Intégrer le jeu vidéo en tant qu’objet d’apprentissage dans l’enseignement de la littérature au secondaire : quels avantages ? Quels défis ?
Bibliographic record
Abstract
Les pratiques didactiques dans les classes de français au secondaire ont évolué avec l’avènement du numérique, surtout au cours des dix dernières années. Par conséquent, il devient nécessaire de s’intéresser aux manières de diversifier l’enseignement, entre autres de la littérature, afin d’intégrer la dimension numérique dans les apprentissages scolaires. Parallèlement, la recherche sur le jeu vidéo démontre, entre autres, son potentiel engageant, élément central dans l’apprentissage des élèves. C’est pourquoi nous nous questionnons sur l’apport du jeu vidéo en classe et les manières de le didactiser afin de valoriser cette pratique privée en contexte éducatif. Cette recension des écrits met en lumière les avantages de transposer le jeu vidéo en contexte scolaire, tout en cernant les limites de son utilisation. En outre, nous soulignons que les codes du jeu vidéo rendent possible l’immersion fictionnelle, qui elle-même favorise l’engagement.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 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".