Christian S. Loh, PhD, Direktor, Virtual Environment Lab, Southern Illinois University Carbondale
I-Hung Li, Forschungsassistent, Virtual Environment Lab, Southern Illinois University Carbondale
Serious Games waren ursprünglich als fortschrittliche Trainingstools konzipiert, um die Entscheidungskompetenz zu verbessern und die Arbeitsleistung von Auszubildenden/Lernenden zu steigern. Derzeit sind weniger als 10 % der Serious Games – darunter auch solche für militärische und medizinische Simulationen und Trainings – für die Ausbildung konzipiert. Serious-Games-Analysen können den Wert dieser Trainings steigern, wenn wir wissen, welche Leistungskennzahlen zu verwenden sind, wie wir diese Analysen in aussagekräftige Erkenntnisse für die Beteiligten umwandeln und den Lernenden zeitnahe (Um-)Schulungen und Nachhilfe anbieten, was sich positiv auf den Return of Investment (ROI) der Lernorganisationen auswirken kann.
Die Verhaltens- und kognitiven Unterschiede zwischen erfahrenen Personen (Experten) und Anfängern sind in der Literatur gut dokumentiert. Die Handlungssequenz, ein Kompetenzelement, bestehend aus der chronologischen Reihenfolge der ausgeführten Aktionen, hat sich als nützlich erwiesen, um (wahrscheinliche) Experten von Anfängern bei der Leistungsbeurteilung im Training zu unterscheiden. Die Fähigkeit, Experten von Anfängern zu unterscheiden und möglicherweise vorherzusagen, wer schneller zum Experten wird (kürzere Trainingszeit), ist in der Trainings- und Lernbranche äußerst wünschenswert.
Wir haben die Aktionen der Spieler in einem Serious Game erfasst und ihre Aktionssequenzen kodiert, indem wir die Spielwelt in Raster unterschiedlicher Granularität unterteilt haben. Wir verwenden die Funktion Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS DA) in JMP Pro 12, um diese Variablen zusammen mit der Gesamtspielzeit zu vergleichen und die Spieler anhand ihres Verhaltens im Spiel in Experten und Anfänger zu unterscheiden. Dies dient der Leistungsbewertung und Serious-Games-Analyse .
Schlüsselwörter: Partial Least Squares Diskriminanzanalyse, Serious Games Analytics, Aktionssequenzen, Ähnlichkeitsindex, Leistungsbewertung
