Beispiel für einen 2-zeiligen Titel

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Beispiel für einen 2-zeiligen Titel
Konzeptionelle Aspekte eines Exergames am
Beispiel von motivotion 60+
Oliver Korn [lässt herzlich grüßen, sein Flug wurde einige Stunden verschoben]
Michael Brach
Gesund bleiben ausgerechnet mit einem
Computerspiel?
Aufgaben:
1. Konzeption
2. Trainingskonfiguration und Qualitätssicherung
3. Gamification
2
Beispiel: Wagenrennen, Kolosseum, Rom
3
Regelkreise für die Trainingskonfiguration
University of Applied Sciences Esslingen
4
Spielidee und Mini-Games

Kern der Spielidee ist eine Weltreise mit dem Flugzeug zu verschiedenen Städten
mit jeweils einer oder zwei wichtigen Sehenswürdigkeit:







Rom, Kolosseum (Wagenrennen)
Paris, Notre Dame (Treppensteigen, Glockenläuten)
Venedig, Markusplatz (Tauben)
Athen, Akropolis (Tanzen)
Rio de Janeiro, Fußballstadion (Fußball)
Reisen zwischen den Städten (Flugspiel)
Jeweils 2 Spiele fokussieren einen eigenen Trainingsschwerpunkt:
Fokus
Kraft
Balance
Komplex
Flug
Fußball
x
Wagenrennen
Tauben
Treppensteigen
x
Glockenläuten
x
Tanzen
x
x
x
x
Auf- und Abstiege

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


Es gibt nur drei Schwierigkeitsstufen: Einfach, Mittel, Schwer.
erfolgreiche Aktionen wie das Überholen eines Gegners werden belohnt,
Fehler wie das Rammen eines Vogels werden „bestraft“
Neben Bonus-Punkten (grün) für richtige Aktionen
gibt es Punkte-Abzüge für falsche Aktionen (rot).
Punkte fliegen in die Punktebox und diese leuchtet entsprechend grün oder rot auf.
Sobald in einem Spiel mehr Punkte gesammelt werden, als für die nächste Stufe
nötig, steigt der Spieler um eine Stufe.
Bleibt die Punktezahl unter dem für den Stufenerhalt nötigen Wert, steigt der Spieler
eine Stufe ab.
Stufen werden für jedes Spiel getrennt betrachtet. Zum Beispiel kann ein Spieler im
Flugspiel schon bei "Schwer" sein, beim Taubenverscheuchen jedoch erst bei
"Einfach".
Um den „Kampf um die Stufe“ transparent zu machen,
wird in die Punkteanzeige ein "Level-Balken" integriert,
der anzeigt, wann ein Spieler aufsteigt bzw. absteigt.
6
Motivierende Elemente

Gerade auch für ältere Personen sind Anerkennung
und Respekt von größter Bedeutung.

Daher wird permanent positives Feedback erzeugt.

Folgende Mechanismen werden hierfür eingesetzt:





Permanente Visualisierung
von Erfolgen und Fehlern
in-game, z. B. durch
Aufleuchten der
Bildschirmkanten
Levelaufstiege
und -abstiege
Medaillen
und Erfolge
szenarioübergreifend
szenariospezifisch
7
Ausblick
In both solutions…
•…the input side is realized
by motion recognition
•…the user interface allows
implicit interaction [1]
•…natural interaction
is supported
The continuous interpretation
of motion data
allows real-time feedback
Exergame enriching
and gamification
sports exercises
for the elderly
Assistive system
using gamification
elements
[1] Schmidt, A., Implicit Human Computer Interaction Through Context.
Personal Technologies, vol. 4, no. 2&3, pp. 191-199, 2000
University of Applied Sciences Esslingen
8
Thanks for your attention!
Questions?
Oliver Korn M.A.
University of Applied Sciences
Lab Production Management
HCI & Interactive Wizards
Kanalstr. 33, 73728 Esslingen,
Germany
oliver.korn@hs-esslingen.de
Dr. Michael Brach
Westfälische Wilhelms-Universität
Münster, Institute for Sports
Sciences
Horstmarer Landweg 62b
48149 Münster, Germany
michael.brach@uni-muenster.de
University of Applied Sciences Esslingen
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Prototype 1: Flow & Scaling in Exergames
First Results from a Quantitative Study
Daily Score Rate
12
Study Design:
P3
10
score / time
•data just recorded
(2 weeks ago)
•19 players aged 60-93,
average age 76
P5
P6
8
P7
6
P8
P9
4
P14
P15
2
•7 days
P16
0
Day 1
P18
Day 2
Day 3
Day 4
Day 5
Day 6
Day 7
P19
day
First results:
•11 players (ca. 58%)
played 6 of 7 days
1400
30,0
1200
25,0
score
1000
20,0
800
15,0
600
10,0
400
University of Applied Sciences Esslingen
score
duration [min]
5,0
200
0
Day 1
minutes per day
Mean duration and score per day (n=11)
Day 2
Day 3
Day 4
Day 5
Day 6
0,0
Day 7
10
Prototype 1: Flow & Scaling in Exergames
First Results from a Quantitative Study
Analysis of individual levels:
Mean z(score rate)
•Z-Transformation
0,40
•Z = (X-mean) / SD
0,20
•duration and score
have a positive correlation
0,00
Day 1
Future analysis:
•considering individual
pathways and training
configuration
•within and between sessions
University of Applied Sciences Esslingen
z(score rate)
First results:
Day 2
Day 3
Day 4
Day 5
Day 6
Day 7
-0,20
-0,40
-0,60
-0,80
day
11