Chapter 1 Historical Video Games and Teaching Practices
Notice bibliographique
Résumé
Video games are both a medium and a social practice occupying a growing place in the lives of students. History teachers are increasingly using this medium in the classroom and taking into account the effects of this social practice on the construction of students’ historical culture. These teaching situations should be investigated, and history didacticians are doing so more and more frequently in Québec. Since the mythologies used in video games might differ from country to country, this issue should also be compared internationally. As part of research conducted over five years in some 20 French-language secondary schools in the Montreal region on how history teachers and their 4,000 students use “texts” of various genres from various media (artifacts, written archives, songs, films, manuals, photos, plays, novels, etc.), we analyzed the instructions, tasks, and materials used in 10 classes to learn ancient history (Sparta, 500 BCE, and Rome 50 BCE) with a commercial video game (Assassin’s Creed). In 2018 and 2019, we analyzed the material, observed classes (1,638 students), and interviewed 30 teachers and students. Our analysis shows that there is a great diversity of uses made in class by teachers, with very different results in terms of historical thinking development. The most promising practices involve some investigation and corpus analysis, but most of the time, students only have to look for information to transcribe.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,002 |
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 ».