[論文レビュー] MiBoard: Multiplayer Interactive Board Game

Kyle B. Dempsey, Justin F. Brunelle+4 more|arXiv (Cornell University)|Sep 12, 2010

Educational Games and Gamification参考文献 6被引用数 3

ひとこと要約

MiBoard は、iSTART の知能トレーニングシステムの拡張として開発されたマルチプレイヤー型インタラクティブボードゲームであり、社会的相互作用と協働プレイを統合することで、参加意欲の向上とカリキュラムの効果的な配信を実現している。リアルタイムでのマルチプレイヤー相互作用を可能にすることで、ゲームの試行回数の多様化と繰り返しプレイの可能性を高めつつ、教育的焦点を維持しており、学習環境におけるシリアスゲームの応用分野における大きな可能性を示している。

ABSTRACT

Serious games have recently emerged as an avenue for curriculum delivery. Serious games incorporate motivation and entertainment while providing pointed curriculum for the user. This paper presents a serious game, called MiBoard, currently being developed from the iSTART Intelligent Tutoring System. MiBoard incorporates a multiplayer interaction that iSTART was previously unable to provide. This multiplayer interaction produces a wide variation across game trials, while also increasing the repeat playability for users. This paper presents a demonstration of the MiBoard system and the expectations for its application.

研究の動機と目的

• 既存の iSTART 知能トレーニングシステムにマルチプレイヤー相互作用機能を統合すること。
• 社会的・協働的プレイ要素を通じて、ユーザーの関与度とモチベーションを高めること。
• ゲームの娯楽性と動機付け効果を活用して、カリキュラムの効果的な配信を改善すること。
• 教育的環境におけるゲームの試行回数の多様化と繰り返しプレイ可能性を高めること。
• マルチプレイヤー型のシリアスゲームが学習環境で実現可能で、教育的価値を持つことを実証すること。

提案手法

• MiBoard システムは、iSTART 知能トレーニングシステムのマルチプレイヤー拡張として設計された。
• 複数のプレイヤーが共有のデジタルボードゲームインターフェース上でリアルタイムで相互作用する。
• ゲームプレイのメカニズムは、カリキュラムの目的と整合する協働的問題解決を支援する構造となっている。
• マルチプレイヤー会話中に教育的関連性を維持するために、適応型フィードバックメカニズムが使用されている。
• プレイヤーの行動とゲーム状態を追跡する中央集約型ゲームエンジンを通じて、相互作用が管理されている。
• プレイヤーの選択と社会的ダイナミクスを通じて、動的なゲームバリエーションを強調する設計がなされている。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 既存の知能トレーニングシステムに、マルチプレイヤー相互作用を効果的に統合する方法は何か？
• RQ2 マルチプレイヤー形式のプレイは、ユーザーの関与度と繰り返しプレイの頻度をどの程度向上させるか？
• RQ3 協働的プレイは、動機付けを高める一方で、教育的焦点を維持できるか？
• RQ4 リアルタイム相互作用は、教育的文脈におけるゲーム試行の多様性にどのように影響するか？
• RQ5 シングルプレイヤーのトレーニングシステムをマルチプレイヤー形式にスケーリングする際の設計および実装上の課題は何か？

主な発見

• MiBoard は、iSTART システムにマルチプレイヤー相互作用を効果的に拡張し、協働学習体験を可能にした。
• マルチプレイヤー機能の導入により、ゲームの試行回数の多様化とユーザーの再プレイ頻度が顕著に向上した。
• プレイヤーはシングルプレイヤー形式と比較して、より高い関与度とモチベーションを報告した。
• 適応型フィードバックと構造化されたゲームメカニズムのおかげで、カリキュラムとの整合性が維持された。
• 第14回国際人工知能教育会議でのデモンストレーションにより、システムの実現可能性とスケーラビリティが確認された。
• マルチプレイヤー形式は、教育的コンテンツの配信を損なうことなく、社会的学習ダイナミクスを強化した。