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摘 要：受疫情和人们对教育越来 越重视趋势的影响， 分析利用数据化、 游戏化教育的发展趋势以及 AI 技术和 沉浸式游戏在教育领域的作用 。面向儿 童为核心 用 户群设计了 一 个以儿童生 理心理特征为基础，以人工智能技术为 核心的个体化教育型游戏。
关键词：人工智能,游戏设计,游戏化教学,教育游戏,儿童教育
继 1946 年世界第一台电子计算机 ENIAC 研制成功后， 1958 年《Tennisfor Two》世界第一款电子互动游戏发布 。 1962 年《Spacewars》第一款视频游戏发布 。 目前，游戏的形式、媒介 都呈现多元化，同时，人们对多形式、强社交、高沉浸以及游戏 视听方面的要求逐渐增加。AI 技术的发展，使得游戏的性能大 大增强，为未来游戏的形式增加了更多的可能性。
新冠疫情的爆发以及我国人口老龄化， 三胎政策与教育 资源紧张问题，从而使线上直播教学与视频教学成为热门 。线 上一体化教学也在逐步发展，以人工智能技术为核心基础，将 教育与游戏结合，利用 AI 技术与游戏化思维优势解决疫情下 的教学难点， 设计针对个体化的教育型游戏有助于下一代在 大数据时代的海量信息下，快速、有效地学习成长。
一、发展状况及背景
( 一)社会背景
据 2021 年中国游戏市场上半年报告中的产业数据显示： 2021 年 1— 6 月， 国内游戏市场实际销售收入 1504.93 亿元， 同比增长 7.89%，继续保持较为平稳的增速 。用户规模为 6.67 亿，同比增长 1.38%，增速继续放缓 。 国家新闻出版署下发通 知，要求：(1)严限网游企业向未成年提供服务时长，所有网络 游戏企业仅可在周五、周六、周 日和法定节假日每 日 20 时至 21 时向未成年人提供 1 小时服务;(2)不得以任何形式(含游 客体验模式) 向未实名注册和登录的用户提供游戏服务;(3) 加强对防止未成年人沉迷网络游戏有关措施落实情况的监督 检查;(4)积极引导家庭、学校等社会各方面切实承担监护守 护职责。
国内游戏市场和用户规模持续上涨， 而面对未成年限制 游戏时长等通知，对国内游戏市场的影响尚且未可知 。究其原 因是对于游戏这一类具有成瘾性的娱乐项目， 未成年人的自 我管控力较弱，而家庭、学校的教育引导就变得极其重要 。但 面临新冠疫情、极端气候的频发，或其他可能爆发的风险或原 因而不得不进行线上教学的情况，从家庭教育来看，家庭成员 构成、能力素养 、职业态度等方面参差不齐，部分成员缺乏系 统的家庭教育专业知识，有些单亲家庭等更不用说，缺位现象 等家庭不正确的教育，种种现象表明，家庭教育缺乏专业性 、 陪伴性 。而人口老龄化现象、教育资源紧张等问题，在开放三 胎等支持政策发布后的舆情反映效果一般。
赋予游戏智能化、专业性的学科知识，基于儿童心理学设 计有利于未成年人学科教育的游戏，充分发挥人工智能、虚拟 现实 、沉浸式游戏的优势， 为解决上述问题提供一条新的思 路 。通过设计该类型的游戏以求减缓教育资源紧张，扩大教育 形式， 更正未成年人对游戏的不良吸收使用以及社会大众对 游戏的片面认识，将游戏良好的沉浸性、交互性、精细的画面、 丰富的内容向有利于儿童学科教育的方向发展， 设计有助于 锻炼未成年人学习、记忆、运用学科能力的游戏 。正确的游戏内容填充、游戏环境营造才是游戏发展的正确路径。
基于以上社会背景，探讨解决教育资源紧张、线下教育成 本高、家庭教育专业度不够，解决未成年人游戏成瘾等弊端， 研究智能化、个体化的教育型游戏的开发可能性，具有重要意 义。
(二)教育的新发展趋势
1.数据化教育 。据国家统计局的调查报告显示，在家庭消 费中，家庭教育消费该项占据 65.6%，超过 50%的家长将孩子 的教育投资排在首位(2004 年) 。[1]在校园中，如极课大数据平 台下极课同学 APP， 以数据可视化形式反映成绩以及快速智 能整理错题等功能，数据化的教育趋势逐渐上升。
2.游戏式教育 。 目前随着时代发展，学科教育游戏也在不 断发展。如：《Human Resource Machine》编程入门内容的教程式 游戏;《Crazy Machines 3》 以物理学引擎为核心的物理解密游 戏;以及手机上扇贝编程—互动式的游戏教学 。但缺乏针对 用户个体的学科教育型游戏，不同个体的学习模式不同，有的 擅长抽象思维， 有的擅长逻辑思辨; 有的对文字学习比较敏 感，有的对视频学习比较能够专注;有的适合两到三小时一节 课的长时间专注型学习，有的适合 15~30 分钟的短时学习;有 的思维比较跳跃，学科覆盖性较广，有的专精某一领域 。合适 的学习模型有助于发现不同个体的个人潜力， 也有利于不同 个体的自我发展。
(三)发展现状难点及 AI 教育型游戏优势
1.人工智能技术的增益。(1)营造良好的沉浸式效果。深度 学习超级采样即 DLSS 技术为游戏沉浸感、游戏画面作出重要 功效 。在保障游戏画质的前提下大大提升游戏帧速，进一步提 高了游戏流程度，提高了用户体验;同时，也降低了设备门榄， 使得更多用户能够以更低的门榄进行游戏， 但又不会得到太 差的视听体验 。在画面精致的游戏中，大量的模型、场景、及材 质、光线等等信息占据了庞大的硬件内存以及运行内存，完美 的画面动画需要高代价—— 内存与能耗， 为了平衡画面与游 戏流畅度，采取实时渲染当前帧，对图像后期处理增强，然后 通过输入组合多个渲染帧来保证画面细节， 这样的实时渲染 运算需要较高的性能要求。而通过 DLSS 技术能够解决设备性 能不足的问题[2] 。(2)多媒体技术：融合图形、声音、文本、视频 等多媒体信息，交互式的多媒体教学 。(3)人机交互技术：3D 立体空间显示器、沉浸式游戏技术、远程遥控技术、3D 打印机 等 。(4)可视化技术：根据数据映射形成可视化图像 。(5)仿真 技术、虚拟现实技术：丰富生动的教学模型，虚拟场景环境;可 通过切换场景与教学模型达到线上远程教学[3];
2.游戏增益 。因材施教，在目前教育资源需求量大的情况 下较难满足，人工智能的加入能够很大程度的减轻教育压力， 也能充分发挥因材施教这一教育理念 。而通过游戏化的形式， 摆脱传统型的教学模式，一是可以助力线上教学的进行，丰富 线上教学的形式; 二是游戏多样化的形式更能激发孩子们的 学习热情，也避免了线上教学由于环境因素影响，长时间对着 电子屏幕，只能看到老师人脸(甚至看不到)带来的枯燥，注意 力降低 。游戏化的形式通过沉浸式的剧情动画，形象的npc 人物设计， 既能保有课堂老师丰富的肢体形象与面对面交互带 来的专注力和吸引程度，又能做到随时随地、不受环境场地制 约的线上教学。
二、方案设计
( 一)儿童的生理心理基础
儿童正处在思维活跃的阶段， 是接受吸收知识最佳的黄 金年龄段 。他们的大脑发育尚未成熟，逻辑思维未完全开发， 创造性思维较强 。在该阶段，儿童具有强烈的好奇心，观察能 力强，喜欢问问题，主动思考研究，热衷拆卸物品 。 同时，儿童 又极易受情绪化的影响，密切观察儿童的情绪变化，照顾儿童 的情绪也是非常重要的一点 。儿童在该阶段具备极强的模仿 能力，故与儿童产生交互的人物需要重点关注 。而随着年龄的 增长，儿童的个性化表达需求也在不断增长。[4]针对以上几点， 预设了以下方案。
(二)基本方案
设计儿童 、家长、AI 三方交互型的沉浸式交互型游戏教 学 。游戏设计师、动画师们根据 AI 的智能大数据收集儿童情 绪反馈，以此为基础，设计丰富多样的游戏形式，根据心理师 的建议参考、学科老师的学科知识制作剧情动画、丰富游戏数 据库，方便 AI 在针对不同个体时智能匹配不同的任务，不同 的剧情走向，以及不同的任务奖惩范围。
1.基于儿童心理设计游戏机制大纲。收集儿童的心理反馈 数据，调整奖惩措施，如在用户完成指定任务后，情绪高涨，正 反馈高， 学习状态良好富有对学习的热情， 可以新增支线任 务，以获得更多的奖励，会加速奖励进度条。
当用户在同一学科下学习时间过长，思维停滞，学习状态 不佳，开始走神，无法集中。可以引入新学科，或另一思维形式 的小任务; 或者通过在长时间学习任务中根据儿童不同个体 状态设立暂停或调动节点，播放趣味性的学科小动画，或者学 科冷笑话等等来吸引儿童注意力 。根据教育学、幼儿心理学、 以及大脑学习思维的模式针对不同用户个体设置不同的游戏 大纲、节点任务，以及丰富的奖惩机制，家长可以根据孩子喜 好， 丰富 AI 数据库，AI 也可以通过收集儿童学习状态下的信 息反馈给家长，动态分析孩子的学科兴趣，学科特长，以及各 领域方向(逻辑、图像、创作、判断等)的动态多边形模式(相当 于游戏角色的战斗力特质) 。 比如现在热门的话题六边形战 士， 如果通过学习孩子能够以游戏可视化的方式看到自己的 进步与成长，可以大大的激发孩子的学习热情，获得很大的成 就感 。而 AI 制定的游戏大纲、节点任务也相当于是学习计划 中的长期规划和短期规划;而完成游戏任务获得的奖励，算是 学习中长短期计划的一个变相式的结果， 良好的情绪正反 馈——满足感，成就感，通过自身努力获得奖励，可以促进孩 子的不断学习，养成孩子自主学习的好习惯。
2.根据儿童性格特点设计沉浸式的剧情。情绪体验会影响 儿童的记忆效果 。据此设计剧情式游戏教学，通过学习进度触 发剧情，以儿童作为游戏主角，以第一视角进行游戏，儿童通 过不断的学习，增强自我能力，对应到主角的能力提高，冒险 的继续(仅举例，不局限于冒险类型的剧情游戏) 。如果能力没 有在短时间提高，也适当增加激励式的剧情，游戏中的 NPC 鼓 励主角(即儿童用户) 。
3.根据记忆复述设计游戏环境、界面。一般情况下，短时记 忆中的信息只能保持 20~30s，但通过重复性的复述，以增加记 忆的保持时长，延缓信息消失[5]。据此，根据用户正在学习的学 科，将界面、环境设计成有利于记忆的画面，在小细节中反复 复述知识点 。例如：学习英语时，可将简单的交互界面用词调 整为与用户程度相当的英语词组句子， 或是用户学习过的词库中的单词将其进行复现 。学习数学时，可通过简单的方程式 组成一些界面数字，如第 2. 关 。这类型的复述利于营造学科 氛围，帮助用户进入心流阶段。
4.根据记忆组块设计难度关卡 。1956 年，美国心理学家米 勒明确提出，短时记忆容量为“7±2”个组块。通过将重难点的 知识拆分成若干组块 (即设计成不同小关卡或boss 的不同血 条阶段)，通过若干较小单位的联合形成熟悉的、易记的、较大 的单位进行信息加工 。这样能够有效减少适时记忆中的刺激 单位，减少儿童学习重难点时的负担以及厌学情绪[5]。
同时在设计boss 战时，保留游戏的打击感，避免长时间难 度学习带来的疲劳， 重复的打击感会在一定程度上增强儿童 的兴奋程度和记忆程度。将往常的打击键如 J、Q、W、E 或手机 触摸屏上的按钮模块选择设计成知识问答或方程解算， 如氧 化钙和二氧化碳反应会生成什么产物?选项 A 氢氧化钙、选项 B 碳酸钙、选项 C 碱式碳酸钠 。只有选择正确选项才会对boss 产生伤害 。这种机制还可以即时地给予用户正确与错误的反 馈。
三、潜在问题
( 一)表情识别
儿童微表情的识别难点，以及表情对应的心理状况 。可能 的解决方案：直接收集儿童的回答，以趣味的形式问答或者通 过游戏 NPC 询问收集儿童当下的情绪状态和完成指定目标任 务时的心情来形成反馈机制
(二)多领域合作协调
不同领域角色间的合作难点： 如动画师如何将知识准确 地呈现出来;教师不熟悉游戏及游戏机制，可能较难给出游戏 设计的建议，心理师同理[5];家长对游戏可能仍存在着偏见，游 戏是“精神鸦片”的观念依然普遍存在于大多数家长中。
(三)游戏开发成本及盈利
大型 RPG 游戏开发难度大、成本高、周期长，更别说针对 个体化进行设计的游戏消耗的成本有多大，周期需要多长，这 需要游戏研发公司有强大的财力， 顶得住回报周期长等研发 压力[1] 。同时，动画的制作，根据 AI 收集的儿童信息后，将数据 集整合分析，针对不同类型群体设计不同情绪不同方案，需要 足够的用户量和时间周期 。而如此高成本的项目开发的商业 盈利如何设计， 如果过高的销售金额， 又会导致用户量的减 少，收集到的数据减少 。或许，目前我们只能畅想未来在游戏 动画领域的制作成本能够降低， 有更加便利的数据收集形式 便于方案设计。
参考文献：
[ 1] 吕森林 .教育游戏产业研究报告[J]. 中国远程教育 ,2004(22):44-47 .
[2] 赵 乐 瑄 .AI 给 电 子 游 戏 带 来 了 什 么? [N]. 人 民 邮 电 , 2021-08-06(007)
[3] 王卫国,胡今鸿,刘宏 . 国外高校虚拟仿真实验教学现状与发展 [J]. 实验室研究与探索,2015.34(05):214-219 .
[4] 胡越 .基于交互叙事的儿童安全教育 AR 游戏设计研究[D]. 江 苏大学,2020 .
[5] 史忠植编著 .认知科学[M].合肥：中国科学技术大学出版社 .2008 .
[6] 尚俊杰 , 李芳乐 , 李浩文 .“轻游戏”:教育游戏的希望和未来[J]. 电化教育研究,2005(01):24-26 .
(作者单位： 福建农林大学风景园林与艺术学院 福建福州 350000)
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