科技前沿信息游戏有助于提升个性化治疗水平

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根据宾夕法尼亚州立大学的工程师的说法，在非游戏环境中使用游戏功能，计算机可以学习建立个性化的心理和物理治疗计划，以提高个人的动力。

“我们希翼了解促使学习最终开辟个性化学习方法的人和团队行为，而不是经常采取的”一刀切“的方法，”工程设计技术和专业课程助理教授Conrad Tucker说。 。

他们寻求利用机器学习来训练计算机，以开辟个性化的心理或物理治疗方案 - 例如，克服焦虑或从肩伤中恢复 - 许多人都可以使用量身定制的计划。

“利用人们单独评估他人在时间或人力资源方面效率不高或不可持续，并且不能很好地扩展到大量人群，”塔克说。“我们需要训练计算机来阅读个人。游戏化探究了不同的人受到不同事物的激励。”

为了开始为治疗计划创建计算机模型，研究人员通过结合评分，头像，挑战和竞争等游戏功能，测试了如何最有效地完成物理任务到游戏化应用程序。

“我们正在探究如何通过专注于物理交互式游戏化应用程序来将游戏化应用于健康和健康，”工业和创造工程研究生Christian Lopez说道，他帮助使用虚拟现实游戏环境进行测试。

在虚拟现实测试中，研究人员要求参与者在虚拟环境中物理上避开障碍物。游戏系统使用运动传感器记录他们的实际身体位置，然后用虚拟现实中的化身镜像他们的动作。

参与者不得不弯腰，蹲下，举起手臂，跳起来避开障碍物。如果他们的化身的任何部分没有触及障碍物，则参与者成功地幸免了虚拟障碍。如果他们进行了接触，研究人员会根据这个角色触及障碍的程度来评估错误的严峻程度。

在其中一个应用程序设计中，参与者可以通过移动收集虚拟硬币获得更多积分，这有时会使他们遇到障碍。

“随着任务复杂性的增加，参与者需要更多动力才干达到相同水平的结果，”洛佩兹说。“无论特定功能如何引人入胜，它都需要让参与者完成目标，而不是回溯或浪费时间来完成切向任务。添加更多功能并不一定能提升性能。”

Tucker和Lopez创建了一个预测算法 - 一个预测事件结果的数学公式 - 评估游戏特征的潜在用途。然后，他们测试了每个游戏功能在完成虚拟现实任务时如何激励参与者。他们将他们的测试结果与算法的预测作为概念证明进行了比较，并发现公式正确地预测了哪些游戏特征最能激励人们进行物理交互任务。

研究人员发现，具有评分系统的游戏化应用程序，选择头像的能力以及游戏内奖励导致的错误和性能显着降低，而不是那些拥有输赢系统，随机游戏背景和基于表现的奖励的人。

68名参与者测试了两种设计，这些设计仅与用于完成同一组任务的功能不同。Tucker和Lopez 在“人类行为计算机”中发表了他们的成果。

研究人员从Google Play应用程序商店中排名靠前的游戏中选择了经过测试的游戏功能，充分利用了让游戏狂欢并重新播放的功能，然后根据可用技术缩小了选择范围。

他们的算法接下来根据设计师实现它们的容易程度，使用该功能的物理复杂性以及该功能对参与者动机和完成任务的能力的影响来对游戏特征进行排名。如果游戏功能在技术上太难以融入到游戏中，太复杂，没有足够的激励来增加工作量或者与游戏的最终目标相媲美，那么该功能的潜在用途很低。

研究人员还希翼利用这些结果来提高工作场所的表现，并为在线教育个性化虚拟现实教室。

“游戏文化已经探究和掌握了游戏的心理方面，使他们具有吸引力和激励，”塔克说。“我们希翼利用这些知识实现个性化优化工作场所绩效的目标。”

为此，Tucker和Lopez接下来希翼在这些游戏化的物理任务中将表现与精神状态联系起来。心率，脑电图信号和面部表情将用作心情和精神状态的代理，同时完成将情绪与影响动机的游戏特征联系起来的任务。

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