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Enregistrement W3170468191 · doi:10.2196/28674

The co.LAB Generic Framework for Collaborative Design of Serious Games: Development Study

2021· article· en· W3170468191 sur OpenAlexvenueno aff
Dominique Jaccard, Laurent Suppan, Éric Sanchez, Audrey Huguenin, Maxence Laurent

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésPreprintMultidisciplinary approachProcess (computing)Computer scienceDimension (graph theory)Development (topology)Management scienceEngineering managementProcess managementEngineeringSociologyWorld Wide WebMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Serious games are increasingly used at all levels of education. However, research shows that serious games do not always fulfill all the targeted pedagogical objectives. Designing efficient and engaging serious games is a difficult and multidisciplinary process that requires a collaborative approach. Many design frameworks have been described, most of which are dedicated to the development of specific types of serious games and take the collaborative dimension into account only to a limited extent. OBJECTIVE: Our aim was to create a generic serious game design framework that could be adapted to all kinds of serious games and implemented in a collaborative web platform. METHODS: We combined the results of a literature review with our experience in serious game design and development to determine the basic building blocks of a collaborative design framework. We then organized these building blocks into categories and determined the features that a generic design framework should include. Finally, based on the paradigm of complex systems and systemic modelling, we created the co.LAB generic design framework and specifications to allow its implementation in a collaborative web platform. RESULTS: Based on a total of 10 existing design methodologies or frameworks, 23 building blocks were identified and represent the foundation of the co.LAB framework. These blocks were organized into 5 categories: "context and objectives," "game design," "mechanics," "learning design," and "assessment." The arrangement by categories provides a structure that can be visualized in multiple and complementary ways. The classical view links game and learning design while other views offer project, systemic, and process visualizations. For the implementation of the co.LAB framework in a web platform, we propose to convert the building blocks into "cards." Each card would constitute a collaborative working space for the design of the corresponding block. To make the framework adaptive, cards could be added, adapted, or removed according to the kind of serious game intended. Enhancing the visualization of relationships between cards should support a systemic implementation of the framework. CONCLUSIONS: By offering a structured view of the fundamental design elements required to create serious games, the co.LAB framework can facilitate the design and development of such games by virtue of a collaborative, adaptive, and systemic approach. The different visualizations of the building blocks should allow for a shared understanding and a consistent approach throughout the design and development process. The implementation of the co.LAB framework in a collaborative web platform should now be performed and its actual usability and effectiveness tested.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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