Gaming-Software kann Therapieprogramme personalisieren

Neue Forschungsergebnisse legen nahe, dass Softwareprogramme, die Spielfunktionen in nicht spielbezogenen Kontexten verwenden, die individuelle Motivation verbessern können, vorgeschriebene oder empfohlene Therapien zu befolgen.

Die Ingenieure von Penn State verwendeten maschinelles Lernen, um Computer zu trainieren, um personalisierte mentale oder physikalische Therapien zu entwickeln - zum Beispiel um Angstzustände zu überwinden oder sich von einer Schulterverletzung zu erholen -, sodass viele Personen jeweils ein maßgeschneidertes Programm verwenden können.

"Wir möchten das Verhalten von Menschen und Teams verstehen, die das Lernen motivieren, letztendlich personalisierte Lernmethoden zu entwickeln, anstatt des häufig verwendeten einheitlichen Ansatzes", sagte Dr. Conrad Tucker, Assistenzprofessor für technische Designtechnologie .

"Die Verwendung von Personen zur individuellen Bewertung anderer ist zeitlich oder personell nicht effizient oder nachhaltig und lässt sich nicht gut auf eine große Anzahl von Personen skalieren", sagte Tucker.

„Wir müssen Computer trainieren, um einzelne Personen zu lesen. Gamification untersucht die Idee, dass unterschiedliche Menschen durch unterschiedliche Dinge motiviert sind. “

Um mit der Erstellung von Computermodellen für Therapieprogramme zu beginnen, testeten die Forscher, wie die Erfüllung einer physischen Aufgabe am effektivsten in eine gamifizierte Anwendung umgesetzt werden kann, indem Spielfunktionen wie Wertung, Avatare, Herausforderungen und Wettbewerb integriert werden.

"Wir untersuchen hier, wie Gamification auf Gesundheit und Wohlbefinden angewendet werden kann, indem wir uns auf physisch interaktive gamifizierte Anwendungen konzentrieren", sagte Christian Lopez, Doktorand in Industrie- und Fertigungstechnik, der die Tests in einer Virtual-Reality-Spielumgebung durchführte.

In den Virtual-Reality-Tests baten die Forscher die Teilnehmer, Hindernissen beim Bewegen durch eine virtuelle Umgebung physisch auszuweichen. Das Spielsystem zeichnete ihre tatsächlichen Körperpositionen mithilfe von Bewegungssensoren auf und spiegelte dann ihre Bewegungen mit einem Avatar in der virtuellen Realität.

Die Teilnehmer mussten sich beugen, ducken, die Arme heben und springen, um Hindernissen auszuweichen. Der Teilnehmer konnte ein virtuelles Hindernis erfolgreich umgehen, wenn kein Teil seines Avatars das Hindernis berührte. Wenn sie Kontakt aufnahmen, bewerteten die Forscher die Schwere des Fehlers daran, wie sehr der Avatar das Hindernis berührte.

In einem der Anwendungsdesigns konnten die Teilnehmer mehr Punkte verdienen, indem sie virtuelle Münzen sammelten, was sie manchmal dazu brachte, auf ein Hindernis zu stoßen.

„Mit zunehmender Komplexität der Aufgaben benötigen die Teilnehmer mehr Motivation, um die gleichen Ergebnisse zu erzielen“, sagte Lopez. „Unabhängig davon, wie engagiert ein bestimmtes Feature ist, muss es den Teilnehmer dazu bewegen, das Ziel zu erreichen, anstatt Zeit für eine tangentiale Aufgabe zurückzuverfolgen oder zu verschwenden. Das Hinzufügen weiterer Funktionen verbessert nicht unbedingt die Leistung. "

Tucker und Lopez haben einen Vorhersagealgorithmus erstellt, um das Ergebnis eines Ereignisses vorherzusagen. Das Tool half dabei, den potenziellen Nutzen einer Spielfunktion zu bewerten. Anschließend testeten sie, wie gut jedes Spiel die Teilnehmer bei der Erfüllung der Virtual-Reality-Aufgaben motivierte.

Sie verglichen ihre Testergebnisse mit den Vorhersagen des Algorithmus als Proof of Concept und stellten fest, dass die Formel richtig voraussah, welches Spiel die am besten motivierten Personen für die physisch interaktiven Aufgaben bietet.

Die Forscher fanden heraus, dass gamifizierte Anwendungen mit einem Bewertungssystem, der Möglichkeit, einen Avatar auszuwählen, und Belohnungen im Spiel zu deutlich weniger Fehlern und einer höheren Leistung führten als Anwendungen mit einem Gewinn-oder-Verlust-System, zufälligen Spielhintergründen und leistungsbasiert Auszeichnungen.

Achtundsechzig Teilnehmer testeten zwei Designs, die sich nur durch die Funktionen unterschieden, mit denen dieselben Aufgaben ausgeführt wurden.

Die Forscher wählten die getesteten Spielefunktionen aus den Top-Spielen im Google Play App Store aus, nutzten die Funktionen, die die Spiele binge-worth und wieder spielbar machen, und schränkten die Auswahl dann basierend auf der verfügbaren Technologie ein.

Ihr Algorithmus stufte die Spielfunktionen als nächstes danach ein, wie einfach Designer sie implementieren konnten, wie komplex die Verwendung der Funktion war und wie sich die Funktion auf die Motivation und Fähigkeit der Teilnehmer auswirkte, die Aufgabe zu erledigen.

Die Ermittler stellten fest, dass eine Funktion, die zu technologisch schwierig in das Spiel zu integrieren ist, zu komplex ist, nicht genügend Anreize für zusätzlichen Aufwand bietet oder gegen das Endziel des Spiels arbeitet, nur eine geringe potenzielle Nützlichkeit aufweist.

Die Studienergebnisse erscheinen im Journal Computer im menschlichen Verhalten. Die Forscher glauben, dass ihre Ergebnisse dazu beitragen können, die Leistung am Arbeitsplatz zu steigern und Virtual-Reality-Klassenzimmer für die Online-Bildung zu personalisieren.

"Die Spielekultur hat bereits die psychologischen Aspekte von Spielen erforscht und beherrscht, die sie ansprechend und motivierend machen", sagte Tucker. „Wir wollen dieses Wissen für das Ziel einer individuellen Optimierung der Arbeitsplatzleistung nutzen.“

Zu diesem Zweck möchten Tucker und Lopez als nächstes die Leistung mit dem mentalen Zustand während dieser spielerischen körperlichen Aufgaben verbinden. Herzfrequenz, Elektroenzephalogrammsignale und Gesichtsausdrücke werden als Stellvertreter für Stimmung und mentalen Zustand verwendet, während Aufgaben erledigt werden, um die Stimmung mit Spielfunktionen zu verbinden, die die Motivation beeinflussen.

Quelle: Penn State