<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> Christian S. Loh博士、サザンイリノイ大学カーボンデール仮想環境研究所所長
サザンイリノイ大学カーボンデールバーチャル環境ラボ研究員I-Hung Li
本格的なゲームは、もともと意思決定のスキルを向上させ、研修生/学習者の職務遂行能力を向上させるための高度なトレーニングツールとなることを目的としていました。現在、軍事用および医療用のシミュレーションおよびトレーニングに使用されるものを含め、10％未満のシリアスゲームがトレーニングを容易にするために設計されています。どのようなパフォーマンスメトリクスを使用するか、これらのアナリティクスを利害関係者にとって意味のある洞察に変換する方法、および学習者のためのジャストインタイム（再）トレーニングと修復方法を提供する方法がわかっていれば学習機関の投資収益率（ROI）に影響を与える可能性があります。
熟練者（専門家）と初心者との間の行動上および認識上の違いは、文献に詳しく記載されています。実行された行動の年代順からなる能力の構成要素である行動シーケンスは、訓練成績評価目的のために初心者から（おそらく）専門家を区別するのに有用であることが示されている。初心者から専門家を区別し、おそらく誰がより早く専門家になる可能性があるかを予測する能力（短期間の訓練）は、訓練および学習産業において非常に望ましい。
私たちは、シリアスなゲームにおけるプレイヤーの行動を捉え、ゲームの世界を異なる粒度のグリッドに分割することによって、その行動シーケンスをコード化しました。JMP Pro 12の部分最小二乗判別分析（PLS DA）関数を使用してこれらの変数と総ゲーム完了時間を比較し、パフォーマンス評価のためのゲーム内での行動に基づいてプレイヤーを専門家と初心者に区別します。シリアスゲーム分析 。
キーワード： 部分最小二乗判別分析、シリアスゲーム分析、アクションシーケンス、類似性指標、パフォーマンス評価
