Investigating Differences in Direct and Indirect Scaffolding when Explaining Enemy Behaviour.
Authors
Jensen, Kasper Halkjær ; Kajgaard, Kasper Urban
Term
4. term
Education
Publication year
2016
Submitted on
2016-05-25
Pages
36
Abstract
Denne kandidatopgave undersøger, hvordan to måder at støtte læring på—direkte og indirekte stilladsering—påvirker introduktionen af fjender i et computerspil. Stilladsering forstås som struktureret støtte, der hjælper en person med at lære. Vi ser på direkte stilladsering (tydelig, eksplicit vejledning) og indirekte stilladsering (mere implicit, subtil støtte) for at give retningslinjer til spiludviklere om, hvordan undervisning kan indbygges i spil. Til formålet designede vi de nødvendige fjender og udviklede et spil, som dannede ramme om en online brugertest. Med dette spil indsamlede vi data for at undersøge, hvordan de to tilgange påvirker spillernes oplevelse og præstation. Resultaterne viser, at typen af stilladsering påvirker spillerpræstationer, blandt andet målt på gennemførselstid og mængden af modtaget skade. Svar fra et efterfølgende spørgeskema understøtter desuden, at for meget stilladsering kan gøre spiloplevelsen mindre interessant.
This thesis examines how two teaching approaches—direct and indirect scaffolding—affect how players are introduced to enemies in a video game. Scaffolding means providing structured support to help someone learn. We compare direct scaffolding (explicit guidance) with indirect scaffolding (more implicit, subtle support) to inform guidelines for game developers on how to embed teaching in games. To do this, we designed the required enemies and built a game, then ran an online user study. Using the game, we collected data to explore how these approaches influence players’ experience and performance. The results show that scaffolding type affects player performance, including level completion time and damage taken. Responses to a post-test questionnaire also suggest that too much scaffolding can make the experience less engaging.
[This abstract was generated with the help of AI]
Documents