OPUS


Volltext-Downloads (blau) und Frontdoor-Views (grau)

Konzept und Integration von linearem Missionsdesign im Lernspiel ‚Finanzmars‘ zur Steigerung der Langzeitmotivation des Lernenden

  • Diese Arbeit behandelt, wie in einem rundenbasierten Strategiespiel ein System zur Integration linearen Missionsdesigns implementiert wurde. Es erlaubt, Missionen anzulegen und in Szenarien zu gruppieren, welche sich wiederum in einer Kampagne zusammenfassen lassen. Dabei können beliebig viele Kampagnen gleichzeitig existieren, ohne dass sich deren Inhalte überschneiden. Die Implementierung des Systems ist umfangreich beschrieben und wird mit relevanten Code-Beispielen veranschaulicht. Das Spiel wurde hinsichtlich der Player Experience, Usability und User Experience mit den Fragebögen MEEGA+ und AttrakDiff evaluiert. Eine Evaluation der User Experience mit AttrakDiff wurde auch für den zum Spiel gehörenden Inhaltseditor durchgeführt. Die dabei ermittelten Ergebnisse zeigen, dass beide Anwendungen von den Probanden grundsätzlich gut bis sehr gut wahrgenommen werden. Durch eine Detailanalyse der einzelnen Wertungen sowie dem zusätzlich gegebenen Feedback konnten Stärken und Schwächen identifiziert werden. Um die Schwachpunkte in zukünftigen Entwicklungsbestrebungen effizient bearbeiten zu können, sind passende Vorschläge und detaillierte Erklärungen der Ursachen beigefügt worden. Der Mehrwert des Kampagnensystems hinsichtlich wahrgenommener Qualität und Motivation wird durch einen Vergleich mit Evaluationsergebnissen einer früheren Version bewiesen. Diese wurden in dem dieser Arbeit vorangegangenen Forschungsmodul, in welchem die damalige Spielversion ebenfalls mit MEEGA+ evaluiert wurde, ermittelt. Zum Verständnis der Arbeit wird Vorwissen mit der Game Engine Unity sowie ihrer grundlegenden Konzepte, bspw. GameObjects und daran angebundene Komponenten, vorausgesetzt. Da an verschiedenen Stellen Bezug auf das Forschungsmodul sowie den darin erlangten Erkenntnissen genommen wird, ist die Konsultation des zugehörigen Abschlussberichtes empfehlenswert. Er liegt dieser Arbeit als digitale Anlage F bei.

Download full text files

Export metadata

Additional Services

Share in Twitter Search Google Scholar

Statistics

frontdoor_oas
Metadaten
Author:Oliver Maximilian Seidel
Advisor:Marc Ritter, Manuel Heinzig
Document Type:Master's Thesis
Language:German
Year of Completion:2022
Granting Institution:Hochschule Mittweida
Release Date:2022/07/12
GND Keyword:Lernspiel; Programmierung
Page Number:206
Institutes:Angewandte Computer‐ und Bio­wissen­schaften
DDC classes:005.1 Programmierung
Open Access:Frei zugänglich
Licence (German):License LogoUrheberrechtlich geschützt