Learning about serious game design and development at the K-12 level
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Very little effort has been dedicated to the teaching of serious game design and development. At the post-secondary level, very few courses dedicated to serious game design and development exist. At the K-12 level, although (entertainment) game design and programming instruction are becoming more widespread, serious game design and development is ignored. This study aims to present a series of lesson plans that allow K-12 teachers to introduce students to serious game design and development. Design/methodology/approach The lesson plans include both a didactic and applied component and are intended to provide students with an introduction to serious games and their design and development while making students aware of the many career paths within this exciting growing domain. They can also be completed entirely remotely lending themselves nicely to online instruction to facilitate the COVID-19 shutdowns and the resulting move to e-learning. Findings Although several high-school teachers and several elementary school children were consulted during the development of the lesson plans, the lesson plans have only recently been made available, and therefore, there is a lack of any teacher or student feedback available regarding their use. Informally, several elementary school children found the lessons to be fun, interesting and informative. Originality/value There are currently no existing courses or lesson plans focusing on serious game design and development at the K-12 level, thus making this set of lesson plan novel and unique.
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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 | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,008 |
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 ».