. There a critical stumbling ‘threshold’ can impede their geospatial cognitive development, which result in a majority of adults being not geographically literate neither efficient, in real-life context, for reading and using maps. Designing a mobile educative serious game implies applying conceptual and pragmatic methods for both learning and teaching geospatial competencies accordingly to school curriculum. The theoretical framework presented links maps to cartographical semiology, the children’s cognitive development stages for geospatial representation, and an experiential learning cycle model. The latter sequentially supports three main cartographic processes of map-making: reflexive visualization, and map-reading, which sustain any geographical reasoning. The mobile game proposed combines components of increasing complexity where the map plays the main role in the course of different activities: scenarios of typical “rounds” and rules of the game within local terrain; types of geometrical and geospatial trajectories to trace and follow while playing; and specific themes relevant to school subjects. Thus, geographical discussions stop worrying about where, to worry about the reason of situations and the occurrence of phenomena.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| 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) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».