Gamfed Türkiye 2022 Akademik Makale Ekibi Sunar : STANDARDİZE EDİLMİŞ TASARIMDAN KİŞİSELLEŞTİRİLMİŞ OYUNLAŞTIRMAYA DOĞRU

Academic students learning online on computer and smartphone: e-learning and online courses concept

Oyunlaştırma; herhangi bir faaliyeti, sistemi, hizmet ürününü veya organizasyonel yapıları oyun deneyimi yaratacak şekilde dönüştürmek diyebiliriz. Oyunlaştırma tasarımının nasıl yapıldığının ötesinde kullanıcılıların bireysel farklılıkları, oyunlaştırma bağlamı, oyun içinde verilen tasklar oyunlaştırma deneyiminde önemli bir rol oynamaktadır. Bu yüzden oyunlaştırılmış uygulamalar için tek bir standardize edilmiş tasarımın her kullanıcıya uymadığı öne sürülmüştür (one size fits all yaklaşımı). Oyunlaştırma tasarımlarının tüm kullanıcılar için çalışma olasılığının düşük olduğu düşünüldüğünde kişilleştirilmiş (Tailored, personalized) kişiye özgü oyunlaştırma tasarımı hem araştırmacıların hem de tasarımcıların ilgisini çekmiştir. Bu yazımızda akademik makaleleri referans alarak bazı araştırma sorularımıza cevap arayacağız?

1- Oyunlaştırılmış sistemlerini kişiye özgü oyun öğelerini kullanmak için hangi yöntemler kullanılmıştır?

Çalışmaların çoğu (%67), grafikte de gösterildiği gibi kullanıcı profilini ve karşılık gelen oyun öğelerini tahmin etmeye ve modellemeye (User Modelling) odaklanmıştır. Kullanıcı modelleme kişiye özgü oyunlaştırmaya doğru çok önemli bir adım olsa da hala bu konuyla ilgili daha fazla çalışma önerilmektedir. Kullanıcı modellemesi, kişiselleştirme gibi yöntemleri farklı bir makalemizde daha detaylı inceleyeceğiz.

2- Oyunlaştırmayı kişiselleştirmeye yönelik yaklaşımlar nasıl geliştirildi?
 
Ağırlıklı olarak oyunlaştırmayı kişilleştirmek için önerilen yollar kullanıcı verileri kriterine dayanır. Daha spesifik konuşursak, çalışmaların çoğu kullanıcı tipolojilerini (Örneğin Bartle oyuncu tipleri) kullanmıştır. Bunun yanında kişilik tipleri, demografik özellikler, sistem içi davranışları baz alarak yapılan kişilleştirilmiş oyunlaştırma çalışmaları da vardır.
 
3- Oyunlaştırma Tasarımları Kişilleştirilirken En Çok Hangi Oyun Elementleri Kullanılmıştır?

 Çalışmaların çoğu, kullanıcı oyunlaştırma sistemlerini kişilleştirirken en çok kişiselleştirme (%55) ve rozetler (%52) oyun elementlerini uygulamıştır. Diğer kullanılan en çok oyun elementleri ise sırasıyla zorluklar ve seviyeler (%43), rekabet ve skor tabloları (%40)’dır

4- Oyunlaştırma Sistemlerinde En Çok Hangi Oyuncu Tipolojileri Kullanılmıştır?

Resim 1. Gamification İnspiration Card by Andrzej Marczewskij

28 çalışmanın 7’si Bartle oyuncu tiplerini kullanırken Tondello ve arkadaşları tarafından geliştirilen Hexad oyunlaştırma ölçeğinin (Andrej Marczewski) sadece 6 çalışmada kullanılmıştır. Bunun nedeni daha Hexad oyunlaştırma ölçeğinin literature yeni dahil edilmesinden dolayı olabilir. Ancak oyuncu tiplerinde bozucuların ve yardımseverler için hala sonuçlar çok net değildir.

Çalışmalarda geçen oyunlaştırma tipi ile mekanik arasındaki ilişkiyi gösteren özet aşağıdaki tabloda gösterilmiştir;

5- Örnek Bir Çalışma

Bu çalışmada Bartle’ın oyuncu tipolojisi kullanılarak, her oyuncuya en uygun olan tanımlanan mekanik seçilmiştir. Tablo 1’de ilgili oyuncu tiplerini, oyun mekaniklerini ve kişilik özellikleri belirtilmiştir. Diğer bir deyişle, bu modelde oyuncu tipleri ve kişilik testleri baz alınarak mekanikler seçilmiştir.


Oyunlaştırma Bağlamları ve Eylemleri

Oyunlaştırma yönteminde tanımlanan sonraki süreç diğer araştırmacılar (Bista ve arkadaşları) tarafından geliştirilen bir uygulamayı oyunlaştırmak için hangi görevlerin ve bağlamların tanımlanmasını sağlar. 

Uygulamaları tasarlamak için Tablo 2’de sunulan yöntemin önerdiği adımlarını izlenmiştir. İlk olarak ilk adımı takip eden eylemleri ve bağlamları belirlenmiştir. Daha sonra ise, calışmadan önerilen yönteme göre önerilen adım, uygulama içinde her bağlama uygun oyunlaştırma mekaniklerini seçmektir.

  1. Adım: Bağlam ve Eylemleri belirle

2. Adım: Eylemler için Mekanikleri Belirle

Özetle, literaturde oyunlaştırmayı kişilleştirmek için birçok farklı model kullanılmıştır. Ancak bir çok modelin özünde kişilik tipolojileri vardır. Bununda yanında seçilecek yöntem araştırmacının/tasarımcının ilgi ve becerisine göre değiştir. Mesela pilot çalışmalarla kullanıcıların davranış ve tutumlarını gözlemek araştırmacıya kullanıcılar hakkında birçok bilgi verir.

Bu yazımızda daha çok kullanıcının oyuncu tiplerine/kişilik tiplerine odaklandık. Ancak, araştırmacı bunun yanında ödülleri, aktiviteleri, zorluk seviyesini, stratejileri bile kullanıcıya özgü yapabilir. Bu yüzden oyunlastırma tasarımından önce kullanıcıları tanımak ve araştırmacının neyi kişilleştireceğimize karar vermesi önemlidir. Daha detaylı bilgi ve farklı modeller için Gustavo tarafından yazılan “Dynamic Personalization of Gameful Interactive Systems” tezini ve aşağıdaki referansları okumanızı tavsiye ederim.

Kaynaklar

Bista, S. K., Nepal, S., Colineau, N., & Paris, C. (2012, October). Using gamification in an online community. In 8th International Conference on Collaborative Computing: Networking, Applications and Worksharing (CollaborateCom) (pp. 611-618). IEEE.

Fernandes, F. T., & Junior, P. T. A. (2016, July). Gamification aspects in the context of electronic government and education: A case study. In International Conference on HCI in Business, Government, and Organizations (pp. 140-150). Springer, Cham.

Klock, A. C. T., Gasparini, I., Pimenta, M. S., & Hamari, J. (2020). Tailored gamification: A review of the literature. International Journal of Human-Computer Studies144, 102495.

Rodrigues, L., Toda, A. M., Palomino, P. T., Oliveira, W., & Isotani, S. (2020, October). Personalized gamification: A literature review of outcomes, experiments, and approaches. In Eighth   International Conference on Technological Ecosystems for Enhancing Multiculturality (pp. 699-     706).

Roosta, F., Taghiyareh, F., & Mosharraf, M. (2016, September). Personalization of gamification- elements in an e-learning environment based on learners’ motivation. In 2016 8th International Symposium on Telecommunications (IST) (pp. 637-642). IEEE.

Yazar Hakkında

Ali Şen

Plymouth Universitesinde doktora yapıyorum. Eğitim ve oyun alanına merakımdan dolayı çalışmalarım beni simulasyon oyunlarına ve oyunlaştırmaya yönlendirdi. İlerde eğitim teknolojisi, simulasyon oyunları, öğrenmeyi öğrenme gibi konularda araştırma yapmayı planlıyorum. Boş vakitlerimde genelde kitap okurum bazen de oyun oynarım. GamFed Türkiye gönüllüsüyüm.

Related Post

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak.

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.