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Enregistrement W7104254173 · doi:10.71781/3023

L’ethnographie au service du design de jeux : observation et analyse du programme d’études supérieures en design de jeux

2020· dissertation· fr· W7104254173 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2020
Typedissertation
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Games and Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerious gameGame studiesContext (archaeology)Peer evaluation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le design de jeux est une discipline en plein essor, dont les progrès technologiques et théoriques ne cessent de se perfectionner. L’évolution rapide de la sphère ludique oblige une constante adaptation de la part de cette discipline, autant au niveau professionnel que académique. Il est important de se questionner quant aux impacts de cette évolution sur les programmes de formation en design de jeux. Les programmes se spécialisant dans ce domaine doivent s’adapter en temps réel afin de former des praticiens plus près des attentes et des pratiques retrouvées sur le marché du travail contemporain. En s’appuyant sur le modèle de la recherche ethnographique et phénoménologique en design, l’objectif de l’étude est d’apporter un nouvel éclairage sur la pratique de l’enseignement du design de jeux. Nous observons plus attentivement les apprenants du D.E.S.S. en design de jeux de l’Université de Montréal lors de la réalisation de leur projet de fin d’études, dont l’objectif est la création d’un prototype vidéoludique fonctionnel. Notre approche est de nature qualitative, d’inspiration phénoménologique: nous avons recueilli l’expérience pédagogique de sept étudiants designers ainsi que de deux enseignants. Par l’intermédiaire de l’observation non participante, de carnets de bords, d’entretiens semi-dirigés et de groupes de discussion, il a été possible d’analyser l’expérience en action des participants. Une attention significative est portée à l’égard des différents phénomènes rencontrés par les étudiants lors du processus de conception, de création et de production du projet de fin d’études. Nos résultats tentent de dépeindre, le plus fidèlement possible, l’expérience pédagogique des participants de la cohorte 2019-2020. L’analyse met en perspective les forces ainsi que les insuffisances du contexte pédagogique. L’interprétation a permis l’identification de plusieurs phénomènes et thématiques récurrentes tout au long de l’étude. La conclusion de la recherche mène vers des pistes recommandations prospectives qui concernent le contexte socioculturel, la motivation, le travail d’équipe ainsi que l’encadrement en situation de projet.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,011
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations0
Publié2020
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