解構開放世界遊戲任務設計公式：主題分析與行動方塊框架
arXiv - Human-Computer InteractionKaijie Xu, Yiwei Zhang, Brian Yang, Clark Verbrugge
本研究提出任務行動品質向量（MAQV）框架，並運用大型語言模型分析 AAA 遊戲任務，旨在提供遊戲設計者系統化的任務設計分析工具。
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AI 重點 1
MAQV 框架的提出與應用。
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MAQV 提供了一個具體且多維度的評估標準，能幫助設計者系統性地分析和改進遊戲任務的設計，這對於提升玩家體驗至關重要，也為後續的遊戲設計研究提供了基礎。
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LLM 輔助的任務解析與數據化。
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利用大型語言模型將遊戲攻略轉換為結構化數據，大幅降低了人工分析的成本，並提供了大規模任務分析的可能性，這對於理解遊戲設計模式和玩家行為具有重要意義。
核心研究發現
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開放世界遊戲任務常遵循重複的設計公式，但設計者缺乏系統方法評估任務的節奏、變化性和體驗平衡。
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研究團隊開發了任務行動品質向量（MAQV），包含戰鬥、探索、敘事、情感、解謎和獨特性六個維度，用於評估遊戲任務。
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透過大型語言模型解析社群攻略，將遊戲任務轉換為結構化的行動序列，並利用 MAQV 進行評分。
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互動式儀表板能幫助設計者揭示潛在的任務設計公式，並識別不同任務類型和遊戲系列演進的系統性差異。
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研究結果提供了一套可重現的分析流程、數據驅動的視覺化工具，以及反思性的洞察，有助於更平衡、多樣化的任務設計。
對教育工作者的啟發
此研究對於遊戲化學習的設計具有啟發意義。透過 MAQV 框架，教育者可以分析學習活動的各個面向，例如挑戰性、探索性、敘事性等，並設計出更具吸引力、更平衡的學習體驗。此外，LLM 輔助的分析方法，也能幫助教育者大規模評估學習活動的設計品質，並進行持續改進。將遊戲設計的原則應用於教育情境，有助於提升學習者的參與度和學習成效。
原始文獻資訊
- 英文標題：
- Deconstructing Open-World Game Mission Design Formula: A Thematic Analysis Using an Action-Block Framework
- 作者：
- Kaijie Xu, Yiwei Zhang, Brian Yang, Clark Verbrugge
- 來源：
- arXiv - Human-Computer Interaction
- AI 摘要模型：
- ISTA-DASLab/gemma-3-27b-it-GPTQ-4b-128g
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