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Effets du jeu vidéo sur le traitement de l’information: une enquête méta-analytique

Le 29 novembre 2020

Les jeux vidéo améliorent-ils le fonctionnement cognitif?

Nous avons mené deux méta-analyses basées sur différents modèles de recherche pour étudier l’impact des jeux vidéo sur les compétences de traitement de l’information (traitement auditif, fonctions exécutives, motricité, imagerie spatiale et traitement visuel). Des études quasi-expérimentales (72 études, 318 comparaisons) comparent les joueurs habituels aux témoins; de vraies expériences (46 études, 251 comparaisons) utilisent des jeux vidéo commerciaux à l’entraînement. À l’aide de modèles à effets aléatoires, les jeux vidéo ont permis d’améliorer le traitement de l’information dans les études quasi expérimentales, d = 0,61, IC à 95% [0,50, 0,73], et dans les expériences réelles, d = 0,48, IC à 95% [0,35, 0,60 ]. Alors que les études quasi expérimentales ont donné des tailles d’effet petites à grandes dans tous les domaines, les véritables expériences ont produit des effets négligeables pour les fonctions exécutives, qui contrastaient avec les tailles d’effet petites à moyennes dans d’autres domaines. Les études quasi-expérimentales semblaient plus sensibles aux biais que les expériences réelles, avec des effets plus importants rapportés dans des revues de niveau supérieur que dans des revues de niveau inférieur, et des effets plus importants rapportés par les groupes de recherche les plus actifs par rapport à d’autres laboratoires. Les résultats sont discutés plus en détail par rapport aux autres modérateurs et limitations de la littérature existante.

L’incorporation du jeu dans la culture américaine a commencé au moins en partie avec l’introduction de Pong (version arcade, 1972; version maison, 1975), sans doute le premier jeu vidéo moderne accessible via un ordinateur. Quatre décennies plus tard, il est stupéfiant de voir à quel point le jeu a progressé à partir d’un point vert mobile et de deux lignes (Kent, 2001)! Outre les innovations apportées aux apparences et aux fonctionnalités des jeux, l’accessibilité a également considérablement augmenté. Aujourd’hui, les jeux vidéo sont accessibles via des ordinateurs personnels (y compris des jeux de rôle en ligne multijoueurs massifs [MMORPG] tels que World of Warcraft), des consoles de jeux (par exemple, Nintendo Wii, Sony PlayStation ou Microsoft Xbox) et des appareils portables (par exemple, Nintendo DS, téléphones portables ou tablettes), qui offrent aux utilisateurs un accès illimité aux jeux vidéo à tout moment et en tout lieu. Dans les ménages américains avec des enfants âgés de 8 à 18 ans, 93% ont accès à un ordinateur, 87% ont une console de jeux et 59% possèdent un appareil portatif (Rideout, Foehr, & Roberts, 2010). En moyenne, les enfants américains passent au moins une heure par jour à jouer à des jeux sur une console ou un appareil portable (Rideout et al., 2010). Vous cherchez un psychomotricien dans le Var. Psychomotricien prêt de Brignoles et Saint Maximin: https://www.psychomotricien-centrevar.fr .Compte tenu de l’omniprésence du jeu dans la société contemporaine, il est très important de faire le point sur son impact sur le développement humain (S. Anderson, 2012; Rideout et al., 2010). Le développement se produit dans le contexte d’une activité ciblée qui est engageante, intéressante et motivante (Rogoff, Radziszewska, & Masiello, 1995; Sugarman & Sokol, 2012; Tobach, Falmagne, Parlee, Martin, & Kapelman, 1997; Vygotsky, 1978). Il est bien établi que le traitement cognitif est guidé par la tâche à accomplir, le type de traitement de l’information requis par une activité étant renforcé en conséquence du temps passé à s’engager dans l’activité (Heathcote, Brown, & Mewhort, 2000; Newell & Rosenbloom , 1981). Ainsi, si les gens passent aujourd’hui un temps considérable à jouer aux jeux vidéo, on s’attendrait à voir des changements concomitants dans leurs stratégies de traitement de l’information (Greenfield, 1984). Dans la présente étude, nous avons cherché à quantifier l’impact de l’exposition au jeu vidéo sur le traitement cognitif en examinant des compétences spécifiques de traitement de l’information (traitement auditif, fonctions exécutives, rotation mentale, habiletés motrices et traitement visuel) qui sont cruciales pour s’engager avec différents types de jeux vidéo (par exemple, jeux d’action, jeux de réflexion et jeux de sport) et, par conséquent, d’informer certaines des affirmations récentes faites au public selon lesquelles les jeux vidéo peuvent rendre les gens plus intelligents (Bavelier, 2012; Hurley, 2012; Zichermann, 2011) ). Il est important de documenter les effets cognitifs du jeu vidéo, étant donné les rapports faisant état de corrélations négatives entre la quantité de jeu vidéo et la réussite scolaire des enfants et des adolescents (par exemple, CA Anderson et Dill, 2000; Jackson, von Eye, Fitzgerald, Witt , Et Zhao, 2011; Sharif et Sargent, 2006).

Notre évolution cognitive numérisée

Compte tenu de l’augmentation spectaculaire de l’utilisation quotidienne de la technologie au cours des dernières décennies, les chercheurs interdisciplinaires ont examiné son impact sur la cognition humaine et le développement (p.ex.Donald, 1991; Greenfield, 1984; Hunt, 2012). Une grande partie de la société moderne est organisée autour de la navigation et de l’utilisation d’artefacts cognitifs pour récupérer et synthétiser efficacement l’information (Donald, 1991; Hunt, 2012). Les jeux vidéo sont les exemples les plus récents et les plus évidents de tels artefacts cognitifs; Le jeu vidéo impose des exigences considérables sur la manière dont les gens prennent en charge, traitent et évaluent les informations, ce qui les fait paraître conçues pour un apprentissage efficace (Gee, 2007). Greenfield, Brannon et Lohr (1994, p. 89) ont souligné ces exigences en commentant: «Le joueur doit non seulement interpréter, mais aussi transformer mentalement, manipuler et relier des images dynamiques et changeantes. On a émis l’hypothèse que le développement d’une expertise avec les jeux vidéo aiguiser une variété de compétences cognitives d’une manière qui pourrait être bénéfique pour l’éducation, la réadaptation ou le développement professionnel, dans des domaines aussi divers que la chirurgie et l’instruction au vol (Durlach, Kring et Bowens, 2009; Greenfield , 2009; Newcombe, 2010; Papastergiou, 2009; Rosser et al., 2007).

Suite à de telles affirmations, les effets du jeu vidéo pourraient également résulter en partie des composantes socio-cognitives de ce jeu. De nombreux jeux populaires (par exemple, Guitar Hero, Rock Band ou Nintendo Wii Sports) sont des simulations mimétiques d’activités réelles à travers la réalité virtuelle. La mimesis se prête à la répétition et au raffinement des habiletés, comme on le voit souvent dans les jeux «imaginaires» que les enfants semblent apprécier universellement (Donald, 1991; K. Nelson, 1996). Les jeux vidéo font partie intégrante de la culture contemporaine des jeunes, avec une puissante capacité à attirer l’attention des joueurs et à susciter des réactions émotionnelles intenses. Les interactions entre pairs impliquant le jeu vidéo ont souvent des qualités fortement collaboratives et compétitives, qui peuvent motiver et renforcer l’apprentissage (Gee, 2007; Shaffer, Squire, Halverson et Gee, 2005; Steinkuehler, 2004).

Les jeux vidéo sont des environnements de tâches complexes nécessitant un certain nombre de compétences cognitives distinctes pour un jeu réussi (Bavelier, Green, Pouget et Schrater, 2012). Prenons le jeu de Tetris, qui est sans doute l’un des jeux de puzzle les moins compliqués du marché, pour illustrer les types de traitement d’informations complexes requis pour jouer même à un jeu vidéo relativement simple. Pendant le jeu Tetris, des polygones de différentes formes (traitement visuel) tombent un à un du haut de l’écran vers le bas, tandis que le joueur utilise rapidement des pressions sur les touches (motricité) pour modifier les orientations des formes (imagerie spatiale) pour s’adapter les ensemble sans espaces en bas, où les polygones disparaîtront par conséquent si le modèle est terminé avec succès. Pendant la chute du polygone actuel, le suivant en ligne à tomber est affiché en bas à droite (traitement visuel périphérique), afin que le joueur puisse prendre une décision éclairée (fonctionnement exécutif) pour planifier l’orientation et le placement du polygone actuel en préparation pour le prochain. Si / quand la pile de polygones atteint le haut de l’écran, le jeu est perdu. Cet exemple illustre les multiples opérations cognitives qui doivent être entreprises pour qu’un joueur empile efficacement des polygones dans un espace bidimensionnel. Les joueurs qui manœuvrent, communiquent, planifient et exécutent dans des espaces tridimensionnels sont sans doute confrontés à des exigences encore plus grandes en matière de traitement des informations pertinentes pour la tâche, certaines variantes de jeu mettant une pression de temps supplémentaire sur les joueurs pour terminer les modèles. On s’attendrait à ce qu’une exposition répétée à de telles exigences de tâches par la pratique améliore de multiples aspects du traitement de l’information qui sont directement liés aux performances du jeu, mais il est moins clair si de telles améliorations seraient transférées à des contextes non liés au jeu (Owen et al., 2010; Shipstead , Redick et Engle, 2012).

La question de savoir si la formation aux jeux vidéo se transfère largement afin d’améliorer les compétences cognitives est une question qui fait l’objet de vifs débats, certains chercheurs affirmant largement que «ce que les jeux vidéo enseignent, c’est la capacité d’apprendre rapidement à exécuter de nouvelles tâches – une capacité qui a été surnommée «apprendre à apprendre» »(Bavelier et al., 2012, p. 392). En revanche, d’autres chercheurs ont trouvé des preuves limitées de transfert vers des tâches non formées (Lee et al., 2012), ce qui suggère que les améliorations du traitement de l’information associées au jeu vidéo peuvent être dues à une formation ciblée impliquant des compétences spécifiques.

Distinguer les jeux des autres artefacts numériques

Compte tenu de la variété des plates-formes et des types de jeux disponibles aujourd’hui, il est important de définir ce que nous considérons comme un jeu vidéo. On peut soutenir que la définition peut être aussi étroite que d’inclure uniquement les jeux joués sur une console de jeu, ou aussi large que d’inclure tous les jeux numériques – de Solitaire à Grand Theft Auto. Traditionnellement, les jeux vidéo n’incluaient que les jeux joués sur une console (Juul, 2010); Cependant, avec la croissance d’Internet et les progrès de la microtechnologie soutenant le jeu sur les téléphones intelligents, les tablettes et d’autres appareils portables, l’idée selon laquelle les jeux vidéo doivent être joués sur une console a été remise en question. Dans notre effort pour explorer les effets du jeu vidéo sur le traitement de l’information grâce à une méta-analyse, nous avons abordé ce problème en considérant le type de jeu comme une variable potentiellement modératrice, la gamme de jeux étant limitée uniquement par la littérature existante. Cependant, une variété d’activités numériques (par exemple, la navigation sur Internet, les réseaux sociaux et les SMS) sortent du cadre de notre recherche, malgré les propositions selon lesquelles de telles activités peuvent altérer la cognition en encourageant le multitâche et l’attention partagée (Foehr, 2006; Greenfield, 2009; Rosen, 2010).

La présente enquête

L’intérêt pour les effets du jeu vidéo sur le traitement cognitif a conduit à une prolifération d’études empiriques au cours des dernières décennies (Green & Bavelier, 2006a; Spence & Feng, 2010). Une méta-analyse précoce des effets du jeu vidéo d’action (violent) a trouvé des améliorations dans la cognition visuospatiale (Ferguson, 2007); cette méta-analyse, cependant, ne comprenait que sept études publiées. Malgré une littérature en plein essor, avec plus de 100 études à ce jour, aucune méta-analyse quantitative n’a mesuré la taille des effets des avantages allégués de divers types de jeux vidéo dans l’amélioration des compétences en traitement de l’information. Dans notre étude, les compétences en traitement de l’information ont été définies de manière opérationnelle comme le traitement auditif, les fonctions exécutives, la motricité, l’imagerie spatiale et le traitement visuel. Pour évaluer l’impact du jeu vidéo sur le traitement de l’information, deux méta-analyses distinctes ont été menées. Cela était nécessaire pour distinguer les études dont la conception était quasi expérimentale (corrélationnelle) et qui échantillonnaient des joueurs de jeu déjà expérimentés à partir des études réellement expérimentales, dans lesquelles les participants étaient assignés au hasard à des conditions d’entraînement ou de contrôle de jeu.

Pour les études quasi expérimentales qui comparaient les joueurs habituels à des non-joueurs ou qui comparaient des groupes définis par le niveau de compétence à jouer à un jeu particulier, des ambiguïtés causales subsistent en raison de problèmes d’auto-sélection. Autrement dit, on ne peut pas déterminer si les individus qui ont de meilleures compétences en traitement de l’information sont plus susceptibles de trouver que les jeux vidéo sont agréables et / ou peuvent être plus habiles à jouer à de tels jeux. De plus, l’écrasante majorité des études quasi-expérimentales n’ont pas utilisé le recrutement secret, c’est-à-dire que les participants savent qu’ils sont recrutés pour l’étude en raison de leur expérience des jeux vidéo, plutôt que d’être interrogés sur leurs habitudes de jeu vidéo après leur participation. . Sans recrutement clandestin, les joueurs de jeux vidéo pourraient s’attendre à disposer d’un ensemble de compétences que les chercheurs apprécient et qui les amèneront à bien exécuter les tâches expérimentales. Cette attente peut renforcer la motivation des participants à faire plus d’efforts, et éventuellement à être plus performants que les participants qui ne s’identifient pas comme des joueurs de jeux vidéo et ne partagent pas cette attente – conduisant à un effet dit Hawthorne (cf. Boot, Blakely, & Simons, 2011, pour une critique plus approfondie des problèmes de qualité de l’étude et de la causalité du transfert dans la littérature du jeu vidéo). L’établissement de la causalité de l’expérience du jeu vidéo sur les compétences en traitement de l’information dépend essentiellement de conceptions expérimentales dans lesquelles des participants assignés au hasard sont formés sur un jeu spécifique et les résultats sont surveillés par rapport aux contrôles appropriés.

La majorité des études existantes étant quasi-expérimentales, nous présenterons d’abord les résultats d’une méta-analyse de ces études, puis déterminerons par une seconde méta-analyse un effet plus précis du jeu, sans ces biais d’auto-sélection et avec une plus grande généralisabilité. Dans chaque méta-analyse, nous avons examiné plusieurs modérateurs potentiels des effets de l’exposition aux jeux vidéo. Notre premier modérateur était le domaine du traitement de l’information mesuré. Si les jeux vidéo peuvent être utilisés pour la formation, dans quels domaines pourrait-il y avoir des applications pertinentes? Partout où un résultat ou une compétence spécifique a été recherché dans la littérature, les chercheurs ont sélectionné des jeux qui reflètent cette compétence, comme l’utilisation de Tetris (un jeu de puzzle) pour améliorer les compétences dans le domaine de l’imagerie spatiale (par exemple, Quaiser-Pohl, Geiser, & Lehmann, 2006; Terlecki et Newcombe, 2005). Dans la mesure où un jeu correctement structuré existe, toute compétence cognitive pourrait être entraînée. Nous avons classé les études existantes en cinq grands domaines de traitement de l’information: traitement auditif, fonctions exécutives, habiletés motrices, habiletés spatiales et traitement visuel. Compte tenu de la grande variété de méthodologies et de mesures utilisées dans les études, nous avons également considéré des modérateurs qui traitaient de la généralisabilité: le type de jeu vidéo (genre), la condition de comparaison (contrôle) et la durée de la formation (pour de vraies expériences).

En plus des conditions liées au jeu, nous avons également considéré les caractéristiques des participants comme des modérateurs possibles. Premièrement, nous avons considéré l’âge des participants, en raison des différences de développement et des effets de cohorte qui pourraient affecter les résultats. En ce qui concerne les études quasi-expérimentales, il est important de garder à l’esprit comment l’environnement numérique peut varier pour des individus d’âges différents. Les enfants grandissent désormais dans un monde saturé de technologies numériques, alors que de nombreux adultes doivent encore faire un effort concerté pour apprendre à utiliser les outils numériques (Prensky, 2001). Cette différence dans la mesure dans laquelle la vie des enfants est aujourd’hui structurée grâce aux interactions avec les technologies, par rapport à la petite enfance de leurs parents, pourrait entraîner des différences plus faibles entre les enfants qui jouent et qui ne jouent pas par rapport aux adultes. Il est également bien établi que les individus plus jeunes ont une plus grande plasticité neurale que les individus plus âgés (par exemple, S. L. Andersen, 2003; C. A. Nelson, 2000); par conséquent, on peut s’attendre à ce que la taille des effets après la formation assignée au jeu vidéo soit plus importante chez les enfants que chez les adultes. De plus, la question de savoir si les adultes (y compris les personnes âgées) montrent les avantages de la formation au jeu vidéo est d’une importance pratique pour le domaine de la réadaptation cognitive (p. Ex., Basak, Boot, Voss, & Kramer, 2008; Drew et Waters, 1986; Goldstein et al. , 1997; Levi, 2012).

Le sexe a également été considéré comme un modérateur possible. Certains chercheurs, éducateurs et parents ont exprimé leur inquiétude quant au fait que les garçons passent trop de temps à jouer à des jeux vidéo, en particulier en ce qui concerne les jeux d’action qui ont souvent un contenu violent. Cela ne préoccupe peut-être pas autant les filles, car certaines données indiquent que les filles peuvent avoir des attitudes moins positives à l’égard de la technologie en général; les filles peuvent donc être moins susceptibles d’aimer les jeux vidéo ou préférer jouer à différents types de jeux vidéo que les garçons (Hartmann et Klimmt, 2006; Homer, Hayward, Frye et Plass, 2012; Lucas et Sherry, 2004; Walkerdine, 2007 ). Étant donné les préoccupations selon lesquelles certains jeux vidéo attirent plus les hommes que les femmes en raison de leur contenu violent et sexualisé (Ivory, 2006), nous avons examiné dans quelle mesure les avantages associés au jeu vidéo se généralisaient à tous les groupes de genre.

En raison des préoccupations concernant le biais de publication contre les résultats nuls (par exemple, Greenwald, 1975; Hubbard et Armstrong, 1997), nous avons également comparé les tailles d’effet entre les études publiées et non publiées, en utilisant des facteurs d’impact de revues pour comparer les publications à impact élevé et faible. Cela nous a permis d’évaluer dans quelle mesure les articles de revues à fort impact rapportent des effets plus importants que les autres types de publications (cf. Ledgerwood & Sherman, 2012, car les formats d’articles brefs à fort impact peuvent exacerber les problèmes de biais de publication). Nous avons également inclus l’année de publication comme modérateur pour évaluer si la taille des effets a changé à mesure que les jeux vidéo ont augmenté en sophistication et en popularité au fil des ans et que les études de leurs effets se sont multipliées. Enfin, le groupe de recherche a été examiné en tant que modérateur potentiel, en raison d’un petit nombre de groupes de recherche contribuant à la majorité des études à chaque méta-analyse.Note de bas de page1 En particulier, nous craignions que la publicité entourant les résultats de la recherche puisse accroître la sensibilisation des participants à la recherche. hypothèses. Ainsi, pour évaluer dans quelle mesure les tailles d’effet pourraient être influencées par la réputation et la publicité du laboratoire, nous avons comparé les tailles d’effet pour chaque groupe de recherche ayant contribué à trois études ou plus, tous les autres groupes de recherche étant désignés comme «autres».

Méthode

Des études examinant les effets du jeu vidéo sur les aspects du traitement de l’information ont été identifiées au moyen de diverses sources. La majorité des études ont été identifiées à l’aide d’une recherche multi-bases de données EBSCO et PsycInfo, des recherches étant effectuées périodiquement de novembre 2009 à août 2012. Des recherches informatisées ont été menées à l’aide du terme de recherche jeu vidéo; la dernière recherche a été effectuée en août 2012 et a donné 2 107 articles sur les jeux vidéo dans PsycInfo. En plus de la recherche documentaire informatisée, des études ont été identifiées à partir de citations dans la revue et d’autres articles pertinents. Pour localiser les études non publiées, nous avons effectué une recherche dans la base de données de Dissertation Abstracts International. Dans la mesure du possible, en raison de la disponibilité des adresses e-mail, tous les premiers auteurs des études incluses dans chaque méta-analyse ont été contactés pour demander des données supplémentaires non publiées.

Sur la base du résumé disponible, une étude a été préalablement sélectionnée en raison de son utilisation de jeux vidéo disponibles dans le commerce et des résultats du traitement de l’information, et après une lecture attentive, elle a été incluse dans l’une des deux méta-analyses si elle répondait à l’une des les critères suivants: (1) études quasi expérimentales utilisant des données d’auto-évaluation ou de rapport parental pour déterminer les effets des fréquences élevées et basses du jeu sur les variables d’intérêt; (2) des études quasi expérimentales dans lesquelles les participants avaient de l’expérience avec un jeu vidéo cible ou un type de jeu vidéo et dans lesquelles le niveau de compétence était corrélé à des variables d’intérêt; (3) de vraies expériences comparant des participants qui reçoivent une formation sur les jeux vidéo (que ce soit sur des jeux d’action, de non-action ou de réflexion) à un groupe témoin sans formation sur les jeux vidéo; (4) de vraies expériences comparant des participants qui reçoivent une formation de jeu d’action à un groupe qui reçoit une formation de non-action ou de jeu de puzzle comme témoin; et (5) de vraies expériences utilisant une conception intra-sujets, avec des pré-et post-tests évaluant les effets de la formation au jeu vidéo. Les critères d’exclusion empêchaient l’utilisation de plusieurs études potentiellement pertinentes, telles que des articles dont les résultats statistiques étaient insuffisants et peu clairs (par exemple, ne pas fournir d’écarts types ou présenter des résultats ventilés par sexe plutôt que par expérience du jeu vidéo). Les auteurs ont été contactés pour des demandes de données, lorsque cela était possible. Les études basées uniquement sur des données qualitatives n’ont pas été incluses.

Unités d’analyse et ensembles de données

De nombreux articles considérés comprenaient de multiples expériences avec de nombreuses comparaisons. De tels articles, s’ils étaient inclus dans une seule étude, auraient une plus grande puissance dans le calcul global de la taille de l’effet que les études avec moins d’expériences et / ou de comparaisons. Pour cette raison, les expériences et les comparaisons ont été examinées en tant qu’unités d’analyse distinctes. Les expériences, en tant qu’unité d’analyse, désignaient des expériences individuelles, et lorsque plusieurs expériences étaient rapportées dans un article, chaque expérience était traitée séparément comme une contribution indépendante. Les comparaisons, en tant qu’unité d’analyse, désignaient le comptage de chaque comparaison statistique comme une contribution indépendante. Bien que l’inclusion de comparaisons multiples rapportées pour un seul échantillon enfreigne les hypothèses d’indépendance, une analyse à ce niveau était nécessaire pour tester les effets de la plupart des variables modératrices.

Les études ont été désignées comme étant des «études quasi expérimentales» ou des «véritables expériences»: comme indiqué, les études quasi expérimentales comparaient des joueurs habituels à des non-amateurs, ou comparaient des individus avec des niveaux variables de compétences de jeu sur des variables d’intérêt. Pour de telles études, les chercheurs ont recueilli des données par le biais de rapports personnels ou parentaux sur les quantités et les types de jeux vidéo, ou ont comparé les joueurs sur la base des niveaux de performance du jeu. Les participants ont été interrogés via des enquêtes ou des questionnaires sur leurs expériences de jeu vidéo et ont été regroupés sur la base de ces réponses. Dans le cas des jeunes enfants, les rapports des parents ont été utilisés (par exemple, Li et Atkins, 2004). De vraies expériences ont été conçues pour examiner les effets de la formation assignée avec un jeu vidéo spécifique sur des variables d’intérêt. Toute étude qui incluait une condition d’entraînement au jeu vidéo dans la conception était codée comme une véritable expérience; ceux-ci comprenaient à la fois des modèles inter-sujets et intra-sujets. Le tableau 1 répertorie toutes les études quasi expérimentales qui ont été incluses et le tableau 2 répertorie toutes les expériences réelles. Les valeurs globales de d fournies dans les tableaux sont des tailles d’effet au niveau de l’expérience (c’est-à-dire des moyennes pondérées en utilisant les écarts types regroupés). Des tableaux supplémentaires avec toutes les comparaisons sont disponibles en ligne.

Sur la base de cette classification, deux méta-analyses distinctes ont été effectuées. Cela était nécessaire non seulement en raison de préoccupations lors de l’interprétation de la causalité, mais également en raison du fait que les conditions de contrôle / comparaison et d’autres modérateurs (c’est-à-dire la durée de la formation au jeu vidéo) n’étaient pas comparables entre les études quasi expérimentales et les expériences réelles.

Variables codées à partir d’études comme modérateurs possibles des méta-analyses
Un avantage des techniques de méta-analytique quantitatives est la capacité d’examiner les modérateurs potentiels des relations avec une grande puissance statistique. Dans les présentes méta-analyses, les modérateurs potentiels suivants ont été étudiés: (1) domaine du traitement de l’information, (2) type de jeu cible, (3) type de groupe témoin, (4) durée de la formation (vraies expériences uniquement), ( 5) âge, (6) sexe, (7) type de publication, (8) année de publication et (9) groupe de recherche. Chaque fois que l’hétérogénéité des variances était indiquée (Johnson, 1989), les niveaux des modérateurs ont été examinés plus en détail. Des valeurs p post hoc ont été utilisées pour déterminer quels niveaux du modérateur en question ont conduit à des effets statistiquement différents. La durée de la formation des modérateurs, le type de publication, l’année de publication et le groupe de recherche ont été examinés en utilisant les études comme unité d’analyse; tous les autres modérateurs ont été examinés en utilisant des comparaisons comme unité d’analyse, en raison de la gamme de conditions (par exemple, différents groupes d’âge) testées dans une seule étude.

Domaine du traitement de l’information

Bien que des classifications étroites aient été possibles, nous avons codé cinq principaux domaines de traitement de l’information afin d’avoir des tailles d’échantillon suffisantes dans chacun. Les comparaisons ont été classées dans l’une des catégories suivantes: Le traitement auditif comprenait des tâches de discrimination auditive (par exemple, l’identification des phonèmes, la localisation du ton). Les fonctions exécutives comprenaient les batteries de fonctions exécutives, le double / multi-tâches, les tâches d’inhibition (par exemple, Stroop, Simon, flanker), les tests d’intelligence (par exemple, WAIS, TONI), la commutation de tâches et les mesures de mémoire de travail / à court terme. Les habiletés motrices comprenaient des mesures de la motricité globale et fine et de la coordination œil-main (p. Ex. Contrôle de vol, chirurgie, putting golf, poursuite rotative). L’imagerie spatiale comprenait des mesures de la manipulation visuelle-spatiale des images (p. Ex. Rotation mentale, pliage de cartes, tâches cartographiques). Le traitement visuel comprenait des mesures de la perception visuelle (p. Ex. Identification de la cible, détection de changement, suivi d’objets multiples, vision périphérique).

Type de jeu cible

Pour les études quasi expérimentales, nous avons codé le type de jeu utilisé pour distinguer les joueurs habituels des non-joueurs, ou pour évaluer les niveaux de compétence des joueurs. Pour de vraies expériences, nous avons codé le type de jeu utilisé pour la condition d’entraînement au jeu vidéo. Le type de jeu a été codé par genre comme action / violent, mimétique, non-action, puzzle ou non spécifique (quasi-expérimental uniquement). Les jeux d’action / violents comprenaient des jeux de tir tels que Medal of Honor et Unreal Tournament. Les jeux mimétiques, dans lesquels le joueur imite l’action à l’écran, comprenaient des jeux Wii tels que Wii Sports et Wii Fit. Les jeux de non-action comprenaient des jeux éducatifs, des jeux de sport et des jeux de simulation tels que Word Whomp, Mario Kart et The Sims 2. Les jeux de puzzle comprenaient Tetris et ses variantes. Certaines études ont fourni le nom du jeu utilisé dans l’étude, mais très souvent, surtout dans les études quasi-expérimentales impliquant l’auto-évaluation, seul le genre a été fourni par les auteurs. Dans un certain nombre d’études quasi-expérimentales, même le genre de jeu n’était pas spécifié et les participants étaient classés comme joueurs de jeux vidéo et non-joueurs. Ils ont été codés comme non spécifiques.

Type de groupe témoin

La prise en compte du groupe témoin a été codée différemment pour les études quasi expérimentales et les expériences réelles. Pour les études quasi expérimentales, le type de groupe témoin a été codé comme non-joueur, autre jeu ou faible habileté. Non-joueur appliqué aux études comparant les joueurs habituels de jeux vidéo à des non-joueurs. Un autre jeu s’appliquait à des études comparant des joueurs de jeux vidéo d’action avec des joueurs de jeux vidéo qui déclaraient jouer principalement à d’autres types de jeux vidéo. Faible compétence appliquée aux études dans lesquelles les participants ont joué au même jeu vidéo et ont été assignés à des groupes en fonction de leurs performances de jeu. Nous avons inclus six études qui rapportaient le jeu comme une variable continue (en fonction du niveau de compétence ou du temps passé à jouer au jeu); ces études n’avaient pas de groupe témoin distinct.

Pour de vraies expériences avec une conception inter-sujets, la condition de contrôle était soit Pas d’entraînement au jeu, soit Autre entraînement au jeu, qui impliquait un entraînement avec un genre de jeux différent de celui sur lequel le groupe expérimental était formé (codé sous le type de jeu cible) . Pour les expériences avec une conception intra-sujets dans laquelle l’entraînement au jeu a eu lieu entre un pré-test et un post-test, la condition de contrôle était le prétest.

Durée de la formation

Ce modérateur a été utilisé uniquement pour de vraies expériences et était basé sur une répartition médiane de la durée de l’entraînement au jeu entre les études. En tant que telle, la durée de la formation était codée comme 10 heures ou plus d’entraînement au jeu ou moins de 10 h d’entraînement au jeu. Le nombre total d’heures de formation s’est déroulé sur une période allant d’une seule session à plusieurs semaines. La durée de la formation variait de 15 min à 50 h. Trois études (Dorval & Pepin, 1986; Sanchez, 2012; G.Smith, Morey et Tjoe, 2007) ont été exclues de cette comparaison pour ne pas avoir rapporté une quantité spécifique d’entraînement au jeu (les participants ont reçu le jeu pour jouer à domicile pendant la période de formation).

Âge

L’âge a été codé sur la base des rapports des échantillons. En raison d’un petit nombre d’études pertinentes incluant des enfants et des adolescents, les études échantillonnées sur des participants âgés en moyenne de 3 à 17 ans ont été codées Jeunesse. Pour saisir le grand nombre d’études faisant appel à des bassins de matières universitaires, les études dont l’âge moyen s’étend de 18 à 22 ans ont été codées comme Jeunes adultes. Les études avec un âge moyen de 23 à 54 ans ont été codées comme des adultes et celles avec un âge moyen de 55 ans ou plus comme des adultes plus âgés. (Notez que toutes les études avec des groupes d’adultes plus âgés étaient de vraies expériences.) Toutes les populations adultes, y compris les étudiants, pour lesquelles un âge moyen n’a pas été déclaré, ont été codées comme adultes.

Le genre

Les codes de genre étaient Femme uniquement, Homme uniquement ou Mixte. Le codage de cette catégorie dépendait du fait que les échantillons étaient unisexes ou mixtes.

Type de publication

Le type de publication utilisait le facteur d’impact de la revue pour toutes les études publiées et un code distinct pour les études non publiées (actes de conférence et dissertations). Le facteur d’impact de chaque revue était situé sur le site Web de la publication; dans tous les cas, nous avons utilisé le facteur d’impact le plus récent (à partir de 2009 ou 2010). Les études de premier niveau étaient celles publiées dans une revue avec un facteur d’impact supérieur ou égal à 2,0; toutes les autres études dans des revues, avec des rangs inférieurs à 2,0, et dans des chapitres de livres ont été codées comme études de deuxième niveau. Six études ont été publiées dans de nouvelles revues, qui n’avaient pas encore de facteur d’impact; ceux-ci ont été classés comme de deuxième niveau. Les mémoires et actes de conférence ont été codés comme non publiés.

Année de publication
L’année de publication était codée comme étant précoce ou tardive, divisée par l’an 2000. Les premières études de notre échantillon avaient des dates de publication de 1983 à 1997 et les études tardives avaient des dates de publication de 2001 à 2012.

Groupe de recherche
En raison d’un grand nombre d’études provenant d’un seul groupe d’auteurs, nous avons inclus un groupe de recherche en tant que modérateur. Nous avons codé les études sur la base d’auteurs travaillant ensemble au sein et entre les établissements. Nous avons ensuite déterminé le groupe de recherche pour les études quasi expérimentales et les expériences vraies séparément, selon que les groupes de recherche avaient trois études ou plus incluses dans l’analyse. Les études quasi-expérimentales codées comme appartenant au groupe de Rochester (26 études) comprenaient des études de Bavelier, Dye, Green, Hubert-Wallace, R. Li, Mishra et leurs collaborateurs; le groupe de Toronto (cinq études) comprenait des études de Castel, Feng, Pratt, Spence et leurs collaborateurs; le groupe Duke (trois études) comprenait des études de Clark, Donahue, Mitroff et leurs collaborateurs; et Autres (37 études) comprenaient tous les autres groupes de recherche. Les véritables expériences codées comme appartenant au groupe de Rochester (neuf études) comprenaient des études de Bavelier, Cohen, Green, R. Li et leurs collaborateurs; le groupe de l’Illinois (quatre études) comprenait des études de Boot, Basak, Simons et leurs collaborateurs; et Autres (33 études) comprenaient tous les autres groupes de recherche.

Fiabilité sur les modérateurs
Deux codeurs étaient responsables du codage des modérateurs, avec 100 comparaisons (17,6%) codées par les deux codeurs indépendamment. Tout désaccord entre les deux codeurs a été résolu par la discussion. La fiabilité de l’intercodeur sur tous les modérateurs était constamment élevée (κ = .82-1.0).

Calcul et analyse des tailles d’effet
En raison de la gamme de méthodologies utilisées dans toutes les études, nous avons utilisé un modèle à effets aléatoires et effectué des analyses statistiques à l’aide du programme Comprehensive Meta-analysis, version 2 (CMA) (Borenstein, Hedges, Higgins et Rothstein, 2005). Un modèle à effets aléatoires est jugé approprié lorsque les échantillons de participants et les facteurs expérimentaux des études ne peuvent être supposés être fonctionnellement équivalents. Ainsi, on ne peut pas supposer que toutes les tailles d’effet partageront un effet commun.

Tailles d’effet
Les formules de calcul incluses dans le programme CMA permettaient la saisie directe des statistiques de groupe afin de calculer les tailles d’effet pour chaque comparaison test par test. Lorsque les seules statistiques disponibles étaient les valeurs F et les moyennes de groupe, le logiciel DSTAT (Johnson, 1993) nous a permis de convertir ces statistiques en un coefficient de corrélation, r. En utilisant r et les moyennes de l’échantillon pour refléter les valeurs F, nous avons ensuite pu saisir les informations statistiques nécessaires dans la RMR pour calculer les tailles d’effet.

Les valeurs d de Cohen sont présentées ici comme calculées par le programme CMA comme mesure de la taille de l’effet. Les ds de Cohen entre 0,20 et 0,50 indiquent de petits effets, les ds de Cohen entre 0,50 et 0,80 indiquent des effets modérés et les ds supérieurs à 0,80 indiquent des effets importants (Cohen, 1988). Étant donné que la taille de l’effet seule ne détermine pas la signification statistique, nous avons déterminé la signification de la taille de l’effet sur la base des valeurs p des scores Z résultants.

La statistique Q pour les analyses globales a été utilisée en combinaison avec la statistique I 2 pour déterminer si chaque échantillon présentait un niveau d’hétérogénéité significatif (études quasi-expérimentales et expériences réelles) qui justifierait des violations ultérieures des hypothèses statistiques d’indépendance lors de l’examen des modérateurs à la niveaux de comparaison. La statistique I 2 étaye cette décision en indiquant le pourcentage de variabilité au sein de l’échantillon qui est dû à une véritable hétérogénéité entre les études et non à une simple erreur d’échantillonnage (Huedo-Medina, Sánchez-Meca, Marín-Martínez, & Botella, 2006) . Des statistiques Q ont de nouveau été utilisées, ainsi que des alphas ajustés au niveau des comparaisons, pour déterminer si les niveaux des modérateurs étaient statistiquement différents les uns des autres.

Résultats
Les tailles d’effet comparant les joueurs de jeux vidéo à des joueurs non-jeux vidéo sont rapportées à la fois au niveau des expériences (chaque étude incluant un échantillon différent de participants) et au niveau des comparaisons (chaque test statistique). La durée de formation des modérateurs potentiels (pour de vraies expériences), le type de publication et l’année de publication sont rapportés au niveau des expériences, et tous les autres modérateurs sont rapportés au niveau des comparaisons. Le tableau 3 présente les tailles d’effet globales pour chaque méta-analyse au niveau des études et des comparaisons et pour les modèles à effets fixes et aléatoires.

Modèles quasi expérimentaux
Effets globaux
La première méta-analyse, celle des études quasi expérimentales, comprenait un total de 318 comparaisons issues de 72 études; voir le tableau 1 pour la liste des études et leurs tailles d’effet correspondantes. Voir le haut du tableau 3 pour les effets globaux. Dans le modèle à effets aléatoires, les 71 études avaient une taille d’effet moyenne modérée à élevée, d = 0,61, intervalle de confiance (IC) à 95% [0,50, 0,72], indiquant que le jeu vidéo était systématiquement et significativement associé à une information améliorée -compétences de traitement. Cependant, les effets étaient très hétérogènes entre les études, Q (71) = 147,56, p <0,001, I 2 = 51,88 et les comparaisons, Q (317) = 1011,41, p = 0,001, I 2 = 68,66. La statistique I 2 indique qu’environ la moitié de l’hétérogénéité trouvée dans l’échantillon était due à une vraie variabilité entre les études. Une telle hétérogénéité est à prévoir, étant donné la diversité des méthodes de recherche, des échantillons de participants et des compétences cibles. Pour résoudre le problème du biais de publication, les Ns à sécurité intégrée ont été calculés au niveau des études avec αs fixé à 0,05, bilatéral. Au niveau des études, 4 045 études non publiées seraient nécessaires pour réduire les effets à non significatifs. En tant qu’indice secondaire recommandé du biais de publication (Ferguson et Brannick, 2012), la méthode de trim-and-fill de Duval et Tweedie (2000) a déterminé, sur la base du modèle à effets fixes, qu’il manquait potentiellement 27 études à gauche de l’effet moyen. L’imputation de ces études réduirait l’estimation ponctuelle sous le modèle à effets aléatoires à un petit effet, d = 0,35, IC à 95% [0,22, 0,48].

Modérateurs
Le domaine du traitement de l’information a été analysé au niveau des comparaisons, car de nombreuses études ont utilisé plusieurs mesures de résultats dans tous les domaines. Le domaine du traitement de l’information s’est avéré modérer les tailles d’effet, Q (4) = 30,47, p = 0,001; voir le tableau 4. Bien qu’un traitement amélioré ait été trouvé dans tous les domaines, les domaines de traitement auditif et visuel ont montré des effets moyens à grands, tandis que les autres domaines ont montré de petits effets. Les tests post-hoc (α ajusté = .005 grâce à la correction de Bonferroni) ont montré des effets significativement plus importants pour le domaine du traitement visuel que pour l’imagerie spatiale, Q (1) = 22,49, p = .001, motricité, Q (1) = 15,65 , p = .001, et les fonctions exécutives, Q (1) = 9.84, p = .002. Les tailles d’effet étaient légèrement plus grandes pour les fonctions exécutives que pour l’imagerie spatiale, Q (1) = 4,13, p = 0,042. Aucune autre comparaison de domaines n’a approché la signification.

Alors que le jeu vidéo devient de plus en plus reconnu comme une activité cognitivement et parfois physiquement exigeante, l’augmentation spectaculaire du temps consacré au jeu dans la culture actuelle attire l’attention sur une variété d’autres problèmes potentiellement liés. Par exemple, compte tenu de l’augmentation des taux d’obésité chronique, en particulier aux États-Unis, et des préoccupations concernant le remplacement de l’exercice sous forme de jeu physique par le jeu sédentaire, il y a un grand intérêt à déterminer si des «jeux exergiques» mimétiques tels que Wii Fit pourraient être bénéfique pour la santé et la forme physique (par exemple, Graf, Pratt, Hester et Short, 2009; Graves, Stratton, Ridgers et Cable, 2007; Nitz, Kuys, Isles et Fu, 2010; Staiano et Calvert, 2011). Dans une revue récente de 38 études contrôlées randomisées portant sur la formation au jeu vidéo sur les résultats liés à la santé, Primack et al. (2012) ont rapporté les avantages associés au jeu vidéo pour la thérapie psychologique ainsi que les résultats de la thérapie physique et de l’activité physique, mais ont conclu que la mauvaise qualité des études était une préoccupation.

Ces résultats positifs ne compensent pas les inquiétudes selon lesquelles certains enfants pourraient être sujets à la dépendance aux jeux vidéo (Desai, Krishnan-Sarin, Cavallo et Potenza, 2010; van Rooij, Schoenmakers, Vermulst, van den Eijnden, & Van de Mheen, 2011) , que les jeux vidéo violents peuvent encourager les gens à se comporter de manière agressive (CA Anderson et al., 2004; CA Anderson et al., 2010; Dill & Dill, 1998; mais voir Adachi et Willoughby, 2011, et Ferguson, San Miguel, Garza, & Jerabeck, 2012, pour des preuves contestant cette affirmation), et que le jeu vidéo pourrait être lié à des problèmes d’attention associés au trouble d’hyperactivité avec déficit de l’attention (Bioulac, Arfi, & Bouvard, 2008; Chan & Rabinowitz, 2006; Swing, Gentile, Anderson et Walsh, 2010; mais voir Ferguson, 2011). De plus, comme les enfants passent aujourd’hui plus de temps libre à jouer aux jeux vidéo et moins de temps à lire des livres, il peut y avoir des conséquences négatives pour les processus cognitifs d’ordre supérieur tels que la pensée critique, la réflexion et la pleine conscience (Greenfield, 2009). Il ne fait aucun doute que les recherches futures devront étudier les différentes implications du jeu vidéo, en particulier en ce qui concerne les compromis possibles entre les effets potentiellement positifs et négatifs de l’utilisation du jeu vidéo tout au long de la vie.

 

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