"A Time and Phase for Everything" - Towards A Self Regulated Learning Perspective on Computational Support for Esports
"A Time and Phase for Everything" - Towards A Self Regulated Learning Perspective on Computational Support for Esports
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“一切都有一个时间和阶段”——电子竞技计算支持的自我调节学习视角
DOI：
10.1145/3549481
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发表时间：
2022
影响因子：
--
通讯作者：
Seif El-Nasr, Magy
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kleinman, Erica;Habibi, Reza;Yao, Yichen;Gayle, Christian;Seif El-Nasr, Magy
近年来，电子竞技领域学习的计算支持作为帮助玩家学习并从游戏中获益的有效手段而受到广泛关注。然而，之前的工作并没有从学习理论的角度审视这些工具来评估是否在正确的地点和时间促进和支持学习。作为解决这一差距的第一步，本文介绍了两项研究的结果：对现有计算工具的回顾，以及对电子竞技选手学习需求的在线调查，并辅以定性访谈。使用齐默尔曼的自我调节学习循环阶段模型作为镜头，我们确定了现有工具提供的支持类型和玩家在不同学习阶段的支持兴趣的模式。我们确定了未来研究和开发的 11 个机会，以更好地支持电子竞技中的自我调节学习。
Computational support for learning in the domain of esports has seen a great deal of attention in recent years as an effective means of helping players learn and reap the benefits of play. However, previous work has not examined the tools from a learning theory perspective to assess if learning is prompted and supported in the right place and time. As a first step towards addressing this gap, this paper presents the results of two studies: a review of existing computational tools, and an online survey of esports' players' learning needs supplemented with qualitative interviews. Using Zimmerman's Cyclical Phase Model of Self-Regulated Learning as a lens, we identify patterns in the types of support offered by existing tools and players' support interests during different learning phases. We identify 11 opportunities for future research and development to better support self-regulated learning in esports.
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