Apprentissage de la littératie financière par le biais d’un roman visuel
Bibliographic record
Abstract
Ce projet de thèse de doctorat en informatique cognitive à l’Université TÉLUQ touche un public de personnes âgées. Il s’agit d’un jeu sérieux prenant la forme d’un roman visuel, où le joueur devra répondre à des questions et faire des choix narratifs pour faire avancer l’histoire. Ce jeu utilisera l’analytique de données pour personnaliser l’expérience de jeu de l’apprenant et ainsi lui permettre d’apprendre des notions pertinentes sur la littératie financière. Qu’est-ce que la littératie financière? Selon l’Agence de la consommation en matière financière du Canada, il s’agit de “posséder les connaissances, les compétences et la confiance en soi requises pour prendre des décisions financières responsables” (2014, p. 1). Il s’agit non seulement de posséder les connaissances, mais aussi d’avoir l’opportunité de mettre ces connaissances en pratique afin de gagner l’expertise et la confiance en soi pour utiliser ces connaissances en matière financière. Au niveau technique, ce projet utilisera des techniques d’analytique de jeu comme le clustering et le behavioral profiling (Drachen, 2014b) afin de segmenter les joueurs en catégories avec caractéristiques similaires. Un joueur appartenant à un profil d’apprenant obtiendra une histoire et des scénarios pédagogiques différents d’une personne appartenant à un autre profil.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".