Perisian Permainan Boleh Memperibadikan Program Terapi

Penyelidikan yang muncul menunjukkan bahawa program perisian yang menggunakan ciri permainan dalam konteks bukan permainan dapat meningkatkan motivasi individu untuk mengikuti rejimen terapi yang ditentukan atau disyorkan.

Jurutera Penn State menggunakan pembelajaran mesin untuk melatih komputer untuk mengembangkan terapi terapi mental atau fizikal yang diperibadikan - misalnya, untuk mengatasi kegelisahan atau pulih dari kecederaan bahu - sehingga setiap individu dapat menggunakan program yang disesuaikan.

"Kami ingin memahami tingkah laku manusia dan berpasukan yang memotivasi pembelajaran untuk akhirnya mengembangkan kaedah pembelajaran yang diperibadikan dan bukannya pendekatan satu-ukuran-sesuai yang sering diambil," kata Dr Conrad Tucker, seorang penolong profesor teknologi reka bentuk kejuruteraan .

"Menggunakan orang untuk menilai secara individu orang lain tidak cekap atau berkelanjutan dalam masa atau sumber manusia dan tidak meningkat dengan baik kepada sebilangan besar orang," kata Tucker.

“Kita perlu melatih komputer untuk membaca individu. Gamifikasi meneroka idea bahawa orang yang berbeza didorong oleh perkara yang berbeza. "

Untuk mula membuat model komputer untuk program terapi, para penyelidik menguji bagaimana cara yang paling berkesan untuk menyelesaikan tugas fizikal menjadi aplikasi yang dimainkan dengan memasukkan fitur permainan seperti skor, avatar, cabaran, dan persaingan.

"Kami menjelajahi di sini bagaimana gamifikasi dapat diterapkan pada kesihatan dan kesejahteraan dengan memfokuskan pada aplikasi gamified yang interaktif secara fizikal," kata Christian Lopez, mahasiswa pascasarjana dalam bidang kejuruteraan industri dan pembuatan, yang membantu menjalankan ujian menggunakan persekitaran permainan realiti maya.

Dalam ujian realiti maya, para penyelidik meminta para peserta untuk menghindari halangan secara fizikal ketika mereka bergerak melalui persekitaran maya. Sistem permainan merakam kedudukan badan mereka yang sebenarnya menggunakan sensor gerakan dan kemudian mencerminkan pergerakan mereka dengan avatar dalam realiti maya.

Peserta harus membongkok, berjongkok, mengangkat tangan, dan melompat untuk mengelakkan halangan. Peserta berjaya mengelakkan halangan maya sekiranya tidak ada bahagian avatar mereka yang menyentuh halangan tersebut. Sekiranya mereka membuat hubungan, para penyelidik menilai tahap kesilapan dengan seberapa banyak avatar menyentuh halangan tersebut.

Dalam salah satu reka bentuk aplikasi, peserta dapat memperoleh lebih banyak mata dengan bergerak untuk mengumpulkan duit syiling maya, yang kadang-kadang membuatnya menjadi halangan.

"Ketika kerumitan tugas meningkat, peserta memerlukan lebih banyak motivasi untuk mencapai hasil yang sama," kata Lopez. “Tidak peduli seberapa menarik fitur tertentu, ia perlu menggerakkan peserta ke arah menyelesaikan objektif dan bukannya mundur atau membuang masa pada tugas tangensial. Menambah lebih banyak ciri tidak semestinya meningkatkan prestasi. "

Tucker dan Lopez membuat algoritma ramalan untuk meramalkan hasil suatu peristiwa. Alat ini membantu menilai potensi kegunaan ciri permainan. Mereka kemudian menguji seberapa baik setiap ciri permainan memotivasi peserta ketika menyelesaikan tugas realiti maya.

Mereka membandingkan hasil ujian mereka dengan ramalan algoritma sebagai bukti konsep dan mendapati bahawa formula menjangkakan permainan mana yang mempunyai motivasi terbaik dalam tugas interaktif fizikal dengan tepat.

Para penyelidik mendapati bahawa aplikasi gamified dengan sistem pemarkahan, kemampuan untuk memilih avatar, dan ganjaran dalam permainan menyebabkan lebih banyak kesalahan dan prestasi yang lebih tinggi daripada yang mempunyai sistem menang atau kalah, latar belakang permainan secara rawak, dan berdasarkan prestasi anugerah.

Enam puluh lapan peserta menguji dua reka bentuk yang hanya berbeza dengan ciri yang digunakan untuk menyelesaikan set tugas yang sama.

Para penyelidik memilih ciri permainan yang diuji dari permainan peringkat teratas di gedung aplikasi Google Play, memanfaatkan ciri-ciri yang menjadikan permainan ini layak dan dimainkan semula, dan kemudian mempersempit pemilihan berdasarkan teknologi yang ada.

Algoritma mereka seterusnya meletakkan ciri permainan dengan seberapa mudah para pereka dapat menerapkannya, kerumitan fizikal penggunaan fitur tersebut, dan pengaruh fitur tersebut terhadap motivasi dan kemampuan peserta untuk menyelesaikan tugas.

Penyiasat mendapati bahawa jika ciri permainan terlalu sukar untuk dimasukkan ke dalam permainan, terlalu kompleks secara fizikal, tidak memberikan insentif yang cukup untuk usaha tambahan, atau berfungsi untuk mencapai tujuan akhir permainan, maka fitur tersebut memiliki kegunaan berpotensi rendah.

Hasil kajian muncul dalam jurnal Komputer dalam Tingkah Laku Manusia. Penyelidik percaya penemuan mereka dapat membantu meningkatkan prestasi tempat kerja dan memperibadikan bilik darjah realiti maya untuk pendidikan dalam talian.

"Budaya permainan telah menjelajahi dan menguasai aspek psikologi permainan yang membuatnya menarik dan memotivasi," kata Tucker. "Kami ingin memanfaatkan pengetahuan itu ke arah tujuan pengoptimuman prestasi tempat kerja secara individu."

Untuk melakukan ini, Tucker dan Lopez seterusnya ingin menghubungkan prestasi dengan keadaan mental semasa melakukan tugas fizikal. Denyut jantung, isyarat electroencephalogram, dan ekspresi wajah akan digunakan sebagai proksi untuk mood dan keadaan mental sambil menyelesaikan tugas untuk menghubungkan mood dengan ciri permainan yang mempengaruhi motivasi.

Sumber: Penn State