ゲームソフトウェアは治療プログラムをパーソナライズできます

新しい研究では、ゲーム以外の状況でゲーム機能を使用するソフトウェアプログラムが、処方された、または推奨される療法レジメンに従う個人の動機付けを改善できることが示唆されています。

Penn Stateのエンジニアは、機械学習を使用してコンピューターをトレーニングし、不安を克服したり、肩の怪我から回復したりするなど、個人向けの精神的または理学療法レジメンを開発しました。そのため、多くの個人がオーダーメイドのプログラムを使用できます。

「私たちは、しばしば採用される万能のアプローチではなく、最終的にパーソナライズされた学習方法を開発する学習の動機付けとなる人間とチームの行動を理解したいのです」と工学設計技術の助教授であるコンラッドタッカー博士は述べた。 。

「他の人を個別に評価するために人々を使用することは、時間や人的資源において効率的または持続可能ではなく、多数の人々にうまくスケールアップできません」とタッカーは述べました。

「私たちは個々の人を読むためにコンピューターを訓練する必要があります。ゲーミフィケーションは、さまざまな人々がさまざまなものによって動機付けられるという考えを探ります。」

セラピープログラムのコンピューターモデルの作成を開始するために、研究者たちは、スコアリング、アバター、チャレンジ、競争などのゲーム機能を組み込むことにより、物理的タスクの完了をゲーミファイドアプリケーションに最も効果的に組み込む方法をテストしました。

「私たちはここで、物理的にインタラクティブなゲーミフィケーションアプリケーションに焦点を当てることで、ゲーミフィケーションが健康とウェルネスにどのように適用されるかを探っています」と、仮想現実のゲーム環境を使用してテストを実施するのを手伝った産業および製造工学の大学院生であるクリスチャンロペスは言った。

バーチャルリアリティテストでは、研究者は参加者に、仮想環境を移動するときに障害物を物理的に回避するように求めました。ゲームシステムはモーションセンサーを使用して実際の体の位置を記録し、バーチャルリアリティのアバターでその動きをミラーリングしました。

参加者は、障害物を避けるために、曲げ、しゃがみ、腕を上げ、ジャンプしなければなりませんでした。アバターのどの部分も障害物に触れなかった場合、参加者は仮想障害物を無事に回避しました。彼らが接触した場合、研究者は、アバターのどれだけが障害物に触れたかによって、間違いの重大度を評価しました。

アプリケーションの設計の1つでは、参加者は仮想コインを収集するために移動することでより多くのポイントを獲得することができました。

「タスクの複雑さが増すにつれて、参加者は同じレベルの結果を達成するためにより多くの動機が必要になります」とロペスは言いました。 「特定の機能がどれほど魅力的であるかに関係なく、接線タスクの時間を遡ったり無駄にしたりするのではなく、参加者を目的の完了に向けて動かす必要があります。さらに機能を追加しても、必ずしもパフォーマンスが向上するわけではありません。」

タッカーとロペスは、イベントの結果を予測する予測アルゴリズムを作成しました。このツールは、ゲーム機能の潜在的な有用性をランク付けするのに役立ちました。次に、バーチャルリアリティタスクを完了するときに、各ゲーム機能が参加者のモチベーションをどの程度向上させたかをテストしました。

彼らはテストの結果を概念の証明としてアルゴリズムの予測と比較し、公式は物理的にインタラクティブなタスクで最も意欲的な人々に最も特徴的なゲーム機能を予測していることを発見しました。

研究者は、スコアリングシステム、アバターを選択する機能、およびゲーム内報酬でゲーミフィケーションされたアプリケーションが、勝敗システム、ランダム化されたゲームバックグラウンド、およびパフォーマンスベースのアプリケーションよりもはるかに少ないミスと高いパフォーマンスにつながることを発見しました賞。

68人の参加者が、同じ一連のタスクを完了するために使用される機能のみが異なる2つの設計をテストしました。

研究者は、Google Playアプリストアで上位にランク付けされたゲームからテスト済みのゲーム機能を選択し、ゲームの価値を高めて再生可能にする機能を利用して、利用可能なテクノロジーに基づいて選択を絞り込みました。

彼らのアルゴリズムは次に、ゲームの機能を、設計者がどれだけ簡単に実装できるか、機能を使用することの物理的な複雑さ、参加者の動機とタスクを完了する能力への影響によってランク付けしました。

調査官は、ゲームの機能がゲームに組み込むのが技術的に困難である、物理的に複雑すぎる、追加の努力に対する十分なインセンティブを提供しない、またはゲームの最終目標に反する場合、機能は潜在的な有用性が低いことを発見しました。

研究結果はジャーナルに表示されます 人間行動におけるコンピュータ。研究者たちは、彼らの発見が職場のパフォーマンスを向上させ、オンライン教育用のバーチャルリアリティ教室をパーソナライズするのに役立つ可能性があると信じています。

「ゲーム文化はすでにゲームの心理的側面を探求し、習得させて、ゲームを魅力的でやる気にさせています」とタッカー氏は述べています。 「私たちは、職場のパフォーマンスを個別に最適化するという目標に向けて、その知識を活用したいと考えています。」

これを行うために、タッカーとロペスは次に、これらのゲーム化された物理的なタスクの実行中にパフォーマンスを精神状態に関連付けたいと考えています。心拍数、脳波信号、顔の表情は、気分と動機付けに影響を与えるゲーム機能を関連付けるタスクを完了する間、気分と精神状態のプロキシとして使用されます。

ソース：ペン州