Aprendizagem experimental com medidas e propriedades
Nossa jornada no planpolitik tem como objetivo levar os jogos de simulação para o próximo nível. Tradicionalmente, um dos métodos que usamos para conseguir isso foi adicionar camadas de complexidade a jogos de simulação baseados em papel usando elementos dinâmicos apoiados por planilhas. À medida que incorporamos esses jogos no Senaryon (nossa plataforma de jogos de simulação digital), criamos as medidas, propriedades e sistemas desbloqueáveis. Esses sistemas funcionam em uníssono, permitindo uma ampla gama de comportamentos sofisticados no jogo, aumentando assim o potencial educacional e a adaptabilidade do Senaryon. Este post irá apresentar como estamos usando esses sistemas e seus benefícios didáticos.
Nos nossos jogos de simulação mais avançados baseados em Senaryon, os participantes mergulham em negociações que giram em torno da implementação de medidas. Normalmente, num jogo de simulação clássico para educação cívica, o resultado das negociações é textual, por exemplo, uma resolução ou declaração, ou apenas uma decisão. Contudo, em jogos baseados em medidas, o resultado é mais tangível à medida que as ações dos participantes se manifestam em mudanças em mapas, gráficos e eventos do jogo relacionados ao cenário. Essa interatividade permite que os participantes pratiquem aprendizagem de causa e efeito, pensamento sistêmico, interpretação e análise de dados.
Crucialmente, isso é conseguido sem que eles tenham que aprender e memorizar antecipadamente as complexidades de tais sistemas complexos. Em vez disso, aprofunda a sua imersão no cenário e permite um modo de envolvimento com sistemas complexos de forma experimental. Por outras palavras, os participantes têm uma “sensação” de como as propriedades de um sistema estão interligadas com base nos resultados das suas ações, em vez de adquirirem esse conhecimento através de um estudo teórico mais abstrato.
Em alguns casos, os sistemas são empregados antes mesmo de o jogo de simulação começar. Em nosso popular jogo “Unionslabor”, as propriedades estão vinculadas a um questionário introdutório que determina os objetivos do participante para o jogo, com base nas respostas às perguntas do questionário. Isso funciona efetivamente como um “teste de personalidade” que atribui ao participante um entre sete tipos de personalidade. Eles são então usados ​​para permitir que os usuários “subam de nível” durante o jogo, desbloqueando conquistas. Os sistemas também nos permitem tornar os cenários mais envolventes. Por exemplo, nos nossos jogos “Changing Climate”, o sistema aciona comunicados de imprensa para diferentes combinações de funções com base no estado do jogo.
Outro recurso imersivo e informativo presente em diversos jogos é um mapa que muda de acordo com as ações dos participantes. Por exemplo, o mapa em “Conflito no Mar da Gagônia” atualizará a ocupação das ilhas e as posições dos navios militares e da guarda costeira, enquanto o mapa em “Cidade Neutra para o Clima” exibirá alterações na infraestrutura urbana influenciadas por iniciativas de redução de CO2, como a introdução de novos transportes públicos. rotas ou criando ruas verdes.
Todos estes sistemas também podem ser combinados. A ilustração abaixo mostra como a promulgação de duas medidas diferentes pode desencadear mudanças que se espalham pelo sistema de propriedades e, em última análise, resultam em vários efeitos visíveis.
A força das medidas, propriedades e sistemas desbloqueáveis ​​reside na sua versatilidade – eles podem servir como pequenas melhorias em um jogo de simulação tradicional ou formar a espinha dorsal da mecânica de um jogo. Acreditamos que apenas começamos a explorar todo o seu potencial e antecipamos ansiosamente projetos futuros que levarão esses sistemas ao seu limite. Se você tiver alguma opinião ou sugestão, encorajamos você a entrar em contato conosco!
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