[发明专利]一种将知识本体嵌入到游戏模型中的方法有效

专利信息
申请号: 201510101104.6 申请日: 2015-03-06
公开(公告)号: CN104637371B 公开(公告)日: 2017-06-30
发明(设计)人: 王庆;陈洪;朱德海 申请(专利权)人: 中国农业大学
主分类号: G06F17/00 分类号: G06F17/00;G09B19/22
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司11002 代理人: 李相雨
地址: 100193 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 知识 本体 嵌入 游戏 模型 中的 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及游戏化虚拟学习技术领域,尤其涉及一种将知识本体嵌入到游戏模型中的方法。

背景技术

教育游戏迅猛发展并取得了很好的成果,其设计领域普遍围绕的核心思想是:游戏的设计需要游戏和教育两个领域的参加参与其中。但长期以来,设计娱乐产品的游戏和传播知识的教育分属于两个完全不同的行业,各自采用不同的设计思路及构建方法,因此很难达到“教育性”与“娱乐性”的平衡。

在教育游戏设计方面,Waraich强调一个有意义的学习一定要有效的故事背景和动机来促使学习者完成学习的全过程。Kristian提出一种基于流体验的教育游戏设计框架,该方法将教学目标、教学内容等教学元素通过参与和反馈加入到游戏的流体验过程中,让学习者在游戏中带着问题,通过完成游戏任务来完成学习认知。

关于知识与游戏的融合方法,一些学者从知识本身结构及特征出发,进而构建游戏中的知识模型试图将知识嵌入游戏中。Brunot提出一种基于知识特征分析及知识分类的认知模型,采用面向对象技术描述学习活动和学习者思维过程,将认知过程与游戏环节进行深度结合。Miroslav提出一种基于学习对象创建学习资源片段,进而平衡知识性和游戏性的知识模型;使用统一建模语言(Unified Modeling Language,UML)和可扩展标记语言(Extensible Markup Language,XML)来设计游戏和知识元模型,将游戏元模型概念引入研究领域。

大量研究者针对上述问题开展了一系列研究,目前成果主要包括宏观层面的设计指导理念、参考方法或涉及微观游戏元素设计的经验模型。但在实际设计操作中,并未出现公认的形式化方法或模板进行指导,更没有形成以客观规律或定理,作为参照、带有普适性的规范方法或自动工具。因此大多数情况下,设计者或开发者仍需要进行较多的主观再创作,对开发设计人员要求比较高,既要正确理解领域知识内涵,又要熟悉游戏的本质特征和设计方法。而实际设计与开发过程中,往往知识理解的偏差及匮乏容易造成“教育性”或“科学性”缺失与教育游戏设计的初衷相左;或因为游戏设计经验不足而导致整个游戏“娱乐性”不强,使之更类似于一个教学软件,不能达到持续吸引参与者的目的;或“教育性”与“娱乐性”牵强结合,使游戏体验和学习环节成为完全隔离的两个过程,既破坏了游戏整体体验失去一定趣味性,同时也影响了最终的学习效果。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供了一种将领域知识和游戏机制进行自动适配并融合的方法。

为了解决上述技术问题,本发明提供了一种将知识本体嵌入到游戏模型中的方法,包括以下步骤:

构建面向游戏的知识本体;

根据游戏类型及构成元素,构建游戏原子挑战本体;

计算所述知识本体与各个所述游戏原子挑战本体的相似度,并根据所述相似度,建立所述知识本体中特定知识本体集到各个所述游戏原子挑战本体的映射;

选取与所述特定知识本体集相似度最高的所述游戏原子挑战本体作为与所述特定知识本体集适配的游戏原子挑战本体本体。

优选地,计算知识本体与各个所述游戏原子挑战本体的相似度的具体步骤包括:

在所述知识本体中,选定待映射的所述特定知识本体集;

比较所述特定知识本体集中概念类的数目与各个所述游戏原子挑战本体中概念类的数目,若不同则所述相似度设置为0,否则进行下一步计算;

计算知识本体与各个所述游戏原子挑战本体的综合相似度。

优选地,所述特定知识本体集包括第一概念类的信息、第一概念类之间关系的信息、第一事件类的信息、第一事件类之间关系的信息以及第一概念类与第一事件类之间关系的信息。

优选地,所述游戏原子挑战本体包括第二概念类的信息、第二概念类之间关系的信息、第二事件类的信息、第二事件类之间关系的信息以及第二概念类与第二事件类之间关系的信息。

优选地,所述综合相似度是按照如下方法得到的:

所述综合相似度为所述第一概念类和所述第二概念类的相似度、所述第一事件类和所述第二事件类的相似度、所述第一概念类之间关系和所述第二概念类之间关系的相似度、所述第一事件类之间关系和所述第二事件类之间关系的相似度、以及所述第一概念类与第一事件类之间关系和所述第二概念类与第二事件类之间关系的相似度的乘积。

优选地,所述相似度按照下面方法计算得到:

设定第一概念和第二概念的描述集分别为A、B,则第一概念a和第二概念b的相似度由以下公式计算求得:

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