游戏机制中的知识编码:桌面3d和VR中的转移导向知识学习

摘要

仿射变换(Affine transforms, ATs)是一个复杂而抽象的学习内容。将AT知识编码到游戏机制(GMs)中实现了重复的知识应用和视听演示。玩一场严肃的游戏，提供这些gm能够激励和有效地学习知识。使用沉浸式虚拟现实(VR)有可能进一步提高严肃游戏的学习效果和学习质量。本文比较了桌面3d和VR在学习效果上的有效性和效率。此外，本研究亦分析强化视听知识编码及提供汇报系统的效能。结果验证了知识编码在遗传算法中实现知识学习的有效性。研究还表明，虚拟现实有利于整体学习质量，增强的视听编码对学习结果的影响有限。

1.简介

仿射变换(ATs)是线性代数的一部分，用于运动控制[1]、计算机图形学[2]，以及虚拟现实(VR)应用的发展。在计算机图形的情况下，学习者的挑战是发展一个理解如何理论基础的数学方面导致对象的转变。at用矩阵表示，通常是有维数的，它们的运算是矩阵-矩阵乘法，每个矩阵代表一个期望的映射。因此，at是一种非常复杂和抽象的学习内容，不容易被演示。

的仿射变换游戏化训练环境(GEtiT)是专门为解决这个问题而开发的。从直观上看，它需要ATs的应用，并从视听上证明了潜在的理论原则[3.］．GEtiT与传统的基于纸张的学习方法产生相似的学习结果，同时获得更高的学习质量[4］．此外，GEtiT是作为演示程序开发的Gamified知识编码模型(5］．游戏化知识编码利用游戏机制(GMs)直接将知识的基本原则编码为内部游戏规则。这实现了学习内容在游戏过程中的重复应用和视听演示。GEtiT将游戏玩法嵌入到复杂的问题中，例如，一个逃避的场景，以引起学习者的内在动机来处理学习任务。

编码知识的重复应用发生在技能或者是基于规则的人类表现层[6]，并导致汇编心智模式［7］．心理模型是一种复杂的心理构造，它允许内部可视化，并用于知识应用以知识为基础的层，即训练转移。当知识培训在一种背景下应用于另一种背景时，会导致绩效的提高，培训转移就发生了[8］．基于这种方式，游戏化知识编码定义了如何通过严肃游戏学习知识。

然而，编码知识的视听呈现和视觉沉浸程度是否对学习效果有影响尚不清楚。例如，沉浸式虚拟现实(VR)通过以视觉沉浸和更自然的方式呈现学习内容，有可能进一步提高GEtiT的学习效果。因此,一个特定的GEtiT虚拟现实开发了实现相同核心gm的版本[9］．这允许两种可视化技术之间就使用GMs进行知识编码的学习结果进行直接比较。

本文的贡献有三个方面:(1)比较GEtiT桌面版和VR版的有效性和效率，(2)验证的学习成果[4), (3)分析加强视听编码及提供汇报系统的成效。目前的用户研究证实了GEtiT的有效性类似的学习结果到传统的基于纸张的学习方法。同时，结果表明高等教育质量在使用VR技术时。总的来说，本文有助于正在进行的研究分析虚拟现实技术在教育目的的有效性。

本文首先概述了游戏化知识编码的研究现状，并对游戏化知识编码进行了详细的阐述。随后，对GEtiT进行了描述，并解释了比较测试版本的研究。接下来是研究结果的介绍和对研究结果的深入讨论。最后，对全文进行了总结，并对未来的研究进行了展望。

设计良好的电脑游戏会自动满足最佳学习的条件[10］．它们以一种高度吸引人的方式呈现编码的游戏知识。这就实现了高玩家动机解决游戏的任务和挑战。游戏的整体玩法需要重复的对编码知识的应用，从而通过重复最终达到学习效果[11］．电脑游戏会定期增加游戏玩法的难度，以弥补学习效果，并不断向玩家提供新任务，让他们保持挑战性。12］．这样，电脑游戏就需要既存的随着时间的推移，甚至需要在游戏过程中获得的知识。电脑游戏为玩家提供了即时反馈必威2490关于影响，以及他们行动的正确性和他们解决挑战的进展。同时，不断出现的新挑战与即时反馈会增加游戏的心流诱导因素。13］．心流是主要影响游戏行为的乐趣和表现的核心结构[14］．因此，它增加了玩家学习知识的内在动机。8］．

2.1.基于游戏的学习

电脑游戏已经被用来学习复杂的人类技能，例如领导风格[15，16，以及沟通技巧[17，18及合作[19，20.］．电子游戏也被用来训练人类的能力，比如认知灵活性。21，空间视觉注意[22]，以及空间分辨率[23］．

基于游戏的学习导致了严肃游戏的发展。严肃游戏的特点是具有教育意义，而不仅仅是为了娱乐而开发的。24，25］．它们旨在对玩家进行广泛的主题教育，比如遗传学[26或酒精滥用的生理后果[27］．此外，严肃游戏不仅用于教授特定的知识，还可以激励玩家考虑从事科学职业。必威249028］．

一般来说，电脑游戏会将玩家在游戏过程中学习和掌握的特定知识进行编码。29，30.］．玩家会定期发现新的挑战和多种解决方法。31］．玩电脑游戏的沉浸感[32，33会让玩家产生道德问题[34和道德问题。这导致了道德决策的训练[35］．

2.2.游戏机制

每个电脑游戏都由编码底层游戏规则的gm组成。gm的区别在于player-boundGMs和game-boundGMs (5］．专注于游戏的gm创造游戏世界，为玩家提供挑战并实现整体叙事[36］．玩家执行受游戏约束的gm以实现与受游戏约束的gm的互动[37］．这种互动不仅能够创造游戏玩法，还能够提供关于玩家行动效果的即时反馈。必威2490因此，gm会构建游戏玩法，编码基本原则，并定义游戏世界和玩家的能力。36］．

例如，电脑游戏可能要求玩家在移动平台上跳跃。移动平台元素是一种受游戏限制的GM，因为它是自动执行的，不能被玩家操纵。跳跃能力是一种受玩家限制的GM。基于跳跃能力执行的结果，当玩家击中或错过平台时，他们将获得关于自己表现的明确反馈。必威2490

游戏特定知识，即编码的游戏规则和原则，需要玩家理解才能成功地玩游戏。11］．例如，移动平台通用编码平台的移动速度和轨迹。跳跃GM将编码跳跃距离，跳跃速度以及需要执行的实际行动，如需要按下键盘上的按键。只有当玩家对这一特定游戏知识有了基本的了解，他们才能掌握GMs互动所创造的挑战。

2.3.虚拟现实的教育应用

学习ATs需要一个直观演示3D几何问题的环境。电脑游戏在游戏过程中挑战玩家的逻辑、记忆、视觉和解决问题的技能。38］．快节奏的电脑游戏，例如以动作为基础的电脑游戏，可提高认知能力[39]，从而提高玩家监察及观察与任务有关资讯的能力[40］．更重要的是，基于3D动作的电脑游戏可以训练玩家的空间能力，比如心理旋转技能[41，空间视觉注意[22]，视觉的空间分辨[23]，以及空间导航[42］．这对于GEtiT来说至关重要，因为它是一种空间能力的训练，可以提高3D几何思维[43］．反之亦然，训练描述几何有助于空间能力的发展[44］．因此，通过在3D环境中直观地展示AT知识，促进了学习过程。

VR技术可以让用户在视觉上沉浸在3D环境中，从而呈现出3D几何图形。因此，设计一个特定的GEtiT VR版本具有提高学习效果的潜力。虚拟现实技术的优势在于提高学生的动机和参与度，实现沉浸式体验，并允许采用建构主义的学习方法[45，46］．此外，在训练场景中，更高的视觉沉浸感和存在感会导致更高的表现[47］．空间存在(Spatial presence)描述的是身处一个真实的地方，即虚拟环境(VE)的主观感觉，尽管物理上处于不同的环境[48］．存在感对学习结果有中介作用，因为它影响学生的内在动机和乐趣，从而提高感知的学习质量和满意度[49］．视觉沉浸是通过减少来自真实世界的感官输入而代之以数字信息的系统特性来实现的，例如，佩戴头戴式显示器(HMD) [50］．使用HMD-VR可以让用户轻松地改变他们的视角，这有助于分析复杂的学习内容，如3D几何[51］．此外，作为一个视听演示支持心理模型的编译[52]，在这样的演示环境中充分的视觉沉浸应该会进一步提高学习结果。

因此，设计一个特定的GEtiT VR版本具有提高学习效果和学习质量的潜力。

2.4.虚拟几何学习

虚拟学习的几何已经接近其他项目。Construct3D代表增强现实应用，允许学生合作创建和操作几何对象[53，54］．同样的,Mathland提供了一个学习平台，用数学概念(如牛顿物理)来增强现实世界，从而允许以建构主义的方式学习[55］．与目前的系统相比，这两个应用程序都不是游戏化的培训环境，目标是高度激励的知识学习。

3.Gamified知识编码

的定义Gamified知识编码［5依赖于有理论基础的知识概念[56，57，人的表现[6，心理模型[7]及gm [36，58］．陈述性知识由描述的信息、事实、方法和原则组成什么主语是，反之程序性的知识反映运动或认知技能，因此描述如何一个动作可以执行[56，57］．游戏化知识编码将学习内容作为游戏规则映射到互动gm。通过这种方式，最终的游戏玩法创造了学习支持。59要学习的知识。学习启示需要与学习环境的互动，即知识的应用，并同时告知基本原则[必威249060］．知识编码是由适度，即知识规则的简化程度，以及中介，即GM的具体实现。本节从理论上介绍了所提出的框架，然后在本节中进行演示4．

3.1.知识编码

通过游戏化知识编码，玩家在游戏过程中将编码的知识融入基于技能和规则的人类表现层面。因此，学习者为学习内容编制了一个心理模型[61使他们能够将知识转移到不同的环境中，例如，在现实世界中的应用。

一个使用游戏化知识编码直接进行知识编码是通过将学习内容分割成更小的包来实现的，每个包描述知识的一个连贯部分。然后将每个知识包转变成需要应用的游戏玩法元素。为此目的，将知识包转换为清晰且定义良好的规则，并映射到交互的gm。这个映射过程将生成一个游戏化的比喻代表并要求严肃游戏中的学习内容。受玩家约束的GMs编码规则，定义并要求实际的知识应用程序作为游戏输入。游戏化的gm是检验玩家输入是否正确的验证系统，或者是可视化输入效果的演示系统。游戏化隐喻的gm之间的互动需要知识的应用，并通过提供即时反馈来告知潜在原则。必威2490

3.2.节制和中介

在游戏化隐喻中直接编码学习内容不一定会产生直观的学习过程。这在抽象知识的情况下尤其成问题，因为抽象知识很难形象化，通常无法使用直观的方法。因此，游戏化知识编码还包括知识适度和一个知识中介调整编码知识的抽象级别。此外，适度和调解决定了严肃游戏的知识呈现。

的知识适度通过调整映射到游戏化隐喻的知识规则集的准确性和选择来衡量编码知识的抽象水平。因此，游戏化知识编码创造了一种直接的知识编码，从非调节的精确模拟到高度调节的简化和直观的知识应用。通过随着时间的推移调整适度，抽象层次与学习者获得的知识相匹配。这依赖于不断增加难度以保持玩家的挑战性和心流状态的游戏设计原则。12］．

抽象的知识学习过程可以从非常直观的展示学习内容开始。这是通过编码一组简化的规则来实现的，从而与知识建立一定的距离。随后，随着学习者在游戏玩法中的进展，更复杂的规则集被映射到gm上。随着时间的推移，这减少了到知识的初始距离。最后，将完整的非调节规则集映射到模型中，使模型之间的距离完全接近，实现知识的模拟。如果调整得当，游戏的挑战和难度将与玩家当前的知识和/或技能水平相匹配。结果便是创造并维持游戏玩法的流诱导元素。

的知识中介即gm的选择和实现在一定程度上取决于知识调节的程度。低程度的知识调节要求gm对知识规则进行精确编码，即重构和模拟一个特定的真实世界应用程序。相反，高度的知识调节降低了需求，并允许gm用一般化和直观的交互来表示复杂的知识规则。

例如，驾驶模拟可能需要单独使用离合器，但也会在换挡过程中自动包含离合器。在前一个版本中，需要两个独立的GM，而在后一个版本中，一个GM将两个活动结合在一起，从而产生一个更简单的知识表示。因此，知识中介还可以扩展抽象级别。它允许在GMs中直接编码非调节的知识规则，这些规则集成并组合了几组规则，以实现直观的应用程序。总之，调节和中介定义了知识的应用和展示。

3.3.最优知识学习

利用游戏化知识编码创造出满足最佳学习条件的严肃游戏[10］．通过在互动的GMs中编码学习内容，严肃游戏自动为学习者提供学习内容即时反馈必威2490他们输入的正确性。通过调节知识的抽象层次，高度激励流程以及需求现有的知识被创建。最后,一个重复的知识应用是基于在游戏玩法中频繁执行游戏化隐喻的gm的需求。

游戏化知识编码描述了GMs中的直接知识编码以及游戏过程中的学习过程。然而，为了确保游戏的可玩性，可能会提供额外的gm，目标要么是娱乐方面，要么是提供进一步的玩法增强。例如，电脑游戏Kerbal太空计划在其核心GMs中编码轨道力学知识[62］．因此，玩家会在游戏过程中学习和实践这些知识。63］．除了轨道机制的游戏化隐喻外，《Kerbal Space Program》还进一步实施了gm来增加游戏的可玩性，例如通过实现职业模式或允许玩家在天体表面插上旗帜。因此，除了游戏化隐喻之外，通过提供进一步的gm，严肃游戏的整体娱乐和激励方面可能会得到改善。

总之，游戏化知识编码利用GMs作为一种教育工具，将知识规则映射到GMs上，从而直接编码学习内容(见图)1)．游戏化知识编码利用至少一个游戏化GM和一个玩家化GM之间的互动，要求在基于规则或基于技能的人类表现水平上应用学习内容。随后，学习者会得到关于他们学习进展的即时反馈。必威2490这个学习过程导致了对知识的心智模型的编译。这种思维模式最终被用于在知识层面上应用知识，即将其从严肃的游戏转移到现实世界情境中。编码知识规则和相互作用的gm是学习内容的隐喻。它们通过充当学习辅助来帮助玩家获得知识。我们将这种游戏化比喻定义为知识的gamified元模型可以以心智模型的形式完全内在化。

4.仿射变换的游戏化训练环境

GEtiT的开发遵循了游戏化知识编码的指导方针。这个开发过程的主要目标是(1)将AT知识转化为游戏规则，(2)实现中介它们的gm。其后，在示范其原型版本的效能后[4， GEtiT的视觉风格被改变为现代电脑游戏的艺术风格(见图2)．这一重大改革包括实施背景音乐和声音效果，为学习者提供额外的声学反馈。此外，GEtiT还拥有更先进的积分系统、成就系统、汇报系统和一个小型内置维基。本节介绍了GEtiT的设计，描述了新功能的实现以及具体的VR版本，并演示了游戏化知识编码。

4.1.设计

4.1.1.核心游戏

利用游戏化知识编码，首先将AT知识分离为独立的理论基础数学运算和由此产生的转换效果。数学运算被映射为游戏知识规则到玩家约束GM调解每一个单独的操作都是可玩的在卡．激活卡片将显示一个直接值配置界面类似于…的结构矩阵，允许操作的配置(参见图3.)．

AT牌在特定关卡中只能使用一次，温和的学习内容的抽象程度。节制的程度是由提供来控制的四个不同的难度等级:简单、中等、困难和专家。根据所选择的难度级别，一张卡片可以代表一个特定的AT操作向量(简单)，一个空的变换向量(中等)，或者一个空的变换矩阵(困难，专家)。空的AT卡片需要通过直接值配置屏幕来定义，通过类似于矢量或a的结构来进一步调节抽象级别矩阵。的矩阵仅在困难难度下提供对所选AT操作类型相关字段的访问，在专家难度下需要完全配置。通过单击卡片来激活它们，这些卡片显示在用户界面的底部，并显示预定义的值以及转换类型。转换类型用一个符号和一个独特的颜色表示，以便快速而容易地识别(参见图4)．

将转换效果映射为知识规则相比于游戏对象，即游戏界GM，以立方体的形式呈现。配置并随后在内部打出一张卡片将输入的值传播给对象GM, GM会立即更改其状态。此外，该对象还投射了一条橙色的轨迹，表明它已被翻译的路径。因此,对象协调通过提供即时反馈和直观展示基本原理，来评估AT操作的效果。对象的位置显示在GEtiT的用户界面中，为学习者提供他们需要使用的具体值，以便正确地计算进一步的AT操作。这样，GEtiT就直接编码了矩阵代数的数学规则，并利用这些规则来表达和执行at(见图5)．

图5

GEtiT用空间AT难题来挑战学习者。我们的目标是通过使用AT纸牌(底部)将半透明的物体(右上)与物体(左上)相匹配关卡的胜利条件。激活卡片将打开一个直接值配置屏幕(左上角)，允许输入自获得的值。在确认输入后，对象立即被转换并投射出橙色的轨迹。

应用ATs是GEtiT要求的关卡设计遵循逃生场景的概念[64］．每个关卡都要求玩家通过解决一个问题来激活一个出口空间在拼图．空间谜题的解决方法是将对象转换成与关卡胜利条件相匹配的方式。胜利条件以可转换对象的半透明副本的形式呈现，即游戏限制开关GM，它表示所需的位置、旋转和对象的整体状态。此外，GEtiT还显示了开关的坐标，让学习者主要专注于确定正确的数学解决方案，而不是挑战手动定位目标位置。一旦胜利条件得到满足，出口就会打开，玩家就可以进入下一个空间谜题6)．这三个gm之间的互动为at创造了一个游戏化隐喻。

AT游戏化隐喻为AT学习内容创造了学习可视性。玩家需要在游戏过程中执行AT纸牌GM，从而在基于规则的人类表现层面上重复应用他们的AT知识。随后，当对象立即改变其状态时，他们就会直观地了解到基本原理。必威2490这种重复的练习形成了ATs的心理模型。这些心理模型最终实现了从严肃游戏到现实世界应用的训练转移，比如利用ATs创建虚拟现实系统或简单地解决考试作业。

4.1.2.游戏增强

除了三个核心的GMs之外，GEtiT还包含了更多的GMs来增强可用性和可玩性，并增加学习者的学习动机。为了增强可用性，GEtiT显示关卡原点的位置和关卡轴线的方向。当需要旋转或反射操作时，通常需要前一种信息。后一种信息与每个转换操作相关。此外，GEtiT提供了一个撤消函数，允许学习者在输入错误时恢复他们的上一个操作。这个严肃的游戏提供了一个小型的内置的AT wiki，它告知了潜在的理论基础的数学方面。必威2490当学习者需要进一步查找信息以确定一个空间谜题的正确答案时，AT wiki使他们沉浸其中。

为了增强《GEtiT》的激励性和可玩性，游戏中加入了成就和积分系统。积分系统是基于一个表现评级系统，即挑战玩家用最少的卡牌去解决一个关卡。使用撤消按钮保持抽牌计数器不变，以防止玩家利用它。通过最小或最小偏差的关卡，玩家将获得与表现相关的点数(以星星为象征)。这些积分同时也会向用户提供关于他们在游戏中所取得的进展的反馈，例如在特定关卡中所获得的星星将会出现在关卡选择必威2490菜单中。此外，当在课堂模式中玩《GEtiT》时，积分系统用于在所有玩家中创建一个排名。在这里，GEtiT与数据库服务器通信，以同步所有注册玩家的积分。成就是通过完美地解决关卡，完成特定转换类型的所有关卡，或找到隐藏的复活节彩蛋来解锁的。

4.1.3.汇报

在解决了一个级别之后，GEtiT会显示一个汇报屏幕(参见图7)．报告系统提供额外的即时反馈，允许学习者反思他们的计算结果[65，66］．汇报屏幕会告知玩家所使用的纸牌数量，关卡的最小值，所获得的星必威2490星，所需要的时间以及所使用at的复合数学方程。复合数学方程旨在发展对at运算的不同表达形式的理解。这一点非常重要，因为它直接将基于理论的数学元素整合到游戏玩法中。通过展示具体的矩阵-矩阵乘法，学习者可以将这些知识整合到他们的思维模式中。汇报屏幕还提供了继续下一个谜题、重试当前谜题或返回关卡选择菜单的选项。

4.1.4.视听编码

在GEtiT中加入了各种音效，为学习者提供声学反馈[64］．当AT卡被激活时，每个AT类型都会收到一个单独的声音效果。当特定的AT操作类型成功应用时，这将为玩家提供声音反馈。此外，GEtiT还提供行走(脚步)、跳跃、触摸卡片、使用撤消按钮和一般事件指示的声音效果。这款游戏包含了类似dubstep的背景音乐，以支持其未来主义的视觉风格。

4.2.GEtiT虚拟现实

VR使用与GEtiT相同的gm，但以叙事化方式实现它们。67以增加系统的自然性、存在性和可用性[68，69］．自然性是指虚拟现实中的行为和效果与现实世界中的行为和效果相对应的程度[70］．互动的自然程度取决于它与任务上下文的匹配程度[70］．因此，自然性受到互动的直观性的影响[71］．这个主要的设计决策是为了比较两种不同的可视化技术之间的学习结果，而不是通过实现不同的gm来混淆结果。GEtiT VR将AT卡作为物理对象呈现在VE内部(见图)8)．一个可移动的卡盒让玩家能够接触到这些卡。AT卡的选择和配置是通过a选择和操纵交互技术。选择和操作技术是三个基本的3D交互任务之一[72］．它们的实现是根据用户的实现来定义的距离到目标元素。距离可以是远程需要一个人工指出隐喻例如，虚射线，或内部一臂之遥允许直接互动[73］．后一种方法是一种非常自然的交互技术，可以用把握隐喻在VE内模拟用户的手或控制器[72］．

玩家只需用其中一个游戏控制器触碰卡片，就可以选择一张卡片9)．控制器在VE内部的位置会通过其3D资产显示。拉动控制器的触发按钮激活所选的AT卡。触摸控制器的触控板会显示直接值配置屏幕，并允许玩家使用第二个控制器配置一张卡。这是通过在配置屏幕中选择一个值来完成的。随后，拉动控制器的触发按钮，确认所选输入。

物体和目标的位置是通过直接附在VE内部物体上的剧情标签来传达的。其他信息，如关卡选择屏幕、主菜单和AT wiki，都是通过提供一个游戏室而以叙事化的方式呈现出来的10)．玩家可以在游戏房间和空间谜题关卡之间切换虚拟头盔显示器的比喻［74］．这种叙事化的过渡技术隐喻非常自然，并提供了高度的自制力。通过慢慢地穿上或脱下虚拟HMD，用户可以完全控制实际的过渡。由于GEtiT的关卡通常比跟踪区域大，GEtiT VR实现直观和简单点和传送技术(75]在VE内进行除真正行走外的运动[76，77］．

这个具体的GEtiT VR版本的开发主要是在研究目标的指导下，分析在保持游戏化隐喻不变的情况下，是否能够提供完整的视觉沉浸感，从而提高学习结果。GEtiT的gm被直接移植到VR中，并以剧情化和自然界面的形式实现。然而，这种方法忽略了进一步的调整，以确保与GEtiT类似的可用性。在一项用户研究中，对两个版本的可用性进行了比较[78］．特别分析了游戏的效率、诱导流和用户满意度。在解决特定任务(例如，解决特定级别)时，通过测量耗时和经验任务负载来评估效率。满意度是通过评估游戏的直观使用和分析用户的偏好来确定的。结果显示，使用直接值配置屏幕的时间较慢，而在GEtiT VR中任务负载较高。直观的使用在两个版本之间没有显著差异，大多数参与者更喜欢GEtiT VR。此外，两个版本之间的流量没有显著差异。因此，结果验证了整体设计和整体可玩性，但指出了在VR中实现直接价值配置屏幕的潜在问题。因此，GEtiT VR只是一个原型，在学习效果方面可能无法与GEtiT直接比较。对这两个系统进行比较仍然是非常关键的，以深入了解这种方法的整体可行性，并从结果中得出技术设计指南。

4.3.学习方法

的某些方面实现了GEtiT情境学习［79- - - - - -81］．严肃的游戏引导着学习的过程复杂的问题然后把它嵌入真实的环境．GEtiT通过提供一个逃避的场景，激发学习者解决学习任务的内在动机，即寻找空间谜题的解决方案。以把训练转介到电脑绘图范畴为目标[2， GEtiT通过要求应用at在VE内转换虚拟游戏对象来创建真实的上下文。这是通过提供需要完成的直接值配置屏幕来实现的矩阵。然而，严肃游戏缺乏协作建设和对学习内容的反思等方面，而这些通常与情境学习理论相关[82］．此外，GEtiT旨在实现at的迁移导向学习，而不是主要将学习内容的应用与游戏过程中创造的情境联系起来。

GEtiT还实现了问题式学习［83，84］．基于问题的学习是一种以复杂问题为动机的自主学习[85]并借助脚手架来指导学习过程[86］．解决提出的任务为学习者提供了一个机会来发展对基本原则的理解和获得新知识。GEtiT充当一个教程系统，为学习者提供复杂的任务并为其搭建框架。通过这种方式，GEtiT为迁移导向的学习提供了机会。

4.4.技术

GEtiT和GEtiT VR是用团结在5.5.2p1版本中[87]。游戏玩法呈现在连接的主显示器上，如果是GEtiT VR，则呈现在HTC Vive HMD上。实现了GEtiT VR的VR实现SteamVR插件［88在1.2.0版本中已经提供了点和传送移动，基于控制器的系统交互，控制器工具提示和整体玩家控制器的功能。游戏室的家具是免费的统一资产存储［89的一部分统一标准的资产．

5.实验设计

由于本节讨论的总体迹象2，基础设计原则派生自Section3.，以及章节中描述的具体实现4，我们假设如下:H1当知识的中介作用增强时，学习结果得到改善。H2提供了一个汇报系统，提高了学习效果。H3当学习过程发生在沉浸式VR中时，学习结果会得到改善。

实验测试这些假设，确认GEtiT的测量效果，并验证游戏化知识编码模型包括两个阶段．的第一个phase的设计目的是通过比较两个不同的GEtiT版本来分析视听增强的效果。GEtiT在丰富版本通过为每个单独的转换类型提供不同的符号颜色和声音效果，利用上述的AT卡的视听编码。的减少Version使用相同的颜色，并为每个转换类型提供相同的声音效果。第一阶段包括传统的基于纸张的学习方法作为第三个条件。的第二个阶段设计，比较GEtiT和GEtiT VR的有效性和效率。这两个版本都包含在第一阶段没有执行的汇报制度和成就制度。

在内部，两个阶段实施相同的实验设计，以实现可比性。整个过程的设计遵循传统的基于课堂的学习结构。基于getit的学习开始于学习内容在交互式计算机图形讲座中展示，并在前一环节中充分讨论之前。通过这种方式，实验模拟了GEtiT在大学常规课程中的实施。

实验包括每周进行四次90分钟的学习。在最后一次学习的前一周，写了一个AT知识评估测试。被分配到桌面3d GEtiT组或纸张组的参与者以传统课堂的形式完成了会议。由于实验室中有大量的HTC Vive系统，vr-Group被分成了两个更小的团队。vr组被要求在工作中休息，以减少晕机的几率[90并避免疲劳带来的强烈影响。

6.措施

所有调查问卷都被翻译成研究所在地的通用语言。为了确保所有的问题都被正确理解，参与者的语言能力被评估。

6.1.模拟器病

在第二阶段，在强制休息前，在强制休息期间，以及在玩了一段游戏之后，所有被分配到VR的参与者都测量了模拟器疾病模拟器疾病问卷（SSQ) [91］．这些结果被用来衡量VR模拟的整体质量，并识别可能影响研究结果的潜在负面影响。

6.2.有效性和效率

学习结果通过一项包含16项作业的纸笔考试来评估参与者的整体AT知识。作业的难度被设计成与交互式计算机图形课程的常规期末考试中所布置的作业相似。同时，GEtiT记录参与者的解决水平来分析效率。

6.3.学习质量

采用自行设计的学习方法进行学习质量测量(1 =不同意;5 =同意)遵循原型版本使用的评估方法的想法[4］．问卷由两个子类和与两个阶段相关的具体问题组成。的学习质量子类别包括9个问题(Q1-Q9)和系统特定问题动机方面子类包括6个问题(Q10-16)。加入Q17和Q18对第一阶段的视听编码进行分析。问题19和问题20的目的是评估在第二阶段增加的成就系统和汇报系统。为了评估结果，计算子类别问题总和的总体平均值。

学习质量第一季度你喜欢玩get /解决纸上作业吗?第二季GEtiT的难题/作业是否帮助你更好地理解ATs?第三季当你在解决GEtiT难题/作业时，你有没有注意到自己获得了知识?第四季度难度的提高和你的知识增长相称吗?Q5GEtiT的任务/作业容易理解吗?Q6GEtiT谜题/作业的难度调整得好吗?迄今为止由于难度的提高，新的挑战会激励你吗?游戏的你喜欢基于GEtiT的课程吗?九方用AT操作来解决GEtiT难题/作业有趣吗?

动机方面Q10严肃的以游戏为基础的学习方法是否比传统的学习方法(如纸上作业)更有趣?的事情你更喜欢玩严肃的游戏而不是去上普通的课吗?12个你是否注意到，与其他学习方法相比，玩GEtiT练习知识的动机更强?问题你是否被额外的反馈机制(如高分和使用操作的数量)所激励?Q14反馈机制是否促使你再次尝试某个关卡以提高自己的表现?最喜欢你是被需要的时间所激励吗?杆子有着你是被排名系统激励的吗?

第一阶段篮AT卡的颜色是否帮助您了解不同的AT操作类型?的时候AT卡的音效是否帮助你内化了不同的AT操作类型?

第二阶段问题19你发现解锁成就激励的可能性了吗?Q20在每一关结束时，你对答案的数学表达是否帮助你更好地理解at ?

6.4.参与者

参与者是从参加交互式计算机图形学讲座的学生中招募的。他们获得学士学位的必修学分和课程期末考试的加分。在被引入实验后，参与者签署了一份知情同意书。

阶段1。总共有34名学生自愿参加了这项研究。不幸的是，他们中的13人至少错过了一个会话，不得不从样本中排除。其余21名参与者(8名女性;13名男性)平均年龄为年( )．根据自我报告，13名参与者经常玩电脑游戏。他们被随机分配到enriched-Group（ )，的reduced-Group（ )，和纸业集团（ )．

阶段2。总共有27名学生自愿参加了这项研究。不幸的是，被分配到GEtiT组的其中6人至少错过了一次会话，必须从样本中排除。其余21名参与者(6名女性，15名男性)的平均年龄为年( )．根据自我报告，13名参与者经常玩电脑游戏。他们被随机分配到vr-Group（）和GEtiT阶段2组（ )．

7.结果

在本节中，用户研究的结果将根据给定的假设和本实验的附加目标进行介绍和评估。通过计算单向方差分析或双样本t检验来比较结果[92］．使用Cohen’s d确定效应量。为了确定相关性，计算Pearson’s product-moment相关性。

7.1.模拟器病

vr组的参与者被要求在学习开始前(pre)完成SSQ，在他们开始休息后(mid)和学习结束时(post)完成SSQ。如表1结果显示，每个练习环节的SSQ评分没有显著变化。


会话	精准医疗	中期	帖子	F (37)	p

1
2
3.
4

7.2.有效性和效率

最初，将三种不同的GEtiT条件与产生的测试结果进行比较( ，；见表2)和成功解决的级别数( ，；见表3.)，但无显著差异。因此，为了提高进一步分析的准确性，合并并调用了GEtiT组desktop-Group（）在本文的其余部分。其余三种不同条件的测试结果没有显著差异( ，；参见图11)．进一步的分析显示，桌面组中解决的层次数量明显更高，具有非常大的效应大小( ，，；参见图12)．vr-Group测试结果与解决水平数之间无显著相关性( ， )．然而，在桌面组中，测试结果与解决级别的数量( ， )．


集团	平均结果为%	SD	最小值	马克斯

桌面
减少
丰富
第二阶段
虚拟现实
纸


集团	解决了水平	SD	最小值	马克斯

桌面
减少
丰富
第二阶段
虚拟现实

7.3.学习质量

实验结束时，参与者被要求对学习质量进行评价。在第一阶段，21名参与者中有18人填写了问卷。在第二阶段，所有参与者完成学习质量问卷。一个单向方差分析显示没有显著差异的平均评级之间的学习质量子类别( ，；见表4)．此外，四个测试版本之间没有发现显著差异动机方面子类别( ， )．


问	减少(SD)	丰富(SD)	第二阶段(SD)	虚拟现实(SD)	论文(SD)

学习质量
动机方面					- - - - - -
篮					- - - - - -
的时候					- - - - - -
问题19	- - - - - -	- - - - - -			- - - - - -
Q20	- - - - - -	- - - - - -			- - - - - -

Q17的浓缩版和浓缩版之间没有发现差异( ，）和的时候( ，）第一阶段对视听编码的感知教育效果的测量。两种视觉方法都在量表的中立中点得到了平均评分。声学编码的平均评级低于刻度的中立中点。在第二阶段添加的成就系统获得的平均动机评级高于GEtiT VR的中立中点，而平均动机评级略低于GEtiT的中立中点。评分没有显著差异( ， )．对两个版本的GEtiT来说，汇报系统的学习效果的平均评分高于量表的中立中点。评分没有显著差异( ， )．

8.讨论

虽然缺乏统计显著性并不意味着等价，但结果表明GEtiT达到了一个类似的与传统的学习方法相比，即使用书面作业进行知识学习。因此，有效性测量验证初步原型评估的结果由确认迁移导向学习效果[4］．此外，解决关卡数量与测试结果之间的显著相关性有助于游戏化知识编码的持续验证。通过在GMs中将AT知识编码为游戏规则，可以在游戏过程中重复应用学习内容。这种重复的实践导致以心智模型的形式内部化AT知识。它还实现了向更加模式驱动的应用程序的转变。编译后的心智模型允许将训练从GEtiT转移到真实的世界环境。这是通过实施一个纸笔考试来测试的，它只使用2D的前后图像来可视化所需的AT操作。GEtiT小组的参与者不仅需要解决作业，还需要将他们从3D严肃游戏中学到的知识转移到2D纸质考试中。因此，玩GEtiT的学习效果甚至可能高于使用传统学习方法。

8.1.有效性和效率

有趣的是，第一阶段测试的视听编码和第二阶段提供的汇报系统的差异并不影响学习结果。由于…而缺乏效果视听编码可以解释为两个测试版本只是在使用的AT卡颜色和音效上有所不同。整个游戏玩法和AT知识的应用保持不变。参与者可能只专注于寻找空间谜题的正确解，而没有注意到知识应用的视听实现。因此，学习效果主要是由AT知识的频繁应用引起的，而与应用增强的视听中介无关。然而，缺乏一个增加的学习结果造成的执行汇报系统是令人惊讶的。其原因可能与报告制度的实现有关。屏幕不仅关注数学方程，还提供了与游戏玩法相关的整体表现信息。必威2490这些额外的信息可能会分散学习者对实际学习内容的注意力。参与者也可能处于一种强烈的心流状态，因此在不分析汇报屏幕的情况下立即继续下一个空间谜题。解决方法便是在游戏过程中直接呈现并更新复合数学方程。因此，学习者将能够直接将他们的游戏玩法行动与数学方程的变化联系起来。此外，在汇报屏幕上将数学方程与玩法信息分离可以提高其有效性。

因此,H1而且H2由于没有发现学习结果的显著差异，不得不拒绝。

尽管没有显著的不同，结果表明，与桌面版本相比，GEtiT VR有较低的学习结果的趋势。这一趋势可以解释为vr-Group中解决水平的数量明显较低。尽管投入了同样多的时间，vr-Group却不能像桌面组那样完成许多空间谜题。原因之一可能是复杂的交互技术在更高的难度。与仅仅使用鼠标和键盘完成矩阵不同，GEtiT VR需要使用两个HTC Vive控制器来定义一个AT卡。通过为直接值配置屏幕找到一种更有效的输入法，VR的学习结果可能会得到改善。因此，对GEtiT VR效率的分析不仅证实了在VR中实现AT卡GM的一个问题[78，但也揭示了高效率对严肃游戏的重要性。这对开发人员和教育工作者来说是一个至关重要的见解。结果表明，学习效率的差异，即一个重要的可用性因素，直接影响学习成果的实现。因此，在开发一款严肃游戏的过程中，检查所有可用性因素就显得尤为重要。总的来说，这导致两个版本的GEtiT在学习效果方面不能直接进行比较。此外，也不可能根据本研究的结果得出关于VR技术对AT知识学习的有效性的一般性见解。必威2490尽管存在这些局限性，但研究表明，使用GEtiT VR可以成功地进行训练转移，并成功地证明了游戏化知识编码对于VR严肃游戏也是有效的。这是一个有价值的见解科学家、游戏设计师和教育工作者致力于开发以HMD-VR为目标的严肃游戏。

因此,H3无法验证，因为两个版本的GEtiT最终差异太大，无法直接比较它们的学习结果。

8.2.学习质量

学习质量分析验证了开发GEtiT的概念，以实现更高的学习质量在实践复杂和抽象的at。通过这种方式，本研究也验证了GEtiT的设计和可玩性。虽然测试的学习方法在学习质量子类别上没有发现显著差异，但结果表明GEtiT和GEtiT VR的学习质量有明显的提高趋势。这一结果非常重要，因为所有参与者都必须投入相同的时间，但在使用严肃游戏时却会感到更投入。因此，GEtiT不仅能有效地学习知识，还能获得更高的学习质量表明其整体有效性。研究结果也与之前的研究一致[45，46通过在vr组中表现出最高的学习质量评级。通过这种方式，用户研究证实了使用VR技术对严肃游戏的整体学习质量是有益的。这一结果得到了参与者行为的支持。除了vr组，其他所有情况都显示出一些退出。然而，据报道，vr-Group甚至经历了参加每一次会议的强烈内在动机，从而证实了测量的高学习质量。

系统特定的动机方面子类别显示，所有接受测试的GEtiT版本都被视为一种参与和激励学习方法。有趣的是，《GEtiT VR》并没有显示出比桌面版本更高的动机。这个结果可以用习惯效应来解释。参与者在4周的学习过程中使用了该系统，而不是只在单一的学习过程中玩《GEtiT VR》。因此，提供沉浸式VR版本的最初动机可能会随着时间的推移而消失。有趣的是，成就系统的实施对动机方面的子类别并没有影响，尽管它被认为具有一定的激励作用。这可能是成就系统的一般功能的结果。它会奖励玩家的进步，但不会像积分系统那样提供持续的反馈。

第一阶段针对视听编码测试的具体问题表明，要求知识应用的核心玩家绑定GMs的视觉呈现对感知学习效果的影响有限。这与有效性测量结果得出的假设是一致的。研究结果还表明，在设计一款严肃游戏时，音效的重要性较低。这种洞察力对于需要优先考虑开发目标的设计师来说非常重要。

最后，报告系统的感知学习效果被认为是有帮助的，但不是与知识学习相关的关键因素。这与汇报GM对整体学习结果没有影响的发现一致。

9.结论与未来工作

本文提出了两个版本的面向迁移导向的英语语言学习的GEtiT。这两个版本的游戏都使用相同的核心gm来编码学习内容，但使用桌面3d或沉浸式VR来可视化游戏玩法。此外，本文还首次对游戏化知识编码进行了全面的介绍。在学习效果和学习质量方面，将两种学习方法与传统的纸质学习方法进行了比较。同时，对两种版本的效率进行了比较。最后，本文评估了学习内容的汇报系统和两种不同的视听编码(即浓缩和浓缩)对整体学习结果和感知学习效果的影响。

研究结果表明，利用遗传算法对复杂知识进行编码和呈现可以有效地实现转移导向的知识学习。因此，结果验证了GEtiT的设计和游戏化知识编码的基本框架。但是，学习的效果并不受视听展示或提供汇报制度的影响。此外，虽然VR技术有利于学习质量，但研究也揭示了GEtiT VR设计的一个缺陷，对其效率产生了负面影响。因此，从两个版本的学习效果的比较中无法得出结论。然而，研究表明VR版本的学习质量更高。这对于正在进行的基于虚拟现实的教育研究来说是一个重要的见解，对于那些喜欢创造有效的严肃游戏的游戏设计师来说也是一个重要的发现。

未来的工作需要针对游戏化知识编码提出的GMs中的知识编码进行进一步的评估。另外，在GEtiT VR中实现AT卡GM的新方法也需要实现和测试。这将允许对不同的可视化技术进行比较，并可能揭示沉浸式VR中知识学习的新见解。必威2490最后，与其只通过笔试来评估学习结果，还可以在GEtiT内部进行测量。这样就可以对其培训转移进行更深入的分析。

数据可用性

支持本研究结果的数据可根据要求从通讯作者处获得。

的利益冲突

作者声明，关于这篇论文的发表不存在利益冲突。

致谢

我们要感谢Mario Reutter和Jonathan Stahl开发了GEtiT的第一个原型。同时，我们要感谢David Heidrich对GEtiT进行了全面改革，改变了它的视觉风格，并开发了GEtiT VR。该出版物由德国研究基金会(DFG)和Würzburg大学在“开放获取出版”资助项目中资助。

补充材料

GEtiT——游戏显示编码的AT操作及其视觉效果。该视频还提供了GEtiT的游戏玩法和知识学习过程的概述。GEtiT——困难展示了四种不同的难度水平，并显示了如何调节和中介的AT知识。GEtiT虚拟现实通过显示主菜单和成功完成一个简单和困难的空间谜题来展示特定的VR版本。（补充材料）

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