Điều chỉnh độ khó động dựa trên lý thuyết mờ cho một trò chơi 3D giáo dục

Multimedia Tools and Applications - Tập 82 Số 18 - Trang 27525-27549 - 2023
Konstantina Chrysafiadi1, Margaritis Kamitsios1, Maria Virvou1
1Software Engineering Laboratory, Department of Informatics, University of Piraeus, Piraeus, Greece 80, M. Karaoli & A. Dimitriou St, 18534, Piraeus, Greece

Tóm tắt

Tóm tắtMột trò chơi giáo dục nhằm sử dụng môi trường thú vị và hấp dẫn của trò chơi cho mục đích giáo dục. Tuy nhiên, khi nội dung giáo dục của trò chơi hoặc môi trường chơi không tương thích với nhu cầu học tập hoặc kỹ năng chơi của người chơi, người chơi có thể cảm thấy trò chơi quá dễ hoặc quá khó và quyết định từ bỏ. Do đó, một trò chơi giáo dục thành công phải cung cấp Điều chỉnh Độ khó Động (DDA) cho cả nội dung giáo dục của trò chơi và môi trường chơi của trò chơi. Để xem xét điều này, trong bài báo này, một cơ chế DDA dựa trên lý thuyết mờ cho một trò chơi 3D, dạy ngôn ngữ lập trình ‘HTML’, được trình bày. Trò chơi điều chỉnh động độ khó của các cuộc chiến và điều hướng mê cung theo kỹ năng của từng người chơi. Điểm mới của trò chơi được trình bày nằm ở việc ứng dụng DDA trong hai chiều (nội dung giáo dục và môi trường chơi) của một trò chơi giáo dục và việc sử dụng lý thuyết mờ để đạt được sự cân bằng giữa độ khó của trò chơi và kỹ năng chơi của người dùng. Sự điều chỉnh được thực hiện theo thời gian thực, trong quá trình chơi và không phải mỗi khi người chơi thay đổi cấp độ/trường của trò chơi. Hơn nữa, lý thuyết mờ cho phép áp dụng DDA mà không cần nhiều dữ liệu học tập, như các kỹ thuật Trí tuệ nhân tạo khác cho DDA (ví dụ, các kỹ thuật học máy). Trò chơi được trình bày đã được đánh giá thông qua một đánh giá so sánh, bao gồm bảng hỏi, thí nghiệm trong điều kiện thực tế và phương pháp phân tích thống kê t-test. Kết quả đánh giá cho thấy cơ chế điều chỉnh được tích hợp làm tăng động lực của người dùng và thành công trong việc giữ cho sự quan tâm của người chơi với trò chơi không giảm sút.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Alvarado-Magaña JP, Dìaz AR, Castro JR, Castillo O (2013) Type-2 fuzzy grammar in language evolution. Recent Adv Hybrid Intell Syst 294:501–515

Capuano N, King R (2015) Adaptive serious games for emergency evacuation training. In: International Conference on Intelligent Networking and Collaborative Systems, IEEE.

Carver R, Nash JG (2009) Doing data analysis with SPSS. Cengage, United States

Chrysafiadi K, Virvou M (2013) Persiva: an empirical evaluation method of a student model of an intelligent e-learning environment for computer programming. Comput Educ 68:322–333

Dagmara D, Włodarczyk W (2018) Approaches to measuring the difficulty of games in dynamic difficulty adjustment systems. Int J Human–Comput Int 34(8):707–715

Demediuk S, Tamassia M, Raffe WL, Zambetta F, Li X, Mueller F (2017) Monte Carlo tree search based algorithms for dynamic difficulty adjustment. 2017 IEEE conference on computational intelligence and games (CIG), pp. 53-59.

Demediuk S, Tamassia M, Raffe WL, Zambetta F, Li X, Mueller FF (2018) Measuring player skill using dynamic difficulty adjustment. Proc. of the Australasian computer science week multiconference. pp. 1-7

Denisova A, Cairns P (2015) Adaptation in digital games: the effect of challenge adjustment on player performance and experience. Proceedings of CHI PLAY '15, pp. 97-101.

Frommel J, Fischbach F, Rogers K, Weber M (2018) Emotion-based dynamic difficulty adjustment using parameterized difficulty and self-reports of emotion. In: CHI PLAY 2018.

Glavin FG, Madden MG (2018) Skilled experience catalogue : a skill-balancing mechanism for non-player characters using reinforcement learning. 2018 IEEE conference on computational intelligence and games (CIG), pp. 1-8..

Hamdaoui N, Idrissi MK, Bennani S (2018) Modeling learners in educational games: relationship between playing and learning styles. Simul Gaming 49(6):675–699

Hendrix M, Bellamy-Wood T, McKay S, Bloom V, Dunwell I (2018) Implementing adaptive game difficulty balancing in serious games. IEEE Transactions on Games

Hocine N, Gouaïch A, Cerri SA, Mottet D, Froger J, Laffont I (2015) Adaptation in serious games for upper-limb rehabilitation: an approach to improve training outcomes. User Model User-Adap Inter 25(1):65–98

Hunicke R (2005) The case for dynamic difficulty adjustment in games. Proceedings of the 2005 ACM SIGCHI international conference on advances in computer entertainment technology, pp. 429–433

Hunicke R, Chapman V (2004) AI for dynamic difficulty adjustment in games., In: AAAI Conference.

Koster R (2014) A theory of fun for game design. Sebastopol (Cali.), OReillyMedia.

Lach E (2017) Dynamic Difficulty Adjustment for Serious Game Using Modified Evolutionary Algorithm. In: International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing (ICAISC 2017), Zakopane, Poland

Lindberg RSN, Hasanov A, Laine TH (2017) Improving play and learning style adaptation in a programming education game. In: International Conference on Computer Supported Education, Prague

Mees M, Jay T, Habgood J (2018) Designing an adaptive learner model for a mathematics game. In: European Conference on Games Based Learning

Missura O, Grtner T (2011) Predicting dynamic difficulty. Proc Adv Neural Inf Process Syst 24:2007–2015

Mostefai B, Balla A, Trigano P (2019) A generic and efficient emotion-driven approach toward personalized assessment and adaptation in serious games. Cogn Syst Res 56:82–106

Norusis MJ (2009) SPSS 17 0 statistical procedures companion. Pearson Education, United States

Papadimitriou S, Virvou M (2017) Adaptivity in scenarios in an educational adventure game. 8th International Conference on Information, Intelligence, Systems & Applications (IISA), pp. 1–6

Papadimitriou S, Chrysafiadi K, Virvou M (2019) FuzzEG: fuzzy logic for adaptive scenarios in an educational adventure game. Multimed Tools Appl 78:32023–32053

Pirovano M, Mainetti R, Baud-Bovy G, Lanzi, PL, Borghese NA (2012) Self-adaptive games for rehabilitation at home Proc. IEEE Conf. Comp. Intell. Games, pp. 179–186

Polycarpou I, Krausea J, Rader C, Kembel C, Poupore C, Chiu E (2010) Math-City: an educational game for K-12 mathematics. Procedia Soc Behav Sci 9:845–850

Rogers K, Kamm C, Weber M (2016) Towards player-centric adaptivity: interactions of gameplay behaviour and player traits in a survival game. In: the 2016 annual symposium on computer-human interaction in play companion extended abstracts, pp. 269-276

Salah J, Abdelrahman Y, Dakrouni A, Abdennadher S (2018) Judged by the cover: investigating the effect of adaptive game Interface on the learning experience. 17th international conference on Mobile and ubiquitous multimedia, Cairo, Egypt

Streicher A, Smeddinck JD (2016) Personalized and adaptive serious games. Entertainment computing and serious games. 332-377

Tsatsou D, Vretos N, Daras P (2019) Adaptive game-based learning in multi-agent educational settings. J Comput Educ 6:215–239

Vahldick A, Mendes AJ, Marcelino MJ (2017) Dynamic difficulty adjustment through a learning analytics model in a casual serious game for computer programming learning. EAI Endorsed Transac Serious Games 4(13)

Virvou M, Katsionis G, Manos K (2004) On the motivation and attractiveness scope of the virtual reality user Interface of an educational game. Int Conf Comput Sci 2004:962–969

Virvou M, Katsionis G, Manos K (2005) Combining software games with education: evaluation of its educational effectiveness. J Educ Technol Soc 8:54–65

Xue S, Wu M, Kolen J, Aghdaie N, Zaman KA (2017) Dynamic difficulty adjustment for maximized engagement in digital games. In proceedings of the 26th international conference on world wide web companion, WWW ‘17 companion, pp. 465–471

Zadeh LA (1996) Fuzzy logic = computing with words. IEEE Trans Fuzzy Syst 4(2):103–111

Zohaib M (2018) Dynamic difficulty adjustment (DDA) in computer games: a review. Adv Human-Comput Int 2018:1–12