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Record 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 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2020
Typedissertation
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDigital Games and Media
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsSerious gameGame studiesContext (archaeology)Peer evaluation

Abstract

fetched live from 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.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.011
metaresearch head score (Gemma)0.019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.020
Threshold uncertainty score0.061

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.019
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.002
Science and technology studies0.0060.011
Scholarly communication0.0050.004
Open science0.0010.004
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.041
GPT teacher head0.230
Teacher spread0.189 · 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 source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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
Published2020
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