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Autor/inOberdörfer, Sebastian
TitelBetter Learning with Gaming: Knowledge Encoding and Knowledge Learning Using Gamification.
QuelleWürzburg: Universität Würzburg (2021), 198 S.
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Dissertation, Julius-Maximilians-Universität Würzburg, 2020.
Spracheenglisch
Dokumenttyponline; Monographie
DOI10.25972/OPUS-21970
URNurn:nbn:de:bvb:20-opus-219707
SchlagwörterWissen; Spielerisches Lernen; Lernen; Wissenserwerb; Lernspiel; Virtuelle Realität; Dissertation
AbstractComputerspiele 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. (Orig.).
Erfasst vonDeutsche Nationalbibliothek, Frankfurt am Main
Update2021/3
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