RAGE - Der Asset Store für digitale Lernspiele

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Sophie Schuler
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1 Realising an Applied Gaming Eco-System RAGE - Der Asset Store für digitale Lernspiele Matthias Maurer, TUGraz Juni 2017

Der Vortragende Arbeitsgruppe: CSS ISDS TU Graz Interdisziplinäres

Adaptive Assessment, Serious Games, Cognitive User Modelling,

Modelling Projekte: 38 seit 1995 LEA s BOX (learning analytics) GaLA

2 Der Vortragende Arbeitsgruppe: CSS ISDS TU Graz Interdisziplinäres Team: Psychologie (10) Informatik (3) Interessen: Learning Analytics, Adaptive Assessment, Serious Games, Cognitive User Modelling, Evaluation, Decision Making, Self Regulated Learning, Cognitive Modelling Projekte: 38 seit 1995 LEA s BOX (learning analytics) GaLA (serious gaming) 80days (serious gaming) ELEKTRA (serious gaming) RAGE 2

3 Warum geht es heute? Flag-Schiff RAGE RAGE Assets TU Graz Assets Technik Demo 3

4 RAGE I EU, H2020 Projekt Februar 2015 bis Jänner 2019 Knapp 9 Millionen Budget 19 Partner/10 Länder 4

5 RAGE II RAGE SlideWiki NEWTON MATHISIS TeSLA Next-Lab Up2U BEACONING iread CRISS 5

6 RAGE II RAGE SlideWiki NEWTON Up2U BEACONING 5.9 MATHISIS 6.5 iread TeSLA CRISS 5.1 Next-Lab

Das Problem The EU based industry for non-leisure games (applied games) is an emerging business. As such, it s still fragmented and needs critical mass to compete globally.

7 Das Problem The EU based industry for non-leisure games (applied games) is an emerging business. As such, it s still fragmented and needs critical mass to compete globally. Nevertheless its growth potential is widely recognised and even suggested to exceed the growth potential of the leisure games market. RAGE: Description of Action, Grant agreement no:

8 Die Vision Um den Aufbau der Lernspielindustrie zu unterstützen: Wird RAGE in sich geschlossene Spiel Software liefern, die eine einfachere, schnellere und kosteneffektivere Spieleentwickelung ermöglicht. Wird die Software via Online Portal/sozialer Plattform alle Interessenvertretungen verbinden. 8

9 Vision to Mission RAGE Das Projekt 9

10 Vision to Mission RAGE Entwicklung Assets für einfacheres, schnelleres und kosteneffizientes Spieleentwickeln Assets 10

11 Vision to Mission RAGE Entwicklung Ecosystem Asset Marktplatz Tutoring Quelle Austauschplattform Assets Ecosystem 11

12 Vision to Mission RAGE Spiele Entwicklung von Spielen Demonstration Assets Test der Assets Evaluation der Assets Assets Ecosystem 12

13 Vision to Mission RAGE Evaluation Spiele Evaluation Assets Ecosystem Spiele Assets Ecosystem 13

14 Vision to Mission RAGE Evaluation Spiele Geschäftsmodelle Spielentwickler Assetentwickler Business Support Assets Ecosystem 14

15 Vision to Mission RAGE Evaluation Spiele Business Support Assets Ecosystem 15

16 Das (RAGE) Asset Stellt moderne Spiel-Technologie zur Verfügung Ist keine bereits weit verbreiteten Technologie (Oculus Rift, Unity game engine) Dient einen Lernzweck (z.b. Pädagogischen added value) Gewährleistet einfache Integration in existierende Spielplattformen Beinhaltet neben Software auch Tutorials, Manuals, wissenschaftliche Grundlagen ASSET 17

RAGE Assets SpeechIO Authetification Client Tracker

speech player s erkennen actions Authetification

erkennen Track player s Client Tracker Text actions

player s Liebe, Glück) actions ReaderBench

eu/rage-ecosystem/software-assets-inventory/ Virtual

Synchronisation player s actions Emotional decision

17 RAGE Assets SpeechIO Authetification Client Tracker Speech to text Spieler automatisiert & Text Track to speech player s erkennen actions Authetification Emotionen für NPCs Client Spieler Tracker automatisiert erkennen Track player s Client Tracker Text actions Klassifizierung (Erregung, Trauer, Angst, Track Wut, player s Liebe, Glück) actions ReaderBench Virtual Human Controller Client Tracker Lippen Track Synchronisation player s actions Emotional decision making Authetification Spieler automatisiert erkennen Client Tracker Track player s actions Communication Scenario Editor Gespräche mit NPCs erstellen/bewerten 18

18 TU Graz Assets Competence Feststellen der Fähigkeiten Adaption basierend auf Fähigkeiten Motivation Messen der Motivation Adaption basierend auf Motivation Player Profiling Adaption auf Persönlichkeit 19

19 Struktur Assets Client-seitig Asset Architektur Server-seitig C#, Typescript AssetManager, Bridges Beliebige Programmiersprache Docker 20

20 Struktur Assets Client-seitig Asset Architektur Server-seitig C#, Typescript AssetManager, Bridges Beliebige Programmiersprache Docker 21

21 Plattform Das Client-side Asset RAGE Spieleentwickler Plattform Settings Asset Spiel Asset- Manager Bridge 22

22 Technische Evaluierung I Erstellen eines Spieles, dass die Assets praktisch einbindet Competence Assets Erstellen der Lern-Domäne (= Domainmodel) (LD) Erstellen von Spielsituationen passend zu den LDn Laden der Spielsituation basierend auf Wissensstand des Spielers Updaten des Wissensstandes basierend auf Spieler-Performance Motivation Assets Erstellen Motivationsstruktur Tracking der Aktivitäten + Interventionen Player Profiling Fragebogen auswählen + Anpassung vornehmen 23

23 Auswahl Technische Evaluierung II Auswahl Auswahl Start 24

24 Technische Umsetzung Und so sieht das dann praktisch aus 25

ENDE Kontakt Facebook https://www.facebook.com/rageproject/ Rage Homepage http://rageproject.eu/contact/ Twitter https://twitter.com/rageappliedgame Google + https://plus.google.

25 ENDE Kontakt Facebook Rage Homepage Twitter Google + LinkedIn Informationen Rage Homepage TU Graz Assets CSS Arbeitsgruppe 26

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