MétaCan
Menu
Back to cohort
Record W4382727196 · doi:10.52358/mm.vi15.352

Le design, le développement et l’évaluation d’une simulation de gestion de projet agile avec Minecraft Education : partage d’une approche innovante en enseignement supérieur

2023· article· fr· W4382727196 on OpenAlexaffvenue
Marie–Claude Petit, Thibaut Coulon, Simon Bourdeau

Bibliographic record

VenueMédiations et médiatisations · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicArtificial Intelligence in Education
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArtPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cette contribution praticienne présente le processus qui a mené à la refonte d’un scénario pédagogique au tournant de l’année 2020 dans des cours universitaires. Ce projet avait pour but de transposer dans un environnement numérique, soit Minecraft Education Edition (MEE), une simulation de gestion de projet agile initialement conçue pour se dérouler avec, sur tables, des briques Lego® et, aux murs, des cartes adhésives. En plus d’illustrer la valeur ajoutée du recours aux approches d’ingénierie pédagogique ADDIE (analyse, design (ou conception), développement, implantation et évaluation) et SAM2 (Successive Approximation Model) pour, d’un point de vue technopédagogique, parvenir à exploiter de façon judicieuse cette application numérique, l’article souligne qu’il importe d’offrir aux apprenants la possibilité de se familiariser avec l’environnement de MEE avant qu’ils ne sautent tête la première dans cet univers virtuel qui, pour plusieurs, s’avère méconnu. Dotés de connaissances et d’une expérience antérieure le jour de l’immersion, ces derniers démontrent davantage de confiance en leurs capacités de réussir les tâches d’apprentissage demandées. Pour conclure, des recommandations issues de nos réflexions et de notre expérience sont émises.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.006
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Methods · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.782
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0060.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0010.005
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0010.003
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

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.

Opus teacher head0.132
GPT teacher head0.377
Teacher spread0.245 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreMethods

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".

Quick stats

Citations0
Published2023
Admission routes2
Has abstractyes

Explore more

Same venueMédiations et médiatisationsSame topicArtificial Intelligence in EducationFrench-language works237,207