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Player characteristics in open games for learning


Spring-Keller, Franziska. Player characteristics in open games for learning. 2009, University of Zurich, Faculty of Economics.

Abstract

Abstract This thesis analyzes player characteristics in so-called “open games for learning”. Open games are authentic and complex learning environments that provide multiple solution paths. In such environments, players solve problems according to their individual backgrounds, preferences, and strategies. Based on studies of the players’ actions, their decision-making process, and their learning progress, the goal of this thesis is to derive considerations and recommendations for a future design of a new kind of open game for learning. Few references can be found in literature that propose learner-centered game-design approaches with the specific intent to improve the individual learning experience. Open games specifically designed to be used as games for learning offer many challenges. Different players may approach a game differently, i.e., they focus on different aspects during play time and thus experience different contents. This may lead to uneven learning outcomes, which is not intended by the educational designer. In order to fulfill both requirements of supporting player characteristics and of ensuring that the designers’ learning goals are reached, it is crucial to formulate an understanding of how different players behave in learning game environments. Questions are asked concerning the strategies a player uses to solve a certain problem, their preferences in playing the game and what players learned during the play. In this thesis, an online game called “Hortus” was developed, specifically designed to investigate questions of this nature. Hortus is a strategy and simulation game about horticulture that teaches fundamental principles of biology. Players’ actions are recorded and analyzed in accordance with certain events and situations. A mixed method approach is applied. First, the majority of user data is collected implicitly through the online game. Player characteristics are derived from the statistical analysis of quantitative information. Second, qualitative methods such as think-aloud protocols are applied to reveal user information that cannot be collected implicitly. The results have shown the importance of planning ahead during the game and of developing a strategy for reaching the goal. Players who had no clear strategy were overwhelmed by unexpected situations and ended up losing the game. Furthermore, the results indicated how the players’ strategies influenced their playing efficiency. Moreover, player characteristics such as cautiousness were not stable during the game, but were rather connected to certain events. The results confirmed the concern that the players reached different levels of learning outcomes. Several players never did achieve the designers’ intended learning goals. Finally, the results led to two concepts for achieving even learning outcomes despite the variations in player characteristics. In the first approach, the game environment is adapted such that the player is indirectly guided towards the learning goal. The second approach proposes the introduction of an autopilot system that can assist the player in the decision-making process. The future implementation of the recommended concepts will increase the acceptance of open games for learning. The implementation of these concepts will help to simplify and support the teaching of complex topics. Zusammenfassung In der vorliegenden Arbeit werden typische Spielerverhalten in so genannten “open games for learning” analysiert. Den Begriff “open games for learning” k¨nnte man mit “Simulations- und o Strategiespiele” ubersetzen. Es handelt sich um authentische und komplexe Lernumgebungen, ¨ wobei zahlreiche sehr unterschiedliche L¨sungswege zu einem Ziel f¨hren k¨nnen. Jeder Spieler o u o kann je nach pers¨nlicher Erfahrung und Vorlieben eine eigene Strategie w¨hlen, um das gestellte o a Problem zu l¨sen. o Ziel der vorliegenden Arbeit war es, die Handlungen, die Entscheidungsprozesse sowie den Lernerfolg eines Spielers zu untersuchen und daraus Empfehlungen f¨r Entwickler von zuk¨nftigen u u Lernspielen abzuleiten. In der Fachliteratur k¨nnen nur begrenzt Hinweise gefunden werden, wie ein lerner-orientiertes Spiel o zu gestalten ist, um den Lernerfolg zu optimieren. Simulations- und Strategiespiele, welche speziell als Lehrmittel verwendet werden sollen, bieten neue Herausforderungen. Zum Beispiel k¨nnen o Sch¨ler einen ganz unterschiedlichen Zugang zu Spielen haben. Sie k¨nnen sich auf unterschiedliche u o Aspekte des Spiels konzentrieren, und sie k¨nnen daher unterschiedliche Lernerlebnisse und o Lerninhalte davon tragen. Letzteres f¨hrt dazu, dass der Lernerfolg von Sch¨ler zu Sch¨ler u u u unterschiedlich ausfallen kann, was unter Umst¨nden nicht im Sinne des Spielentwicklers oder a des Lehrers ist. Um den Zielkonflikt aufzul¨sen, einerseits das individuelle Verhalten des Spielers unangetastet o zu lassen und gleichzeitig den gew¨nschten Lernstoff zu vermitteln, muss das Verhalten von u Spielereigenschaften in Lernumgebungen besser verstanden werden. Antworten m¨ssen gefunden u werden auf Fragen wie “Welche Strategie w¨hlt ein Spieler um ein konkretes Problem zu l¨sen?”, a o “Welche Eigenschaft ist wichtig f¨r ihn?” oder “Was hat sie gelernt?”. u Ein wichtiger Aspekt der vorliegenden Arbeit war es deshalb, ein Onlinespiel zu entwickeln, um Fragen dieser Art beantworten zu k¨nnen. Das Spiel mit dem Namen “Hortus” und bezeichnet o ein Strategie- und Simulationsspiel uber Gartenbau, wobei grundlegende Prinzipien der Biologie ¨ anhand eines Gartens vermittelt werden. Die Datenerfassung erfolgte anhand von quantitativen so- wie qualitativen Verfahren. Einerseits wurden s¨mtliche Spieleraktionen w¨hrend des Spielverlaufs a a laufend aufgezeichnet. Andererseits wurden mit Hilfe von “think aloud” Protokollen Informationen gesammelt, welche nicht implizit erfasst werden konnten. “Think aloud” ist eine qualitative Methode, bei der die Versuchspersonen w¨hrend einer Aktivit¨t ihre Gedanken aussprechen. Die a a Spielerverhalten in bestimmten Schl¨sselsituationen wurden anschliessend quantitativ analysiert, u indem statistische Verfahren auf die grosse Menge von Messdaten angewendet wurden. Anhand der gewonnenen Resultate konnte best¨tigt werden, wie wichtig es ist, dass ein Spieler a voraus plant, um das Ziel zu erreichen. Spieler, welche keine klare Strategie hatten, scheiterten h¨ufiger, nachdem sie von unerwarteten Situationen uberrascht wurden. Zudem weisen die a ¨ Resultate daraufhin, dass effizienter spielt, wer eine Strategie hat. Des Weiteren konnte gezeigt werden, dass sich Pers¨nlichkeitseigenschaften wie “vorsichtig” eher mit Schl¨sselereignissen o u verbinden lassen, als dass sie konstant w¨hrend des gesamten Spiels beobachtet werden k¨nnen. a o Die Ergebnisse best¨tigen die Erwartungen, dass verschiedene Spieler unterschiedliche Lernerfolge a hatten. Eine Anzahl Spieler haben die vom Spielentwickler vorgesehenen Ziele nicht erreicht, obwohl sie das Spiel erfolgreich beenden konnten. Aus diesen Resultaten wurden zwei Konzepte abgeleitet, welche trotz individuellen Spielerpr¨ferenzen und unterschiedlichem Spielverhalten vergleichbare a Lernerfolge garantieren sollen. Im ersten Konzept wird die Spielumgebung so angepasst, dass der Spieler indirekt zum gew¨nschten Lernziel gef¨hrt wird. Im zweiten Ansatz wird ein Autopilot- u u System beschrieben, welches den Spieler in Entscheidungsprozessen unterst¨tzt. u Abschliessend bleibt zu hoffen, dass die zuk¨nftige Implementierung der in dieser Arbeit u pr¨sentierten Konzepte die Akzeptanz von “Open Games” erh¨hen und dass diese mithelfen a o k¨nnen, komplexe Lerninhalte zu vermitteln. o

Abstract

Abstract This thesis analyzes player characteristics in so-called “open games for learning”. Open games are authentic and complex learning environments that provide multiple solution paths. In such environments, players solve problems according to their individual backgrounds, preferences, and strategies. Based on studies of the players’ actions, their decision-making process, and their learning progress, the goal of this thesis is to derive considerations and recommendations for a future design of a new kind of open game for learning. Few references can be found in literature that propose learner-centered game-design approaches with the specific intent to improve the individual learning experience. Open games specifically designed to be used as games for learning offer many challenges. Different players may approach a game differently, i.e., they focus on different aspects during play time and thus experience different contents. This may lead to uneven learning outcomes, which is not intended by the educational designer. In order to fulfill both requirements of supporting player characteristics and of ensuring that the designers’ learning goals are reached, it is crucial to formulate an understanding of how different players behave in learning game environments. Questions are asked concerning the strategies a player uses to solve a certain problem, their preferences in playing the game and what players learned during the play. In this thesis, an online game called “Hortus” was developed, specifically designed to investigate questions of this nature. Hortus is a strategy and simulation game about horticulture that teaches fundamental principles of biology. Players’ actions are recorded and analyzed in accordance with certain events and situations. A mixed method approach is applied. First, the majority of user data is collected implicitly through the online game. Player characteristics are derived from the statistical analysis of quantitative information. Second, qualitative methods such as think-aloud protocols are applied to reveal user information that cannot be collected implicitly. The results have shown the importance of planning ahead during the game and of developing a strategy for reaching the goal. Players who had no clear strategy were overwhelmed by unexpected situations and ended up losing the game. Furthermore, the results indicated how the players’ strategies influenced their playing efficiency. Moreover, player characteristics such as cautiousness were not stable during the game, but were rather connected to certain events. The results confirmed the concern that the players reached different levels of learning outcomes. Several players never did achieve the designers’ intended learning goals. Finally, the results led to two concepts for achieving even learning outcomes despite the variations in player characteristics. In the first approach, the game environment is adapted such that the player is indirectly guided towards the learning goal. The second approach proposes the introduction of an autopilot system that can assist the player in the decision-making process. The future implementation of the recommended concepts will increase the acceptance of open games for learning. The implementation of these concepts will help to simplify and support the teaching of complex topics. Zusammenfassung In der vorliegenden Arbeit werden typische Spielerverhalten in so genannten “open games for learning” analysiert. Den Begriff “open games for learning” k¨nnte man mit “Simulations- und o Strategiespiele” ubersetzen. Es handelt sich um authentische und komplexe Lernumgebungen, ¨ wobei zahlreiche sehr unterschiedliche L¨sungswege zu einem Ziel f¨hren k¨nnen. Jeder Spieler o u o kann je nach pers¨nlicher Erfahrung und Vorlieben eine eigene Strategie w¨hlen, um das gestellte o a Problem zu l¨sen. o Ziel der vorliegenden Arbeit war es, die Handlungen, die Entscheidungsprozesse sowie den Lernerfolg eines Spielers zu untersuchen und daraus Empfehlungen f¨r Entwickler von zuk¨nftigen u u Lernspielen abzuleiten. In der Fachliteratur k¨nnen nur begrenzt Hinweise gefunden werden, wie ein lerner-orientiertes Spiel o zu gestalten ist, um den Lernerfolg zu optimieren. Simulations- und Strategiespiele, welche speziell als Lehrmittel verwendet werden sollen, bieten neue Herausforderungen. Zum Beispiel k¨nnen o Sch¨ler einen ganz unterschiedlichen Zugang zu Spielen haben. Sie k¨nnen sich auf unterschiedliche u o Aspekte des Spiels konzentrieren, und sie k¨nnen daher unterschiedliche Lernerlebnisse und o Lerninhalte davon tragen. Letzteres f¨hrt dazu, dass der Lernerfolg von Sch¨ler zu Sch¨ler u u u unterschiedlich ausfallen kann, was unter Umst¨nden nicht im Sinne des Spielentwicklers oder a des Lehrers ist. Um den Zielkonflikt aufzul¨sen, einerseits das individuelle Verhalten des Spielers unangetastet o zu lassen und gleichzeitig den gew¨nschten Lernstoff zu vermitteln, muss das Verhalten von u Spielereigenschaften in Lernumgebungen besser verstanden werden. Antworten m¨ssen gefunden u werden auf Fragen wie “Welche Strategie w¨hlt ein Spieler um ein konkretes Problem zu l¨sen?”, a o “Welche Eigenschaft ist wichtig f¨r ihn?” oder “Was hat sie gelernt?”. u Ein wichtiger Aspekt der vorliegenden Arbeit war es deshalb, ein Onlinespiel zu entwickeln, um Fragen dieser Art beantworten zu k¨nnen. Das Spiel mit dem Namen “Hortus” und bezeichnet o ein Strategie- und Simulationsspiel uber Gartenbau, wobei grundlegende Prinzipien der Biologie ¨ anhand eines Gartens vermittelt werden. Die Datenerfassung erfolgte anhand von quantitativen so- wie qualitativen Verfahren. Einerseits wurden s¨mtliche Spieleraktionen w¨hrend des Spielverlaufs a a laufend aufgezeichnet. Andererseits wurden mit Hilfe von “think aloud” Protokollen Informationen gesammelt, welche nicht implizit erfasst werden konnten. “Think aloud” ist eine qualitative Methode, bei der die Versuchspersonen w¨hrend einer Aktivit¨t ihre Gedanken aussprechen. Die a a Spielerverhalten in bestimmten Schl¨sselsituationen wurden anschliessend quantitativ analysiert, u indem statistische Verfahren auf die grosse Menge von Messdaten angewendet wurden. Anhand der gewonnenen Resultate konnte best¨tigt werden, wie wichtig es ist, dass ein Spieler a voraus plant, um das Ziel zu erreichen. Spieler, welche keine klare Strategie hatten, scheiterten h¨ufiger, nachdem sie von unerwarteten Situationen uberrascht wurden. Zudem weisen die a ¨ Resultate daraufhin, dass effizienter spielt, wer eine Strategie hat. Des Weiteren konnte gezeigt werden, dass sich Pers¨nlichkeitseigenschaften wie “vorsichtig” eher mit Schl¨sselereignissen o u verbinden lassen, als dass sie konstant w¨hrend des gesamten Spiels beobachtet werden k¨nnen. a o Die Ergebnisse best¨tigen die Erwartungen, dass verschiedene Spieler unterschiedliche Lernerfolge a hatten. Eine Anzahl Spieler haben die vom Spielentwickler vorgesehenen Ziele nicht erreicht, obwohl sie das Spiel erfolgreich beenden konnten. Aus diesen Resultaten wurden zwei Konzepte abgeleitet, welche trotz individuellen Spielerpr¨ferenzen und unterschiedlichem Spielverhalten vergleichbare a Lernerfolge garantieren sollen. Im ersten Konzept wird die Spielumgebung so angepasst, dass der Spieler indirekt zum gew¨nschten Lernziel gef¨hrt wird. Im zweiten Ansatz wird ein Autopilot- u u System beschrieben, welches den Spieler in Entscheidungsprozessen unterst¨tzt. u Abschliessend bleibt zu hoffen, dass die zuk¨nftige Implementierung der in dieser Arbeit u pr¨sentierten Konzepte die Akzeptanz von “Open Games” erh¨hen und dass diese mithelfen a o k¨nnen, komplexe Lerninhalte zu vermitteln. o

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Item Type:Dissertation (monographical)
Referees:Schauer Helmut, Squire K D
Communities & Collections:03 Faculty of Economics > Department of Informatics
UZH Dissertations
Dewey Decimal Classification:000 Computer science, knowledge & systems
Uncontrolled Keywords:Computers And Education
Language:English
Place of Publication:Zürich
Date:2009
Deposited On:06 Mar 2010 15:31
Last Modified:24 Sep 2019 16:47
Number of Pages:103
Additional Information:Player characteristics in open games for learning / by Franziska Spring-Keller. - Zürich, 2009
OA Status:Green
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