Computer games are highly immersive, engaging, and motivating learning environments. By providing a tutorial at the start of a new game, players learn the basics of the game's underlying principles as well as practice how to successfully play the game. During the actual gameplay, players repetitively apply this knowledge, thus improving it due to repetition. Computer games also challenge players with a constant stream of new challenges which increase in difficulty over time. As a result, computer games even require players to transfer their knowledge to master these new challenges. A computer game consists of several game mechanics. Game mechanics are the rules of a computer game and encode the game's underlying principles. They create the virtual environments, generate a game's challenges and allow players to interact with the game. Game mechanics also can encode real world knowledge. This knowledge may be acquired by players via gameplay. However, the actual process of knowledge encoding and knowledge learning using game mechanics has not been thoroughly defined, yet. This thesis therefore proposes a theoretical model to define the knowledge learning using game mechanics: the Gamified Knowledge Encoding. The model is applied to design a serious game for affine transformations, i.e., GEtiT, and to predict the learning outcome of playing a computer game that encodes orbital mechanics in its game mechanics, i.e., Kerbal Space Program. To assess the effects of different visualization technologies on the overall learning outcome, GEtiT visualizes the gameplay in desktop-3D and immersive virtual reality. The model's applicability for effective game design as well as GEtiT's overall design are evaluated in a usability study. The learning outcome of playing GEtiT and Kerbal Space Program is assessed in four additional user studies. The studies' results validate the use of the Gamified Knowledge Encoding for the purpose of developing effective serious games and to predict the learning outcome of existing serious games. GEtiT and Kerbal Space Program yield a similar training effect but a higher motivation to tackle the assignments in comparison to a traditional learning method. In conclusion, this thesis expands the understanding of using game mechanics for an effective learning of knowledge. The presented results are of high importance for researches, educators, and developers as they also provide guidelines for the development of effective serious games. / Computerspiele stellen attraktive, spannende und motivierende Lernumgebungen dar. Spieler erlernen zu Spielbeginn die grundlegenden Spielregeln und wenden dieses Wissen während des Spielablaufs an. Dadurch wird das dem Spiel zu Grunde liegende Wissen durch Wiederholung geübt und verinnerlicht. Durch einen konstanten Fluss an neuen Herausforderungen, die in ihrer Schwierigkeit ansteigen, müssen Spieler das Wissen auf neue Szenarien übertragen. Innerhalb eines Computerspiels sind Spielmechaniken für eine Anwendung als auch Demonstration des Spielwissens verantwortlich. Die Spielmechaniken regeln den Spielablauf, in dem sie die Spieleraktionen definieren, die virtuelle Umgebung generieren und die Herausforderungen des Spiels festlegen. Das in den Spielmechaniken kodierte Wissen kann jedoch auch der realen Welt entstammen. In diesem Fall entwickeln Spieler Kompetenzen, die später auch in der Realität Anwendung finden können. Das Kodieren von Wissen in Spielmechaniken und der damit einhergehende Lernprozess wurde allerdings noch nicht genau theoretisch erfasst. Diese Dissertation versucht diese Forschungslücke zu schließen, indem ein theoretisches Model der Wissenskodierung in Spielmechaniken entworfen wird: das Gamified Knowledge Encoding. Dieses Model wird sowohl für das Design einer Lernanwendung für das Wissen der Affinen Transformationen, GEtiT, als auch zur Vorhersage von Lerneffekten eines Computerspiels, Kerbal Space Program, herangezogen. In einer Usability-Studie wird sowohl die Anwendbarkeit des Modells für ein effektives Spieldesign als auch das Gesamtdesign von GEtiT bewertet. Das Lernergebnis, das beim Spielen von GEtiT und Kerbal Space Program erzielt wird, wird in vier weiteren Nutzerstudien überprüft. Die Studien validieren den Einsatz des Gamified Knowledge Encoding Models zur Entwicklung von computerspielbasierten Lernumgebungen und die Vorhersage von Lerneffekten. GEtiT und Kerbal Space Program erzielen ein ähnliches Lernergebnis bei einer höheren Motivation im Vergleich zu einer traditionellen Lernmethode. Als Endergebnis erweitert das präsentierte Forschungsprojekt das generelle Verständnis über die Verwendung von Spielmechaniken für ein effektives Lernen. Die präsentierten Ergebnisse sind von großer Bedeutung für Forscher, Pädagogen und Entwickler, da sie auch Richtlinien für die Entwicklung effektiver Serious Games hervorbringen.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:uni-wuerzburg.de/oai:opus.bibliothek.uni-wuerzburg.de:21970 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Oberdörfer, Sebastian |
| Source Sets | University of Würzburg |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | doctoralthesis, doc-type:doctoralThesis |
| Format | application/pdf |
| Rights | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.de, info:eu-repo/semantics/openAccess |
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