Digital Serious Games as Tools to Support Education
Notice bibliographique
Résumé
During the last decades, Serious Games (SG) have emerged as innovative educational tools that blend learning with entertainment, addressing the challenges of digital and pedagogical shifts. However, incorporating these hybrid instruments into teaching methods and preserving them as cultural artifacts presents considerable obstacles. This research investigates the information-related behaviours of teachers and pedagogical engineers who work with Serious Games. Furthermore, this paper examines the efforts of the French National Library in preserving SG within its legal deposit framework, highlighting the complexities of archiving these digital artifacts. The findings reveal diverse informational practices, a need for specialized support in SG integration and challenges in long-term preservation. Les serious games numériques comme outils de soutien à l'éducation: Pratiques informationnelles des enseignants.e.s., perspectives d’intégration et enjeux de leur préservation à la Biblioth`èque Nationale de France (BNF) RésuméDurant la dernière décennie, les Serious Games (SG) ont émergé en tant qu’outils éducatifs innovants qui mélange apprentissage et divertissement, répondant aux défis des changements du numérique et de la pédagogie. Cependant, l’intégration de ces instruments hybrides dans les méthodes d’enseignement et leur préservation comme artefacts culturels présentent des obstacles majeurs. Cette recherche étudie les comportements liés à l’information des professeur·e·s et des technicien·enne·s pédagogiques qui travaillent avec Serious Games. En outre, cet article examine les efforts de la Bibliothèque Nationale de France dans la préservation des SG dans le cadre de son dépôt légal, mettant en lumière les complexités de l’archivage des artefacts numériques. Les résultats révèlent des pratiques informationnelles diverses, un besoin de soutien spécialisé dans l’intégration des SG et les défis pour la préservation à long terme. Mots-cléspratiques informationnelles; serious games; préservation numérique; horizon de l’information; jeux éducatifs
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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,003 |
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.
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 ».