Remote Collaboration in Higher Game Development Education. Online Practices and Learning Processes of Students between Professional Routines and Psychosocial Challenges
Notice bibliographique
Résumé
The development of digital games over physical distance is a common practice in the gaming industry, yet widely neglected in the curricula of digital game development programs at university level. The coronavirus pandemic, however, pushed project-oriented game programs all over the world towards an implementation of ad hoc approaches to remote development in their project-based courses. The present article demonstrates practice-based research examining such a course and its 30 third-year undergraduate students of game arts, game design, and game programming, who remotely collaborated in interdisciplinary groups of two to five persons over the course of half a semester during Germany’s logdown in spring 2020. Applying a mixed-method approach including quantitative and qualitative analyses of survey data (n=22) and qualitative content analyses of students’ postmortem documentations (n=30), this exploratory study reconstructed the online practices, experiences, and learning processes of these students between their professional routines and psychosocial challenges. The results of this study can be used in curriculum development to inform the advancement of courses focused on the development of prototypes over physical distance, which may not only be relevant for the field of games education, but also for related creative and project-oriented fields of higher education, such as design, digital media, and software engineering.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».