"副驾游戏" 一项关于大学男性电子竞技社区内的共同调节学习的研究

文献标题

“Backseat Gaming" An Interview Study on Co-Regulated Learning within a Collegiate Male Esports Community

文献信息

• 主题领域: 电竞学习、社会学习、信息与计算支持
• 关键词: Co-Regulated Learning, Esports, Gaming, Learning, Social Learning, Esports Teams, Social Gaming

研究背景与问题

• 作者发现了哪些问题或挑战？

  • 电竞行业日益增长，其玩家和社区的学习过程重要但复杂，尤其是在社会学习和长期层面尚缺乏研究。
  • 现有的计算支持工具无法提供电竞团队所需的个性化和专业化的学习辅助。
  • 电竞玩家的技能获取过程，尤其是社会学习中的细节和长期支持，仍然是一个研究空白领域。

• 为什么这个问题很重要？

  • 电竞发展迅速，行业价值超过10亿美元，玩家可获得诸如批判性思维、团队合作技能和问题解决能力等益处。
  • 深入理解电竞中的社会学习过程，对于开发能够通过模拟社会交互和及时反馈来支持学习的计算支持工具具有重大意义。

• 研究动机与相关工作

  • 成熟的电竞玩家通常借助团队和社区资源提升技能，但新手缺乏类似的支持，更容易因困难而退出游戏。
  • 通过“共调节学习 (CoRL)”理论框架研究团队玩家如何通过输入交换（例如反馈和指导）来支持彼此的学习，填补相关研究的空白。

解决方案

• 作者提出了哪些方法或解决方案？

  • 使用“共调节学习 (CoRL)”理论作为分析框架，对电竞团队中输入交换的情况进行实地研究。
  • 通过半结构化访谈，探索14名大学电竞俱乐部的男性玩家如何通过团队合作和反馈进行学习。

• 该解决方案的创新之处是什么？

  • 首次从“共调节学习”角度系统性分析电竞团队的社会学习过程，尤其是玩家如何在输入交换中优化学习。
  • 提取出针对电竞计算支持工具设计的理论和实践见解，对团队合作的深层次理解具有重要贡献。

• 实施步骤是什么？使用了哪些关键技术？

  1. 访谈设计: 根据CoRL理论设计问题，聚焦输入交换行为，包括求助与反馈。
  2. 数据收集: 对参与者进行一对一半结构化访谈，探讨他们的决策模式和输入使用情况。
  3. 数据分析: 使用主题分析方法，提取关键主题如输入来源、失败与反馈关系等。
  4. 结果总结与讨论: 根据访谈总结的主题，提取电竞学习中的共通规律及其框架。

研究成果

• 取得了哪些具体成果？

  • 提炼出关于输入交换的10个主题（例如如何选择输入来源、失败与反馈的关系、输入给予的层次性）。
  • 识别了电竞团队中共调节学习的三个关键规律：
    1. 输入的层级性: 输入仅来自被认为经验更丰富的人（例如队长或教练），严格的团队层级影响学习行为。
    2. 失败与输入的关系: 失败是玩家寻求输入的核心驱动。当玩家犯错或重复失败时，团队主动给予反馈。
    3. 游戏时段与学习阶段: 在三个阶段（赛前、赛中、赛后）学习的重点和互动形式各有不同。例如，赛前讨论策略，赛后进行反思，而赛中基本不进行学习输入交换。

• 与现有解决方案相比，它有哪些优势？

  • 对电竞学习的社会性与长周期过程提供了更加具体的描述。
  • 研究结果明确指引了未来开发计算工具的方向，尤其是如何模拟真实队友的行为来改善科技辅助。

• 实验或评估结果是什么？

  • 数据饱和度显示，14名参与者的访谈已经足够提炼出关键主题。
  • 研究展示了输入交互如何塑造电竞团队中的社会学习并支持技能提升。

• 局限性与未来方向

  • 局限性:
    • 样本局限于14名男性大学生，未覆盖女性、非二元性别或不同文化背景。
    • 缺乏对其他电竞类型、非竞技环境和不同年龄段玩家的研究。
  • 未来方向:
    • 针对其他群体（如女性玩家或不同国籍）的重复研究，以形成普适性结论。
    • 探索如何构建具有社会功能与权威感的计算支持工具，特别是在输入接受与拒绝的情感调节方面。
    • 建立电竞社会学习领域的专门模型，以更好地描述非个人的互动学习过程。