Software-ul pentru jocuri poate personaliza programele de terapie
Cercetările emergente sugerează că programele software care utilizează caracteristici ale jocului în contexte non-joc pot îmbunătăți motivația individuală de a urma schemele de terapie prescrise sau recomandate.
Inginerii Penn State au folosit învățarea automată pentru a instrui computerele pentru a dezvolta regimuri personalizate de terapie fizică sau mentală - de exemplu, pentru a depăși anxietatea sau pentru a-și reveni după o leziune a umărului - atât de mulți indivizi pot folosi fiecare un program personalizat.
„Vrem să înțelegem comportamentele umane și de echipă care motivează învățarea să dezvolte în cele din urmă metode personalizate de învățare în loc de abordarea unică pentru toate, care este adesea adoptată”, a spus dr. Conrad Tucker, profesor asistent de tehnologie de proiectare inginerească .
„Folosirea oamenilor pentru a-i evalua individual pe ceilalți nu este eficientă sau durabilă în timp sau resurse umane și nu se ridică bine la un număr mare de oameni”, a spus Tucker.
„Trebuie să instruim computerele pentru a citi persoane individuale. Gamificarea explorează ideea că diferite persoane sunt motivate de lucruri diferite. ”
Pentru a începe crearea de modele computerizate pentru programe de terapie, cercetătorii au testat cum să realizeze cel mai eficient finalizarea unei sarcini fizice într-o aplicație gamificată prin încorporarea caracteristicilor jocului precum scoruri, avatare, provocări și competiție.
„Explorăm aici modul în care gamificarea ar putea fi aplicată sănătății și sănătății, concentrându-ne pe aplicațiile gamificate interactive fizic”, a declarat Christian Lopez, student absolvent în inginerie industrială și de fabricație, care a ajutat la efectuarea testelor folosind un mediu de joc de realitate virtuală.
În testele de realitate virtuală, cercetătorii au cerut participanților să evite fizic obstacolele în timp ce se deplasau printr-un mediu virtual. Sistemul de joc și-a înregistrat pozițiile reale ale corpului folosind senzori de mișcare și apoi a reflectat mișcările lor cu un avatar în realitatea virtuală.
Participanții au trebuit să se aplece, să se ghemuiască, să ridice brațele și să sară pentru a evita obstacolele. Participantul a evitat cu succes un obstacol virtual dacă nicio parte din avatarul său nu a atins obstacolul. Dacă au contactat, cercetătorii au evaluat gravitatea greșelii prin cât de mult din avatar a atins obstacolul.
Într-unul dintre proiectele aplicației, participanții puteau câștiga mai multe puncte deplasându-se pentru a colecta monede virtuale, care uneori îi făceau să lovească un obstacol.
„Pe măsură ce complexitatea sarcinilor crește, participanții au nevoie de mai multă motivație pentru a obține același nivel de rezultate”, a spus Lopez. „Indiferent cât de captivantă este o anumită caracteristică, trebuie să-i îndrepte pe participant spre realizarea obiectivului, mai degrabă decât să dea înapoi sau să piardă timpul într-o sarcină tangențială. Adăugarea mai multor funcții nu îmbunătățește neapărat performanța.
Tucker și Lopez au creat un algoritm predictiv pentru a prognoza rezultatul unui eveniment. Instrumentul a ajutat la clasificarea utilității potențiale a unei caracteristici de joc. Apoi au testat cât de bine i-a motivat pe participanți fiecare caracteristică a jocului atunci când au îndeplinit sarcinile de realitate virtuală.
Ei și-au comparat rezultatele testelor cu predicțiile algoritmului ca o dovadă a conceptului și au constatat că formula anticipa corect ce joc prezintă cei mai motivați oameni în sarcinile interactive fizice.
Cercetătorii au descoperit că aplicațiile gamificate cu un sistem de notare, capacitatea de a selecta un avatar și recompensele din joc au dus la semnificativ mai puține greșeli și performanțe mai mari decât cele cu un sistem de câștig sau pierdere, fundaluri de jocuri randomizate și bazate pe performanță premii.
Șaizeci și opt de participanți au testat două modele care s-au diferențiat doar prin caracteristicile utilizate pentru a finaliza același set de sarcini.
Cercetătorii au ales caracteristicile de joc testate din cele mai bine clasate jocuri din magazinul de aplicații Google Play, profitând de caracteristicile care fac jocurile demne de binge și redate, apoi au restrâns selecția pe baza tehnologiei disponibile.
Algoritmul lor a clasificat în continuare caracteristicile jocului în funcție de cât de ușor le-ar putea implementa proiectanții, complexitatea fizică a utilizării caracteristicii și impactul caracteristicii asupra motivației participanților și abilității de a finaliza sarcina.
Anchetatorii au descoperit că, dacă o caracteristică a jocului este prea dificilă din punct de vedere tehnologic pentru a fi încorporată în joc, prea complexă din punct de vedere fizic, nu oferă suficiente stimulente pentru efort suplimentar sau funcționează împotriva obiectivului final al jocului, atunci caracteristica are o utilitate potențială redusă.
Rezultatele studiului apar în jurnal Calculatoare în comportamentul uman. Cercetătorii consideră că descoperirile lor pot contribui la creșterea performanței la locul de muncă și la personalizarea sălilor de clasă de realitate virtuală pentru educație online.
„Cultura jocurilor a explorat și stăpânit deja aspectele psihologice ale jocurilor care le fac captivante și motivante”, a spus Tucker. „Vrem să valorificăm aceste cunoștințe în scopul optimizării individualizate a performanței la locul de muncă.”
Pentru a face acest lucru, Tucker și Lopez vor apoi să conecteze performanța cu starea mentală în timpul acestor sarcini fizice gamificate. Frecvența cardiacă, semnalele de electroencefalogramă și expresiile faciale vor fi utilizate ca proxy pentru starea de spirit și starea mentală, în timp ce finalizați sarcini de conectare a stării de spirit cu caracteristicile jocului care afectează motivația.
Sursa: Penn State
