Digital Games in the Elementary Classroom: Using Club Penguin Island with Grade 6 ESL students
Notice bibliographique
Résumé
L’auteur explore l’interaction négociée chez des élèves de 6e année (âgés de 11 à 12 ans) appelés à effectuer des tâches de communication dans le cadre du jeu de l’Île de Club Penguin, un jeu de rôle en ligne multijoueur de masse. À la différence des chercheurs qui se sont précédemment intéressés aux jeux numériques, il utilise le jeu de l’Île de Club Penguin en contexte d’interaction en classe. L’étude a pour buts d’évaluer la présence d’épisodes mettant l’accent sur la forme (EMAF), d’en définir les caractéristiques, d’évaluer l’incidence de la nature de la tâche et d’analyser les attitudes des participants à la suite de l’utilisation du jeu. Le projet est réalisé auprès de 20 élèves de 6e année inscrits à un programme intensif d’anglais langue seconde (ALS) dans la province de Québec. Une tâche lacunaire, une tâche lacunaire de raisonnement et une tâche comportant un élément de rédaction sont effectuées en dyades à l’aide de tablettes iPads. Des enregistrements et un questionnaire d’attitudes sont utilisés pour colliger les données. L’analyse révèle que les EMAF sont déclenchés au cours de la réalisation des tâches dans le cadre du jeu et que les élèves sont en mesure de négocier l’interaction sans l’aide de leur instructeur. L’auteur constate que la lacunaire entraîne davantage de EMAF et que les attitudes sont positives à l’égard du jeu et des tâches. Les retombées pédagogiques de l’étude font ressortir les conséquences de l’utilisation des jeux de rôle en ligne multijoueur de masse et enrichissent les écrits sur l’interaction négociée des jeunes apprenants.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».