論文の概要: Examining and Comparing the Effectiveness of Virtual Reality Serious Games and LEGO Serious Play for Learning Scrum
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00334v1
- Date: Sat, 29 Jun 2024 06:37:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 05:31:09.890575
- Title: Examining and Comparing the Effectiveness of Virtual Reality Serious Games and LEGO Serious Play for Learning Scrum
- Title（参考訳）: スクラム学習におけるバーチャルリアリティシリアスゲームとLEGOシリアスプレイの有効性の検討と比較
- Authors: Aldo Gordillo, Daniel López-Fernández, Jesús Mayor,
- Abstract要約: 本稿では、LEGO Serious Play方法論に基づく学習活動と仮想現実に基づく真剣なゲームのスクラム学習効果と関連するアジャイルプラクティスを比較し、比較する。
その結果、両方のゲームベースの学習アプローチは、パフォーマンスとモチベーションを学習するという点で、スクラムと関連するアジャイルプラクティスを学ぶのに効果的であることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40964539027092917
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Significant research work has been undertaken related to the game-based learning approach over the last years. However, a closer look at this work reveals that further research is needed to examine some types of game-based learning approaches such as virtual reality serious games and LEGO Serious Play. This article examines and compares the effectiveness for learning Scrum and related agile practices of a serious game based on virtual reality and a learning activity based on the LEGO Serious Play methodology. The presented study used a quasi-experimental design with two groups, pre- and post-tests, and a perceptions questionnaire. The sample was composed of 59 software engineering students, 22 of which belonged to group A, while the other 37 were part of group B. The students in group A played the virtual reality serious game, whereas the students in group B conducted the LEGO Serious Play activity. The results show that both game-based learning approaches were effective for learning Scrum and related agile practices in terms of learning performance and motivation, but they also show that the students who played the virtual reality serious game outperformed their peers from the other group in terms of learning performance.
- Abstract（参考訳）: 近年,ゲームベースの学習手法に関する研究が盛んに行われている。
しかし、この研究を詳しく見てみると、仮想現実の真剣なゲームやLEGO Serious Playのようなゲームベースの学習アプローチを調べるためには、さらなる研究が必要であることが分かる。
本稿では、LEGO Serious Play方法論に基づく学習活動と仮想現実に基づく真剣なゲームのスクラム学習効果と関連するアジャイルプラクティスを比較し、比較する。
本研究は,2つのグループ,テスト前とテスト後の2つのグループ,および知覚質問紙を用いた準実験設計を用いた。
サンプルは59人のソフトウェア工学の学生で構成され,うち22人はグループAに属し,残りの37人はグループBに属していた。
その結果、ゲームベースの学習アプローチは、パフォーマンスとモチベーションを学習するという点でスクラムや関連するアジャイルプラクティスを学ぶのに効果的であることがわかったが、仮想現実の真剣なゲームをプレイした学生は、学習パフォーマンスの点で他グループよりも優れた成績を示した。
関連論文リスト
- AMONGAGENTS: Evaluating Large Language Models in the Interactive Text-Based Social Deduction Game [12.384945632524424]
本稿では,シミュレーション環境における人間行動のプロキシの作成に焦点をあてる。
我々の研究は、最先端の大規模言語モデル(LLM)がゲームルールを効果的に把握し、現在の状況に基づいて意思決定できることを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-23T14:34:38Z) - Inclusion in Virtual Reality Technology: A Scoping Review [0.3626013617212666]
本稿では、既存のVR研究文献のインクルージョンに関するスコーピング分析を行う。
対象とするグループに基づく文献を,能力,性別,年齢に分類し,コミュニティによるVR体験のデザインを研究する。
後者のグループでは、より明確でより重要な事例として、主に先住民に焦点をあてる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-23T18:55:48Z) - Accelerate Multi-Agent Reinforcement Learning in Zero-Sum Games with
Subgame Curriculum Learning [65.36326734799587]
ゼロサムゲームのための新しいサブゲームカリキュラム学習フレームワークを提案する。
エージェントを以前に訪れた状態にリセットすることで、適応的な初期状態分布を採用する。
我々は,2乗距離をNE値に近似するサブゲーム選択指標を導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-07T13:09:37Z) - Technical Challenges of Deploying Reinforcement Learning Agents for Game
Testing in AAA Games [58.720142291102135]
本稿では,既存の自動ゲームテストソリューションに,スクリプト型ボットをベースとして,実験的な強化学習システムを追加する取り組みについて述べる。
ゲーム制作において強化学習を活用するためのユースケースを示し、ゲームのために同じ旅をしたいと思う人なら誰でも遭遇する最大の時間をカバーしています。
我々は、機械学習、特にゲーム生産において効果的なツールである強化学習を作るのに価値があり、必要であると考えるいくつかの研究指針を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-19T18:19:23Z) - SPRING: Studying the Paper and Reasoning to Play Games [102.5587155284795]
我々は,ゲーム本来の学術論文を読み取るための新しいアプローチ,SPRINGを提案し,大言語モデル(LLM)を通してゲームの説明とプレイの知識を利用する。
実験では,クラフトオープンワールド環境の設定下で,異なる形態のプロンプトによって引き起こされる文脈内「推論」の品質について検討した。
我々の実験は、LLMが一貫したチェーン・オブ・シークレットによって誘導されると、洗練された高レベル軌道の完成に大きな可能性があることを示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-24T18:14:35Z) - Leveraging Cluster Analysis to Understand Educational Game Player
Experiences and Support Design [3.07869141026886]
教育ゲームデザイナが観客のプレイスタイルを理解する能力は、ゲームデザインを改善する上で不可欠なツールである。
我々は,データクラスタリングのベストプラクティスを用いて,小さな教育ゲームスタジオ内での使用が可能な,シンプルで再利用可能なプロセスを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-18T14:51:15Z) - A Systematic Review on Interactive Virtual Reality Laboratory [1.3999481573773072]
本研究は,VRを用いた品質教育における作業の理解を目的としたものである。
バーチャルリアリティーを教育に取り入れることで、学生はより効果的に学習できるようになる。
このことは、学習におけるVR利用の大幅な拡大の重要性を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-26T07:16:01Z) - Playful Interactions for Representation Learning [82.59215739257104]
本稿では,下流タスクの視覚的表現を学習するために,遊び心のあるインタラクションを自己指導的に利用することを提案する。
19の多様な環境で2時間の遊び心のあるデータを収集し、自己予測学習を用いて視覚的表現を抽出する。
我々の表現は、標準的な行動クローニングよりも一般化され、必要なデモの半数しか必要とせず、同様の性能を達成できる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-19T17:54:48Z) - Learning from Learners: Adapting Reinforcement Learning Agents to be
Competitive in a Card Game [71.24825724518847]
本稿では,競争力のあるマルチプレイヤーカードゲームの現実的な実装を学習・プレイするために,一般的な強化学習アルゴリズムをどのように適用できるかについて検討する。
本研究は,学習エージェントに対して,エージェントが競争力を持つことの学習方法を評価するための特定のトレーニングと検証ルーチンを提案し,それらが相互の演奏スタイルにどのように適応するかを説明する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-08T14:11:05Z) - Exploration Based Language Learning for Text-Based Games [72.30525050367216]
本研究は,テキストベースのコンピュータゲームにおいて,最先端の性能を発揮できる探索・模倣学習型エージェントを提案する。
テキストベースのコンピュータゲームは、自然言語でプレイヤーの世界を記述し、プレイヤーがテキストを使ってゲームと対話することを期待する。
これらのゲームは、言語理解、問題解決、および人工エージェントによる言語生成のためのテストベッドと見なすことができるため、興味がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-01-24T03:03:51Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。