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生成式 AI 驅動互動敘事嚴肅遊戲：減壓與隨機對照試點研究

arXiv - Human-Computer InteractionTing-Chen Hsu

開發並測試以 ChatGPT 為核心的互動敘事遊戲「Reverie」，證實其能顯著降低學生壓力並提升情緒調節。

AI 幫你先抓重點

AI 重點 1

Gen‑AI 可為個人化壓力緩解遊戲提供即時、可擴展的內容生成。

滑鼠懸停看 AI 判斷理由
傳統遊戲需人工設計劇情，耗時且難以個別化；Gen‑AI 允許根據玩家反饋即時調整情節，提升介入效果與可持續性。
AI 重點 2

將 LLM 驅動的互動敘事納入學習設計，可同時促進自我調節與情緒管理。

滑鼠懸停看 AI 判斷理由
研究顯示遊戲不僅降低壓力，還改善情緒調節策略，說明此類設計能在教育情境中培養學生的自我調節能力，對課程設計者具有實務參考價值。

核心研究發現

  1. 1

    Reverie 在 14 天使用後，參與者壓力水平顯著下降 (p=0.016)。

  2. 2

    使用者體驗評分高，顯示遊戲易用且吸引人。

  3. 3

    參與者在情緒調節策略上有顯著改善，表明遊戲促進了認知情緒調節。

對教育工作者的啟發

此研究示範 Gen‑AI 可快速生成個性化互動敘事，減輕學習者壓力並提升情緒調節。教育工作者可將此模式嵌入課程或輔導平台，透過即時對話與情境調整，提供可持續、低成本的壓力管理工具。設計時應注重情緒調節目標設定、玩家反饋迴路與安全監控，確保內容適宜且避免負面情緒擴散。

原始文獻資訊

英文標題：
A Generative AI Driven Interactive Narrative Serious Fame for Stress Relief and Its Randomized Controlled Pilot Study
作者：
Ting-Chen Hsu
來源：
arXiv - Human-Computer Interaction
AI 摘要模型：
openai/gpt-oss-20b
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