教育游戏动态自适应的软件工程探索

### 教育游戏动态自适应的软件工程探索 #### 1. 动态自适应规则与相关技术 在教育游戏中，动态自适应是提升玩家学习体验的重要手段。例如，可依据玩家分数和情绪实时调整游戏难度，规则如下： - 当玩家达到可获得最高分数的 50% 且被检测到无聊时，提高游戏难度。 - 当玩家分数低于可获得最高分数的 20% 且被检测到沮丧时，降低游戏难度。 - 若玩家处于心流状态，则不改变任何设置，等待一段时间后再次检查。 除了依据分数和情绪调整难度，还有一些其他技术可用于教育游戏的动态适应。 #### 2. 贝叶斯建模 贝叶斯建模利用多个变量之间的条件依赖关系，创建系统的概率图形模型。以知识追踪的贝叶斯网络为例，该模型由一个包含四个参数的两轮测验序列组成，这四个参数分别是： - 先验知识 \(P(L)\)：通过诊断测试来衡量。 - 失误率 \(P(S)\)：表示即使熟练的学生知道正确答案，也可能答错的概率。 - 猜测率 \(P(G)\)：指在不具备知识的情况下猜测答案的概率。 - 学习率 \(P(T)\)：基于前一关卡的学习情况，计算下一关卡发生学习的概率。 有许多编程语言都提供了用于建模贝叶斯网络的解决方案。例如 Bayes Server 软件，它具有适用于 C#、Python、Java、R、MATLAB、Excel、Apache Spark 和 JavaScript 的编程 API。其中，C# API 可以轻松集成到 Unity3D 游戏程序中，用于动态生成贝叶斯网络、设置证据以及随时查询网络。 ```mermaid graph LR A[先验知识P(L)] --> B[贝叶斯网络] C[失误率P(S)] --> B D[猜测率P(G)] --> B E[学习率P(T)] --> B B --> F[玩家学习推断] ``` #### 3. 教育数据挖掘 教育数据挖掘技术运用大量的数据挖掘方法，用于找出教育游戏过程中捕获的大量数据中的模式。它既可以用于隐形测量，也可用于非隐形测量。在选择数据挖掘技术时，需要根据数据的假设和类型进行仔细选择，因为不同的技术适用于不同的问题。 #### 4. 外生游戏与内生游戏 根据游戏机制和学习内容的关联程度，游戏可分为外生游戏和内生游戏。 ##### 4.1 外生游戏 外生游戏中，玩家在游戏中的行为与所教授的内容之间联系较少。例如，在一个数学学习游戏中，玩家驾驶宇宙飞船穿越小行星带并摧毁小行星得分，而在关卡结束时需要完成一个数学测验才能进入下一关卡。这种游戏中，驾驶飞船和射击小行星的游戏机制与数学内容毫无关联，玩家在飞船操作上的技能表现并不能反映其在数学测验中的表现，反之亦然。 外生游戏在课堂上更为常见，原因在于从设计角度来看，它们相对容易实现。游戏设计师在设计游戏机制时无需考虑教育内容，而教育设计师专注于设计教育内容和搭建学习过程，双方可以在各自的专业领域内工作，无需相互妥协。 从软件构建的角度来看，外生游戏需要开发两个几乎完全不同的体验：游戏本身和学习部分。虽然这两部分通常较为简单，如学习部分常采用测验形式，但需要在同一项目中构建两个不同的游戏环境，且重叠空间较小。 | 特点 | 描述 | | ---- | ---- | | 游戏与内容关联 | 低 | | 设计难度 | 相对较低 | | 软件构建 | 需要构建两个不同环境，代码相对简单 | ##### 4.2 内生游戏 内生游戏中，游戏机制和教育内容之间存在很强的联系。以之前的数学学习游戏为例，可以通过添加两个机制使其更具内生性：一是将数学测验的技能与游戏玩法相联系，例如在数学测验中表现出色可以增强玩家飞船的能力；二是将游戏玩法与测验相联系，例如摧毁小行星可以为玩家在数学测验中获得提示。 像《死亡打字员》（Typing of the Dead）就是一个高度内生的游戏。在游戏中，玩家自动在不同地点之间移动，会遇到带有单词的僵尸，玩家需要输入显示的单词来射击僵尸。玩家必须快速打字以避免被僵尸伤害，这体现了游戏玩法与学习内容（打字技能）之间的紧密联系，玩家打字技能越高，在游戏中就能走得更远。 内生游戏虽然在教学方面更有效，但由于设计原因，它们比外生游戏更难制作。游戏设计师和教育设计师需要紧密合作，因为游戏机制的设计必须考虑教育内容，而教育内容的呈现也需要考虑玩家在游戏中的行为。 从软件结构的角度来看，内生游戏通常由一个更大的集成体验组成，避免了创建两个几乎独立的代码结构的问题。然而，这个单一结构可能比外生游戏的两个结构更加复杂，因为需要直接集成学习材料，这使得实现更加困难，也可能影响高级代码结构的设计。同时，学习评估、错误追踪和修复也会更加复杂。 | 特点 | 描述 | | ---- | ---- | | 游戏与内容关联 | 高 | | 设计难度 | 相对较高 | | 软件构建 | 单一集成结构，代码复杂 | #### 5. CAGE 架构 CAGE 架构可用于开发能够适应多种学习内容的游戏和评估。它采用与内容无关的内生机制，与游戏玩法相关联，从而可以用开发单个游戏的精力创建多个游戏。 CAGE 架构采用基于组件的架构，主要由三个组件组成： - 机制组件：对应游戏内的机制，如跳跃、行走、滑动等玩家在游戏中进行的操作。该组件设计为与内容无关且具有内生性，可用于多种学习内容。 - 内容组件：对应游戏预期教授的学习内容之一。一个 CAGE 游戏可能包含多个学习组件，但在任何时候只有一个是活跃的。 - 学生模型：作为分析的累加器，用于构建学生理解模型。它也设计为与内容无关，可以跨多个学习内容领域重复使用，通过包含多个模型来跟踪学生在不同主题上的理解情况。 ```mermaid graph LR A[机制组件] --> B[内容组件] B --> C[学生模型] C --> D[反馈与动态调整] D --> A ``` 机制组件将玩家的操作作为输入传递