MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3170808680 · doi:10.14434/ijdl.v12i1.31263

Hack, Slash & Backstab: A Post-Mortem of University Game Development at Scale

2021· article· en· W3170808680 sur OpenAlexaff
Andrew Phelps, Christopher A. Egert, Mia Consalvo

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Designs for Learning · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueTeaching and Learning Programming
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesUniversity of California, Irvine
Mots-clésContext (archaeology)Computer scienceDocumentationMultimediaDisciplineSituated learningVideo game developmentSituatedGame designPedagogySociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article describes the educational, operational, and practical implementation of an upper-division undergraduate studio-style course centered on the subject of game production. Specifically, the article addresses the course organization and processes, the institutional context for the course (i.e., its situated role in the larger curriculum), the overall structure of the course both from a pedagogical and operational point of view, and concludes with substantial reflection and analysis by the authors on what worked effectively and where improvements could be made. The article also provides substantial depth regarding the student experience, the structure of creating muti-disciplinary software development teams within the course, orienting the course around the successful production of a professional-grade XBOX One video game product, and various methods, structures and tools for course organization, communication, software development practice, documentation, etc. This in turn is framed in the larger context of the course as it was offered not only through an academic department, but in parallel with a campus-based games studio and research center. Numerous detailed elements are provided in such fashion as to provide other educators and mentors a relevant, structured, and detailed post-mortem of a large scale, multi-disciplinary effort that engaged students in complex multimedia software production in a professional context. In addition, several elements atypical from more traditional software project courses as they intersect game development including entertainment design, playtesting, marketing, press, public demonstration and performance, audience reception and analytics, commercial platform, etc., and discussed and analyzed.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0060,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,242 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Designs for LearningMême sujetTeaching and Learning ProgrammingTravaux en français237 207