<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> Christian S. Loh, PhD, Direttore, Virtual Environment Lab, Southern Illinois University Carbondale
I-Hung Li, Assistente di ricerca, Laboratorio di ambiente virtuale, Università dell'Illinois Meridionale di Carbondale
Inizialmente, i giochi seri intendevano diventare strumenti di formazione avanzati per migliorare le capacità decisionali e aumentare le prestazioni lavorative in tirocinanti / studenti. Attualmente, meno del 10% dei giochi seri è stato progettato per facilitare la formazione, compresi quelli utilizzati per la simulazione e la formazione militare e medica. L'analisi di giochi seri può aumentare il valore di questi tipi di formazione se sappiamo quali metriche di rendimento utilizzare, come trasformare questi dati analitici in informazioni significative per gli stakeholder, oltre a fornire (ri) formazione e rimedi just-in-time per gli studenti , che può influire sul ritorno dell'investimento (ROI) per le organizzazioni di apprendimento.
Le differenze comportamentali e cognitive tra individui esperti (esperti) e novizi sono state ben documentate in letteratura. La sequenza di azioni, una componente in competenza, compresa nell'ordine cronologico delle azioni eseguite, si è dimostrata utile per differenziare (probabilmente) esperti dai novizi ai fini della valutazione delle prestazioni di addestramento. La capacità di discriminare esperti di novizi e possibilmente di prevedere chi potrebbe diventare esperto più velocemente (periodo di formazione più breve) è altamente auspicabile nei settori della formazione e dell'apprendimento.
Abbiamo catturato le azioni dei giocatori in un gioco serio e codificato le loro sequenze d'azione dividendo il mondo di gioco in griglie di diversa granularità. Usiamo la funzione Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS DA) in JMP Pro 12 per confrontare queste variabili, insieme al tempo totale di completamento del gioco, per differenziare i giocatori in esperti e principianti in base ai loro comportamenti nel gioco per la valutazione delle prestazioni e analisi dei giochi seri .
parole chiave: Analisi discriminanti a minimi quadrati parziali, analisi di giochi seri, sequenze di azioni, indici di similarità, valutazione delle prestazioni
