游戏是一种学习
很多人理解游戏与学习是对立的；也有一些游戏设计师理解游戏中的新手引导是一种学习，而这个说法也只是正确了一部分。其实游戏是一种学习，是说整个游戏过程。玩家是学习者，游戏设计师是教师，你需要考虑把知识“悄悄”地教给玩家，玩家要觉得是我自己学会了游戏，不是谁教的。
首先这里提到的“游戏与学习”不是游戏化，游戏社会价值，严肃游戏等交叉概念，是纯粹的游戏设计应用方法。
1.怎么感觉还是在说新手引导？绝对不是！新手引导本身就应该是游戏，或者说游戏本来也不应该有新手引导的概念，那种强制玩家点击某处或大量阅读信息的设计都算是非常低效的引导设计。
2.理解“游戏就是学习”，要理解前序的一个概念“游戏是一系列待解决的有趣问题”，所以游戏是学习特指“解决问题”式的学习，而比如阅读信息是另一类学习模式（这里拓展思考一下，如何认识人类的学习行为？）。由于是一种解决问题式的学习，所以这也导致部分观点，认为游戏是练习，这一说法能讲通，后面提到的“刻意练习”方法就是一种很有效的游戏设计方法。
3.既然游戏是一些列有趣的问题，设计师就是出题者，玩家就是解题者。但出题者的目的不是为了难住玩家，而是为了留住玩家自愿继续解题。所以玩家的问题必须要有趣，要持续有趣，有趣到值得玩家去研究数小时至数百个小时（因为只有这样玩家才愿意付钱）。关于什么是有趣，这再另一篇文章中有介绍。
在已有的游戏产品中，有不少类型的“问题”已经被验证是玩家自愿继续解题数小时至数百个小时的，比如枪、车、球、美女、赌博、横版过关、动作等
上面是一些被反复验证的问题类型，可是为什么游戏会被分类，上述的分类也并不是单纯的按照问题来分类的，分类角度有些是从游戏的题材出发，有些是从游戏的核心玩法出发；
只有游戏比较多的时候才会出现分类，最初的分类是面向玩家的便于锁定目标用户，用户看到游戏类型后可以更好的知道是否是自己想玩的游戏。
很多学者尝试给游戏从学术的角度分类，1984年chris crawford曾在《电子游戏艺术》中，首次尝试给游戏分类。成功预测了后面的玩法融合，以及错误的预测了体育游戏的没落。
用分类的角度切入，去思考游戏设计是低效的，有弊端的，甚至是有错误引导的。相对而言，应该从“问题体验”的角度出发，去思考游戏设计。
案例A、问题体验的纵向迭代演变：
3C澄海
MOBA起源于，2002年魔兽争霸3地图编辑器，由eul所创作的defense of the Ancients，2002-2006年有很多版本，ice frog 冰蛙集大成者，乐于听取玩家意见，但是他有一个意见非常固执，不做DOTA的商业化，内部开始分裂。2007年Guinsoo加入了Riot games（设计了LOL早期64个角色，一直到琴女）。2009年DOTA与暴雪开启了版权之争，12月5日，冰蛙与v社达成合作，促成了后续推出的dota2，
所以moba的英文翻译并不准群，是个营销概念（商业宣传不愿意叫dota），更准确的说法应该是ARTS（ARTS，action real-time strategy），（Aeon of Strife）星际争霸的一张MOD的地图，或者DOTAlike
1980，两位程序员Michael toy, Glenn Wichman利用Unix系统终端研发的程序语言CursCurses library，开发了一款地牢迷宫类的RPG，视觉是利用ASCII代码来形成的，类似今天的颜文字，总之很简陋。但由于图形界面简单，也就地图的随机生成创造了条件。两位设计师是文字冒险类的死忠，当时的痛点就是玩过一遍之后游戏就被丢弃掉了，也就是我们说的游戏复玩性。所以Rouge是为了通过有限的设计工作得到玩家尽可能长的体验时间。
2008年柏林解释
特点：
1.地图随机
2.不可恢复的死亡（不存档）
3.回合制
4.网格制，怪物玩家都要占1格 ……原教旨主义
案例B、问题体验的横向迭代融合：
4.所以设计师学会给玩家什么样的问题体验的设计，给多少问题，给问题的顺序、给问题的节奏，就是游戏的关卡设计。这里要正确理解“问题”的范畴、广度，问题的呈现形式很多，尤其是电子游戏可以呈现很多现实的，超现实的问题样式。
换句话说，设计师是通过有趣的问题体验的设计吸引玩家参与游戏，通过题量大小、题型难度不来断给玩家参与动力；
玩家留下的四种方式：
A、赢了，想解新题 （上瘾了没玩够）
B、失败了，想再尝试 （上头了，不愿意认输，感觉能赢）
C、答案不只一种，发现新解法 （可复玩性、随机性）
D、一有空，就想回来再解题 （有钩子，惦记着）
最具有性价比的一类方式，显然是C，可以供玩家反复尝试解题，而答案却动态变化的问题。
Raph Koster 在 A theory of fun 一书中说过
“Fun is another word for learning.”
后手策略：若对方占中心则占角；若对方占角则占中心；若对方占边则占中心或角
博弈策略：
评估控制区域：计算自己占据的关键位置数量（中心、角落价值更高）
判断威胁程度：识别双方两子连线数量，预判下一步胜负可能性
权衡进攻与防守：根据当前局势决定是优先创造胜利还是阻止对手
当你知道了井字棋的必赢策略后，fun还能持续多久？
“游戏注定要变得厌烦”这句话很值得思考，原文如下：
This is what games are for. They teach us things so that we can minimize risk and know what choices to make. Phrased another way, the destiny of games is to become boring, not to be fun. Those of us who want games to be fun are fighting a losing battle against the human brain because fun is a process and routine is its destination.
AI总结书的脑图
所以这个过程中，由于玩家对解题方法的逐渐熟悉，自身的解题能力提升了，所以设计师必须给出新的挑战（机制的变化）；只有这样玩家才能不断的认识新模式、学习新模式、解决新模式，从而获得乐趣。
“事物从我们不能理解的模式变成能够理解的模式，这个过程令我们愉悦”
由此，可以把玩家与游戏设计师的关系解读为一种非常脆弱的师生关系，是指看待玩家就像看待一个非常没有耐心的学习者一样。就好像你教小孩子学英语，必须要手舞足蹈的做些有趣的东西吸引他，因为小孩子很没耐心，自己做不好的时候就会无情地离开游戏。
所以对于游戏设计师来说，是一次非常缓慢与艰难的引导教学行为。更重要的是，这个教学过程，老师与学生是无法直接沟通的，只能通过“课件”也就是游戏的产品来悄悄地进行教学。
♣♣♣A重要知识点：
从玩家角度来理解，游戏难度曲线的设计，对应的高频次的理论是心流理论。但这个理论能给设计维度带来的启示有限。
美国心理学家米哈利·奇克森特米哈伊（Mihaly Csikszentmihalyi) ,Claremont Graduate University
- 享乐不是幸福（比如极限挑战）
- 财富和地位只是社会认可（是由于获得财富和地位比较困难，所以一旦获得会受到社会认可。如果社会认可的内容改变，则幸福感改变）
- 心流是精神负熵，热力学第二定律：宇宙万物趋于熵增，薛定谔：负熵，米哈利提出了精神熵，精神负熵。（酒）
- 明确目标（自身喜欢、自愿参与）
- 即时有力的反馈
- 目标与能力的匹配（挑战自身技能10%~15%）
♣♣♣B重要知识点：
从设计师角度来理解，游戏难度曲线的设计，对应的高频次的理论是教学理论。这个领域对游戏设计非常具有启发。
如何使用良好的教学方法，让玩家顺滑解题。
加涅9步教学法
罗伯特・米尔斯・加涅(1916 年 8 月 21 日 – 2002 年 4 月 28 日) 是美国著名教育心理学家，被誉为教学心理学的奠基人和 “教育技术领域的先驱”。1965 年出版《学习的条件》，奠定其学术地位，该书后经三次修订，最终版本为《学习的条件与教学论》。曾任教于多所大学，包括普林斯顿大学、康涅狄格大学和佛罗里达州立大学。
1.Gain information:In order for learning to occur, you must get the attention of your students. Get to know your students and figure out what will work for them. Sometimes a short video, demonstration or an interesting story about your topic will pique their interest.
2.Inform Learner of Objective:Letting the students know what you expect of them is a great way for the students to focus their learning. Well prepared learning objectives lay the groundwork for assessing student performance.
3.Stimulate Recall of Prior Information:Each time you learn something new, you are associating that new information with something that you already know. You may not even realize you’re doing it.
But, to help students succeed, consider what prior learning will help them make associations with your new material.
4.Present Information:The new content should be arranged in logical steps and chunked into “digestible” sizes in order to optimize student success. Remember that your students represent a variety of learning styles. Try to present your material in a variety of ways to help each learning style make sense of the content.
5.Provide Guidance:Guidance for your students can come in many forms. You could use analogies to help your students perform associations with previously learned material. You could use study aides like graphics or pneumonics to help students remember facts. You can show demonstrations or present case studies to help give real-life examples.
6.Elicit Performance:Give your students a chance to demonstrate if they are learning the new material. Eliciting performance most often takes the form of homework. However, inclass work may provide the best chance for instructors to provide feedback in an immediate and more relevant way.
7.Provide Feedback:What is the most important thing you wish to receive when you’ve just tried something for the first time? Feedback. “How did I do, Was that okay? What could I have done better?” Your students have that same expectation when you elicit their performance through homework or in-class work. They want to know how they did. They want to see where they were right and where they were wrong. Most importantly, where they are wrong, they want to know how to get it right next time. Students may not always be happy to receive this kind of feedback, but when it is done right it provides a great learning opportunity and will allow the students to learn in a much deeper way.
8.Assess Performance:If eliciting performance is represented by homework, assessing performance can be represented by quizzes or tests. As mentioned above, if you’ve constructed your learning objectives well, your assessments are much easier to create. Assessing performance lets students know how well they have been able to achieve the learning objectives.
9.Enhance Retention and Transfer:According to Benjamin Bloom (Bloom’s Taxonomy), the goal of instruction is to help students move from away from the basic level of knowledge or remembering to higher levels of learning like applying and transferring the knowledge to new situations. Although each subject has different ways to aide retention and transfer, repetition is often used as a way to help information retention. Transfer of learning once the students have a thorough understanding of what they have learned and can find situations where this new information can be applied outside of the current lesson or outside the classroom. The most
effective retention occurs when students often are presented with the opportunity to apply the new information.
1. 获取信息（Gain Information）要实现有效教学，首先必须吸引学生的注意力。了解你的学生，找到适合他们的教学方式 —— 有时一段短视频、一次演示操作，或是与主题相关的趣味故事，都能激发他们的兴趣。
2. 明确学习目标（Inform Learner of Objective）让学生清楚你的教学期望，是帮助他们聚焦学习重点的关键。精心设计的学习目标，能为评估学生表现奠定基础。
3. 激活已有知识（Stimulate Recall of Prior Information）人们学习新知识时，总会不自觉地将其与已有知识建立关联。为了帮助学生更好地掌握新知，教师应主动梳理：哪些先前所学能助力学生建立新旧知识的联结。
4. 呈现教学内容（Present Information）新内容应按逻辑步骤编排，并拆解为 “易于理解” 的模块，以最大化学生的学习成效。需注意学生的学习风格存在差异，应采用多样化的呈现方式，让不同学习风格的学生都能理解内容。
5. 提供学习指导（Provide Guidance）给学生的指导方法多种多样：可运用类比法帮助学生关联已有知识；可借助图表、记忆术等学习辅助工具帮助学生记忆知识点；也可通过演示操作或案例分析，提供真实的生活实例参考。
6. 引导实践运用（Elicit Performance）为学生创造机会，让他们展示对新知识的掌握程度。引导实践运用最常见的形式是布置作业，但课堂练习能让教师更及时、更有针对性地提供反馈，效果可能更佳。
7. 给予反馈评价（Provide Feedback）当人们首次尝试某件事时，最渴望得到的是什么？是反馈。学生通过作业或课堂练习展示学习成果后，也会有同样的疑问：“我做得怎么样？是否正确？还有哪些可以改进的地方？” 他们希望知道自己的表现，明确对错之处，更重要的是，在出错时了解下次如何改正。学生可能未必总是乐于接受反馈，但恰当的反馈能创造极佳的学习机会，帮助他们实现深度学习。
8. 评估学习成效（Assess Performance）如果说 “引导实践运用” 对应的是作业，那么 “评估学习成效” 对应的则是小测验或考试。如前所述，若学习目标设计合理，评估环节也会更易开展。通过成效评估，学生能清楚自己是否达成了学习目标。
9. 强化知识留存与迁移（Enhance Retention and Transfer）根据本杰明・布鲁姆的 “布鲁姆分类法”（Bloom’s Taxonomy），教学的目标是帮助学生从 “记忆” 等基础认知层面，向 “应用”“迁移” 等高阶学习层面进阶。尽管不同学科提升知识留存与迁移的方法各异，但重复练习是常用的留存策略；而知识迁移则需要学生在充分理解所学内容后，能在当前课程之外或课堂之外的场景中运用新知。最有效的知识留存，往往发生在学生频繁获得新知应用机会的过程中。
植物大战僵尸全流程
关于如何拆解学习目标的理论:对于游戏设计中目标设计
本杰明・布鲁姆是美国当代著名教育心理学家、教育家，曾任芝加哥大学教育系教授，是 20 世纪教育领域最具影响力的学者之一。布鲁姆分类法本质是一套层级化的学习目标分类体系，核心分为三大领域：认知领域（Cognitive Domain）、情感领域（Affective Domain）、动作技能领域（Psychomotor Domain） 。其中，认知领域分类法应用最广，也是教育实践中最常参考的框架，以下重点详解。
1. 认知领域（Cognitive Domain）
修订版认知过程维度（六个层级）
1. SMART原则，什么是目标：
spcific，目标必须清晰、具体，不含模糊表述，明确 “做什么、谁来做、针对什么场景”
measurable， 目标需有量化指标或明确判断标准，能通过数据 / 结果验证 “是否完成”
attainable，目标需基于现有资源（能力、时间、预算），既不过于简单（无挑战），也不过于苛刻（无法完成）
relevant，目标需与个人 / 团队的核心目标、长期方向一致，避免 “无关紧要的任务”
Time-bound，目标需设定明确的截止时间或时间节点，避免 “无限期拖延”
SMART 原则并非由单一学者独立提出，而是基于目标管理（MBO, Management by Objectives）理论逐步演变而来。
2.1968年，美国管理学家埃德温洛克，提出的目标设置论——洛克定律，“跳一跳，够得到”。埃德温・洛克（Edwin A. Locke）在 1968 年发表的《工作激励中的目标设置》一文中，基于大量实验研究提出目标设置论（Goal-Setting Theory） ，核心结论被简化为 “跳一跳，够得到” 的 “洛克定律”—— 即：当目标具有 “适度挑战性”（略高于当前能力，但通过努力可实现）时，能最大程度激发人的动机、专注力和绩效表现；目标过低（无需努力）或过高（无法企及）都会降低积极性。
| 核心要素 | 定义与作用 |
|---|---|
| 清晰具体性 | 目标需明确（而非模糊），让人知道 “要做什么、做到什么程度”—— 这是目标产生激励的基础 |
| 适度挑战性 | 目标难度需匹配能力：略高于当前水平（“跳一跳”），但通过资源整合、技能提升可实现 |
| 反馈机制 | 需通过数据、评价等方式，让执行者知道 “进度如何、是否达标”—— 反馈能调整行为方向 |
| 自我效能感 | 执行者需相信 “通过努力能完成目标”（即 “够得到” 的主观认知）—— 信心是行动的前提 |
3.《给孩子的五顶学习帽》，是付立平著（蜂蜜教育创办人，樊登读书・新父母学习力导师）的教育类畅销书，书中将孩子学习能力形象地比喻为五顶不同颜色的学习帽，其中 “跳一跳够得到” 的理念作，其中白色学习帽与游戏设计关联紧密
六步目标法（与洛克定律 “跳一跳够得到” 紧密结合）：
-
- “谁说了算”— 孩子自主设定目标
- “跳一跳够得着”— 将大目标拆解为适度挑战的小目标 （拆解玩家技能学习过程）
- “及时提醒”— 约定提醒信号
- “微小成就感”— 让阶段成果可见 （游戏要时时刻刻有反馈，有记录）
- “及时总结”— 根据进展调整目标
- “仪式感”— 庆祝每一步成功，（为玩家缔造仪式感，成就大于实质奖励，可有惊喜感）
4.解决问题式的学习，孪生的产物就是失败式学习。“有趣的问题”换一个表达：失败之后还愿意再来的问题。愿意再来就是有效的失败，换个表达：玩家感觉自己下次能够成功的失败（因为玩家是想赢的）。心理学家马努、卡普尔，提出有效失败的概念，马努・卡普尔 (Manu Kapur)是新加坡 – 瑞士双国籍教育心理学家，现任苏黎世联邦理工学院 (ETH Zurich) 学习科学与高等教育教授，新加坡 – ETH 中心主任。他于2008 年在新加坡国立教育学院 (NIE) 担任学习科学实验室主任期间正式提出 “有效失败”(Productive Failure) 理论。
有效失败是指学生在没有充分结构化指导的情况下尝试解决复杂的非良构问题时经历的失败，这种失败能促进深层次学习和知识迁移。
核心要点：
- 学生先自主探索，再接受指导（先尝试后指导的教学顺序）
- 失败是有意设计的学习环节，而非简单的错误
- 表面失败但内在有显著学习成效，能激发学生 “探明真相” 的内在动机
四种学习类型的划分，卡普尔将学习结果分为四类：
5.《刻意练习》作者安德斯 艾利克森， (Anders Ericsson)（1947-2020）是瑞典裔美国心理学家，佛罗里达州立大学心理学教授，被誉为 “专家表现研究领域的全球顶尖学者”，他的学术轨迹融合了跨学科研究的独特视角。1993 年，艾利克森在《心理学评论》发表里程碑论文，正式提出 “刻意练习”(Deliberate Practice) 概念，彻底颠覆了 “天赋决定论” 的传统认知 。
| 要素 | 核心内涵 | 实践要点 |
|---|---|---|
| 明确目标 | 定义清晰、可衡量的具体目标，非模糊的 “我要更好” | 将大目标拆解为 “最小成长单元”，如 “本周内将钢琴某段落速度提升 10% 且无错音” |
| 专注投入 | 全神贯注于练习过程，排除干扰，深度思考 | 在 “注意力专区” 练习，避免机械重复 |
| 即时反馈 | 持续获得精确反馈，识别差距并及时调整 | 借助导师指导、录音、视频回放等方式获取客观反馈 |
| 突破舒适区 | 在 “拉伸区” 练习 ——”跳一跳够得到” 的难度 | 挑战适中难度任务，既不过于简单导致乏味，也不过于困难引发挫败 |
*任何技能都可以训练，天赋都可以
*要有特定的练习目标
*练习目标要逐级量化拆解、拆解到SMART原则，越细越好，越系统越好。（这一步就是问题设计）
*为根级目标设定训练计划：科学具体（经过实践验证的）、同心圈（舒适区、学习区、恐慌区）（《认知觉醒》提到）
*练完一定要及时反馈（游戏化）
*找到学习共同体（玩家合作或竞技，或NPC陪伴感）
6.任天堂的启承转合
Super Mario 3d World is a game with a rich combination of challenges, in which players need to learn a lot of “problem solving” solutions. Obviously, this successful game didn’t push players all the skills within a very short time, and then stuck in various novice teaching stages. Koichi Hayashida, the co-producer of this game, said that he was inspired by the Japanese manga narrative method-“Ki-Sho-Ten-Ketsu” (similar to the Chinese version) to design the game levels, through 4 steps. Guide players to gradually integrate into the game：
- introduce在安全的环境下学习
- development 开始实战并逐步延展
- twist 在原有技能进行强化、组合
- conclusion 给予玩家明确的成就反馈
7.关于随机
到底什么是不确定性？如果提到不确定性，大家很容易联想到扔硬币、投掷骰子等行为，因为这些活动的结果给人们的感觉是纯粹随机的。但实际上，很多纯粹随机的事件也有其自身的图式。拿扔硬币来说，根据斯坦福大学与圣克鲁兹加州大学的三位教授的研究发现，如果是用手弹出硬币，那么结果并不是完全的五五开，而是更倾向于出现硬币的初始面。更重要的是，教授们对硬币弹出的这个过程进行了拆解，把它分为了弹射速度及翻转次数，用高速摄影机对这两个参数实施拍摄观测并进行数据分析。
在数据分析的坐标中，Y轴代表翻转次数，X轴代表弹射速度，专家们根据硬币初始的翻转速度和弹射速度组合数据统计，在坐标中得出了结果曲线区间。也就说，根据硬币的初始状态，可以预判其最终的结果。实验表明，这个判断方法的正确率趋近100%。由此可见，所谓的随机性或者说不确定性，并不一定是真的随机性，而有可能是由于事件的可能性过多，我们因此无法在第一时间预估结果，从而产生了一种随机的感受，如果给予我们足够的时间去观测和统计，其结果完全是可控的。这也许是游戏中的不确定性最吸引人的地方。
在一款有趣的游戏中，短期的不确定性通常是给玩家以希望的，似乎总有一些蛛丝马迹提示我们可以去做出下一步的判断。比如，在扔硬币的过程中，正面已经出现10次了，下一次会不会是背面？玩扑克牌时，只剩下了10张牌，这时出现黑桃A的几率是不是大幅提升了？玩家对这样的错觉有无限的参与动力，主要是玩家把它看成了一个超高难度的挑战，一旦攻克，就会获得解决问题之后的积极情绪反馈。也就是说，玩家对游戏中那些短时间内无法判断、很难获得的成果，或者说能证明自身具有某种力量的行为，具有很强的挑战动力，玩家对于不确定性的探索就是对于控制巨量可能性的向往。
♣♣♣浙江大学实验社会科学实验室的研究员王志坚博士发表了一篇论文，认真调研石头剪刀布到底有没有策略。这个实验招募了360名学生，学生们一起进行2个小时的石头剪刀布游戏，同时研究者对此进行记录分析，结果发现玩家的两个特点：
- 赢家比较惯于继续使用已经赢过的手势；
- 输家比较惯于立刻变化手势。
这个分析结论简称“胜留输变”。基于这个分析结果，石头剪刀布确实有一个最优策略，那就是，当你输的时候，由于对方惯于不变换手势，因而你变化为剩下的那个手势的胜算就比较高；或者当你赢的时候，由于对方惯于马上变换手势，所以你出对方输时使用的手势，胜算就比较高。♣♣♣
有无效果不重要，但人类乐于写一篇论文去研究石头剪刀布的随机性，这个动力就是学习的动力，也是随机吸引人的地方。