Digital game-based learning

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Interaktive Videos in Lernarrangements: Kompetenzerwerb durch ein Digital Game-Based Learning zum Beraten und Verkaufen in der Augenoptik

Interaktive Videos in Lernarrangements: Kompetenzerwerb durch ein Digital Game-Based Learning zum Beraten und Verkaufen in der Augenoptik

Kuhlmann und Sauter halten sich etwas allgemeiner und sagen: „Kompetenzen sind […] die Fähigkeit, selbst organisiert zu denken und zu handeln.“ 14 Jedoch stellt sich grundlegend die Frage, wie Kompetenzen vermittelt werden können. Kuhlmann und Sauter (2008) sagen, dass durch kein Seminar oder ein Web Based Training Kompetenzen generiert werden. Jedoch werden sie durch die Lerner selbst organisiert erworben, indem in „echten“ Entscheidungsprozessen die, zu eigenen Emotionen umgewandelten, Werte verinnerlicht werden können, welche beim Spielen entstanden sind. Die Verinnerlichung dieser Werte stellt den Schlüsselprozess jedes Kompetenzerwerbs dar. 15 Folglich werden nicht während des Spielens des Web Based Training, sondern erst nach der Anwendung der erlernten Werte die Kompetenzen erworben.
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Digital game based learning. Proceedings of the 4th International Symposium for Information Design, 2nd of June 2005 at Stuttgart Media University

Digital game based learning. Proceedings of the 4th International Symposium for Information Design, 2nd of June 2005 at Stuttgart Media University

The above analysis of gaming tendencies discloses a number of underlying cognitive and motivational gender-related trends. The high percentage of females opting for the Puzzle, Adventure, Fighting and Managerial games confirms Shelley’s et al. (2002) findings that females’ top reasons for playing include challenge and arousal. Males’ preference for First Person Shooters, Role Playing games, Sport and Strategy games indicates gratification of different needs—challenge and social interaction. These tendencies can also be seen as a process of accommodation to different underlying gender-related neurocognitive processes. The indicated preferred games by females capitalize on their natural propensities and skills such as perceptual speed, fine motor skills and sequenced hand movements, (Watson & Kimura, 1991). Games preferred by males demand a higher visuospatial ability involving localization, orientation, mental rotation, target-directed motor skills, greater reaction speed, increased aggression and greater risk taking. This confirms Halpern & Wright (1996) and Casey (1996) claim that males excel at tasks requiring maintenance and manipulation of information in working memory, while females excel at tasks which require rapid access and retrieval of information from stored memory. While males excel at tasks that benefit from combining new strategies, such as mental rotation ability, females tend to draw on memory of past algorithms or knowledge such as verbal fluency, rather than inventing new approaches. These underlying neurocognitive processes manifest themselves externally as gender-related processing styles. Referring to Turkle and Papert, Rommes (2002) claims that males prefer command structure approaches in computers, as they want to ‘feel in control’ and they are not afraid of taking risks in learning how to use a computer, thus preferring a ‘learning by doing’ approach. Females favour a more concrete, contextualized, intimate ‘bricolage’ approach and they do not like to take risks while learning (Turkle, 1988; Turkle and Papert, 1991). Game genre preference is yet another context where these tendencies are expressed.
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OPUS 4 | Digital Game Based Learning - Konzeption einer webbasierten Lernplattform zur Förderung des Interesses bei Jugendlichen an Politik.

OPUS 4 | Digital Game Based Learning - Konzeption einer webbasierten Lernplattform zur Förderung des Interesses bei Jugendlichen an Politik.

gesteuerte und explorative Lernen soll hierbei gefördert werden und zu einer neuen Art des Unterrichts führen, eventuell sogar den Ersatz des Lehrbuches bewirken. Zielsetzung der Arbeit Zielsetzung dieser Arbeit ist die Entwicklung und Konzeption einer Lernplattform für Jugendliche im Alter von 15 bis 18 Jahren der gymnasialen Bildungsstufe zur Thematik „politischer Willensbildungs- und Entscheidungsprozess in der Bundesrepublik Deutschland“ (Landesbildungsserver Baden-Württemberg, 2008, S. 261). Gestaltet wird ein Modul, das einen Teilbereich der ganzheitlichen Konzeption einer Lernplattform bildet und im Detail erläutert wird. Neben dem ganzheitlichen Konzept für die Lernplattform, auf die der Fokus dieser Bachelorarbeit liegt, sollen innerhalb der Arbeit grundlegende Aspekte der Lernpsychologie, des E-Learnings und Game Based Learnings erläutert werden, sowie das Design der Plattform im Prototyp entworfen werden.
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Game-Based Learning. Spielend Lernen?

Game-Based Learning. Spielend Lernen?

Bereits in den 1990er Jahren, also noch vor der Diskussion von (Digital) Game-Based Learning, wurden digitale Spiele zur Wissensvermittlung eingesetzt. Es handelte sich dabei in der Regel um eher simple Lern- spiele für jüngere Lernende, die sich im Rahmen des Edutainment-Trends die zunehmend multimedialen Fähigkeiten von PC zu Nutze machten und hauptsächlich Vorschulwissen vermittelten (Michael & Chen, 2006). Zeitgleich gewannen im Kontext der immer leistungsfähigeren PC und der Verbreitung portabler und stationärer Videospielkonsolen digitale Spiele rasant an Popularität. Bildungsexperten/innen sahen sich vor diesem Hintergrund gefordert, die Auswirkungen der Spielnutzung auf die Heranwachsenden zu unter- suchen. Neben den Kritikern/innen, die vor Gefahren wie Vereinsamung, Suchtverhalten, Aggression oder Bewegungsarmut der intensiven und unbegleiteten Spielbeschäftigung warnten, meldeten sich zunehmend auch Befürworter/innen eines Game-Based Learning zu Wort, die in digitalen (Lern-)Spielen eine vielver- sprechende Form des aktiven, selbstgesteuerten, konstruktiven und situierten Lernens erkannten (Petko, 2008; Gros, 2007). Diese Idee fand im Bildungsbereich insbesondere auch deshalb große Resonanz, weil die ersten Erfahrungen mit E-Learning zeigten, dass bisherige softwareunterstützte Lernformen wie Com- puter-Based Trainings (CBT) oder Web-Based Trainings (WBT) häufig aufgrund didaktischer Mängel nicht den erhofften Erfolg brachten. Trotz der weitreichenden multimedialen Darstellungsmöglichkeiten konnten die Lernenden die Inhalte hier oft nur passiv rezipieren, so dass es bei mangelnder intrinsischer Motivation zu hohen Abbruchquoten kam (Meier & Seufert, 2003).
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Verkaufstraining in der Augenoptik mit Game-Based Learning

Verkaufstraining in der Augenoptik mit Game-Based Learning

die eine genaue Vorstellung davon haben, wie das Lernen auszusehen hat. Für diese Gruppe gibt es beim Lernprozess keinen Platz für Spiele. Die nächste Gruppe, die "reviewers and reinforcers" denkt, dass es wichtig ist etwas Spaß im Lernprozess zu integrieren, auch durch Spiele. Allerdings sagen sie, dass Spiele nicht lehren können, sondern nur zur Wiederholung des gelernten Stoffes dienen. Die dritte Gruppe ist die "nothing there" Gruppe. Diese Gruppe teilt die Meinung, dass das Maß an Lerninhalt, im Gegensatz zum Spaß zu gering ist, als dass es sich lohnt Zeit und Aufwand hierfür zu investieren. Die "I'm afraid" Gruppe sieht zwar einige Vorteile, aber mehr Nachteile im Digital Game-Based Learning. Sie zitieren oft einen Mangel an Forschungen über Langzeit Auswirkungen von Technologie und Lernen. Die "idealists" sind der Meinung, dass nur die komplette Integration von Inhalt und Spiel in einer außergewöhnlichen intrinsischen Simulation funktioniert. Die letzte Gruppe die "passivists" sehen Menschen generell als sehr passiv. Deshalb kommt ihrer Meinung nach einer aktiven Lernmethode, wie digital Game-Based Learning, nur eine Nischenposition zu. Marc Prensky dagegen vertritt in seinem Buch die Meinung, dass der Spaß beim Lernen hilft und nicht hindert. 26
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OPUS 4 | Investigating digital game-based language learning : applications, actors and issues of access

OPUS 4 | Investigating digital game-based language learning : applications, actors and issues of access

The degree to which teachers present a unique subgroup also remains unclear, although the data suggest their behavior is atypical. Shaffer, Squire, Halverson, and Gee (2005) intimate low usage of digital games among teach- ers without providing specific data. Kenny and McDaniel’s (2011) analysis indicates that 42% of the pre-service teachers they surveyed in a small sample regularly engage in digital gameplay, compared with 80% of that age group among the general population. Of the 76.4% of the pre-service teachers who indicated that they played video games in a survey by Schrader, Zheng, and Young (2005), almost half played for less than an hour per week, suggest- ing a comparatively low rate of play. More recently, similar results have been reported by Wu (2015) and Hayes and Ohrnberger (2013). However, Takeu- chi and Vaala (2014) found widespread extracurricular play among the teach- ers they surveyed. Such discrepant results suggest the need for further studies, including ones that take into account potential subgroup differences, such as those related to the target teaching population (e.g., early childhood, second- ary school, or adult education professionals) or subject area.
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Aufbruch nach Zyren - Game-based Learning in der Hochschullehre

Aufbruch nach Zyren - Game-based Learning in der Hochschullehre

In diesem Beitrag wird mit der Verwendung von Spielmechaniken im uni- versitären Kontext (game-based Learning) ein innovatives Lehr-Lernprojekt vorgestellt, in welchem einer neuen Generation von Lernenden, den Digital Natives, Informationskompetenz als eine der Schlüsselqualifikationen des 21. Jahrhunderts vermittelt werden kann. Der kompetente Umgang mit der Res- source Wissen ist in der heutigen als Wissensgesellschaft bezeichneten Ge- sellschaftsform unabdingbar. Es liegt nahe, dieser neuen Generation von Lernenden mit einer innovativen Lehrmethode und den vorhandenen techno- logischen Möglichkeiten und Ressourcen entgegenzukommen, um das not- wendige Wissen zu vermitteln. Einhergehend mit dem Projekt wurde eine umfassende Evaluation konzipiert, die die Besonderheiten des Konzepts aus- führlich berücksichtigt.
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Collaborative Game-based Learning -  Automatized Adaptation Mechanics for Game-based Collaborative Learning using Game Mastering Concepts

Collaborative Game-based Learning - Automatized Adaptation Mechanics for Game-based Collaborative Learning using Game Mastering Concepts

Learning and gaming are two facets of life that at a first glance do not have much in common. Yet the vital connection between them is visible in many aspects. For children, playing is often a projection of a part of reality onto a frame of rules deter- mining how to reach a goal. Thus, when children play, they inevitably learn some- thing about the world and its rules and consequences. However, games can not only teach young children about life. Rather, games can teach in various ways. They can teach strategic thinking (e.g., chess), teamwork (e.g., football), memory (e.g., memory card game), vocal skills (e.g., Taboo), reaction (e.g., Uno), and more. Also, when look- ing at digital games, many computer and video games incorporate effective learning principles and can teach the player a lot while being played [ 50 ], even if they are played for the sole purpose of fun. There are reports of surgeons who improved their motor skills by playing games [ 135 , 136 ]. Playing action video games is known to improve reaction time and decision making [ 40 , 58 ], attention control [ 57 , 41 ], and memory [ 20 ]. Moreover, (action) games have been reported to have extraordinarily effective reinforcement and rewarding mechanisms, which are considered critical for efficient learning [ 133 ]. This phenomenon can best be summarized with the words of the American author and poet Diane Ackerman: “Play is our brain’s favorite way of learning.”
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Stadtflucht: Learning about Healthy Places with a Location-Based Game

Stadtflucht: Learning about Healthy Places with a Location-Based Game

Location-based games, as described by Avouris and Yiannoutsou, are games facilitated by mobile devices in such a way that the game activity evolves according to the players' location. The authors write: »Inherent in these games is the fact that some activity takes place in physical space« and, »[a]t the same time, some other part of the action takes place in virtual space.« 1 They argue that mobile location-based games interleave physical and virtual spaces in order to support the creation of a game space where the game takes place. The authors further suggest that although the game space would be strongly supported by the two interconnected physical and virtual spaces, it would be mostly created and supported in the player's mind. This recalls Huizinga's definition of the »magic circle« 2 in games, which Salen and Zimmerman later extended and modified for games supported by digital media. Salen and Zimmerman define the magic circle as »the idea of a special place in time and space created by a game.« 3
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Game-based Learning : der Prof. mit der Pappnase?

Game-based Learning : der Prof. mit der Pappnase?

Im Forschungsfeld eLearning als Teil der praktischen Informatik ist Game-based Lear- ning auch aus anderen als den genannten Gründen interessant – hier geht es neben dem Umsetzen des Spaßfaktors um die Etablierung von (didaktischen) Strategien in compu- terbasierten Lehr-/Lernszenarien und um die Übertragung von Wissen aus der Welt der Entwicklung von Computerspielen hinsichtlich Lernermotivation und Unterhaltungser- leben (beispielsweise dem mysteriösen „Flow“, z.B. [Ki05]) in den Bereich des compu- terbasierten Lehrens und Lernens. Für Entwickler von eLearning Systemen zählt zudem oft das Argument von Prensky, der zwischen digitalen Eingeborenen (digital natives) und digitalen Immigranten (digital immigrants) unterscheidet [Pr01]: während Kinder heutzutage bereits den Computer als alltägliches Arbeitsgerät erleben, ist für viele Er- wachsene Lernen am Computer nach wie vor fremd. Da eLearning Systeme insbesondere für die kommende Generation entwickelt werden, kann, so die Argumentation, auf Ga- me-based Learning, auf den Spaß beim eLearning, nicht verzichtet werden (z.B. [Sch06]).
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Pregnancy Based Learning - Werkstattbericht

Pregnancy Based Learning - Werkstattbericht

Die Durchführung des Studienprojekts „Lernen von Schwangeren“ läuft parallel zum Problem-Based-Learning des ersten Semesters und beginnt mit der Einfüh- rung der Studierenden in den gesamten Prozess des Projekts. Schwangere Frauen, die über schriftliches Informationsmaterial, soziale Medien oder mündliche Emp- fehlung vom Projekt erfahren haben und bereit sind, mitzumachen, melden sich über die Projektwebseite an. Jeder Studierenden wird eine Schwangere zugeteilt, mit der sie sich mehrmals und anlässlich konkret vereinbarter Termine trifft. Zur Vorbereitung der Treffen nutzen die Studierenden das studienganginterne Mentorat. Sie legen dort einerseits fest, wie sie die Gespräche inhaltlich ausrichten werden, und besprechen andererseits, wie Kontaktaufnahme und Beziehungsgestal- tung mit der Schwangeren gelingen können. Die Mentorinnen sind instruiert, da- rauf hinzuweisen, dass innerhalb der Projekte nicht beraten werden darf, und zu erklären, wie mit Schwierigkeiten oder unerwarteten Vorkommnissen umgegangen werden kann.
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Learning Special Input Methods with Personalized Game Applications

Learning Special Input Methods with Personalized Game Applications

users. Such a test could involve applying maximum pressure or holding a certain pressure level. Next, values (called features) are computed and stored in our user model. Later, these features can be used to tailor an interaction to individual needs. Our user tests showed that it might be beneficial for some applications to use the proposed input methods. Recently, we decided to introduce gaming applications for two reasons: firstly, it is a motivating way to learn the somewhat uncommon interaction methods, and secondly it is a well-defined sandbox environment in which we can test our personalization techniques, since the games adapt to individual users based on the user model features.
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Dumbing down rational players: learning and teaching in an experimental game

Dumbing down rational players: learning and teaching in an experimental game

hand by players) should lead to less teaching in later rounds as the gains from teaching become less. Indeed, the gains from a teaching strategy depend on the number of remaining periods during which higher payoffs can offset the losses incurred by not best responding during the initial teaching phase. One way to test this implication would be to examine the dynamics of over- responses towards Y, but other factors unrelated to teaching can also lead to such a decrease. For example, players might also learn during the game how to best respond to their beliefs, thus reducing the number of errors as the game unfolds. Therefore, a decrease in the occurrence of over responses might not necessarily mean less teaching, but it could correspond to less errors. However, one can disentangle the error-correction process from a decrease in genuine teaching by contrasting the evolution of over-responses Y in the two treatments. Indeed, players’ propensity to make errors should be irrespective of the matching protocol, but teaching should be sensitive to this. More pre- cisely, if over-responding Y is consistent with a teaching strategy, then the rate at which these over-responses occur should have a stronger decrease in the Partner treatment than in the Stranger treatment since such a decrease should be a typical pattern of teaching, and teaching should be more salient in a fixed-matching protocol. On the other hand, if over-responding Y is an error, then these over-responses should decrease at the same rate across treatments. Moreover, as we do not expect players to use a teaching strategy to make (X,X) or the leadership equilibrium of their opponents emerge, decreases of over-responses X and Z should be mostly due to fewer errors in later rounds, and we should not observe a treatment effect concerning these decreases.
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Podcasting-based Mobile Learning in Blended Learning Courses

Podcasting-based Mobile Learning in Blended Learning Courses

Several media channels and options of delivery formats have been provided to students to allow for mobile – location-independent and time-independent – use of the learning content (see also section 4.2). Students should be able to choose the most appropriate way of learning during distance learning phases. However, only a small number of students took the chance of fully mobile learning. The majority of students declared that they followed the enhanced podcasts and screencasts embedded in the eLearning platform on their personal computers in Shockwave Flash® format (mostly online, offline access only to a small extend after file download to a computer laptop). Some students viewed the MPEG-4 videos on a (stationary or mobile) computer monitor (both online streaming and download). Unfortunately, only a small number of students made use of fully mobile usage of video and animated content (i.e., enhanced podcasts and screencasts) on mobile devices. The enhanced podcasts provided as MPEG-4 video (MP4) for mobile use have only been used by a small number of students. This might be caused by the limited availability of mobile devices with large, high-quality displays in the target group of the lecture under investigation. Furthermore, mobile devices still do not offer the same image resolution like desktop computers or laptops. The best image quality had been offered for stationary or mobile use on computer monitors. Students
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Game-Based Rehabilitation for Myoelectric Prosthesis Control

Game-Based Rehabilitation for Myoelectric Prosthesis Control

Although the standard rehabilitation program offers direct functional benefits, its main shortcomings are the lack of motivation for patients to pursue it without the involvement of a therapist throughout the lengthy process. In addition to the loss of functionality, patients may suffer from posttraumatic depression, further decreasing motivation for rehabilitation [ 11 ]. Transferring traditional EMG rehabilitation protocols to a virtual setting, and incorporating video games into the training process, can potentially increase the patient’s engagement and perseverance [ 12 ]. This approach also provides medical professionals with quantitative data of the patient’s performance. Many studies report that the progress achieved during rehabilitation based on a playful concept is faster and superior to conservative physiotherapeutic exercises [ 9 , 13 - 15 ]. These rehabilitation games are especially popular in older adults [ 16 ], and when treating patients affected by stroke [ 17 , 18 ] and Parkinson’s disease [ 19 , 20 ]. Various research groups have
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Digital Game als 'Übungen zum richtigen Leben': eine soziologische Erkundung vom Ludischen bei Adorno

Digital Game als 'Übungen zum richtigen Leben': eine soziologische Erkundung vom Ludischen bei Adorno

Aktion aus, ohne das ein Umweg über z.B. einen Mousezeiger/Cursor gemacht werden muss. Verschieden zu anderen Spielen besitzt Silent Hill 2 keinerlei Anzeigen auf dem Bildschirm, üblich wären z.B. Angaben zur 'Lebensenergie', zum Punktestand, oder eine kleine Umgebungskarte. Die relativ komplexe Belegung des Controllers, sowie der Um- gang mit diesem, wird auf basaler Ebene im spieleigenen Tutorial erläutert. Auf dem Weg vom Parkplatz in die Stadt kann der Umgang erprobt werden. Nach und nach wird der Spielende mit neuen 'Aktionen', also Handlungsmöglichkeiten, konfrontiert. Die enorme Komplexität der Spielwelt mit der Fülle der sich bietenden Interaktionen, wird durch den stetigen Lernprozess reduziert. Um das Spiel erfolgreich beenden zu können, muss der Spielende gewisse 'Schlüsselqualifikationen' (Bopp 2004: 75) erwerben. Zaghaft, wie die sich ausstreckenden Fühlhörner der Schnecke (Adorno/Horkheimer 1986: 295), wird der Spielende an die Spielwelt herangeführt. Ist die rudimentäre Kontrolle über die Spielfigur erlangt, weist der erste Spielabschnitt in die nächste Lehrsituation. Im Grunde ergibt sich so das Schema "Lehr- und Lernhandlung" (Bopp 2004: 77). Aus der vorwaltenden Phase des 'play', in der die Kontrolle, wie auch die Mechanismen des Spiels erlernt werden, ge- langt der Spielende in die Phase des 'game', in der er das Spiel seinen Regeln folgend spielt. Die Lehrhandlungen sind die meist einmaligen Hinweise im Spiel. Diese sind zum Teil sehr subtil und beispielsweise in Gegenstände eingeschrieben. Sie "[...] bringen die Intention eines Entwicklers zum Ausdruck, dem Spieler eine über die aktuelle Situation hi- nausgehende Fähigkeit, Einstellung etc. zu vermitteln." (Bopp 2004: 77) Diese sind freilich auch nur willkürliche Interpretationen der vorsätzlichen Möglichkeiten.
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Prediction-based search for autonomous game-playing

Prediction-based search for autonomous game-playing

In case an object’s representation is known, template matching can be an efficient method for the detection of objects. Since many 2-dimensional games are based on sprite sheets (e.g., character animations) and tilesets (e.g., non-moving objects), this information may be available during the development of an agent. In this case, template matching algorithms allow the agent to detect objects in the visual scene and describe them by their position, their bounding box, and assign a unique object id. Classical template-matching algorithms determine the difference between an image patch and a given template. This process can be improved by instead using a feature-based representation of provided templates [13, 179]. Depending on the used features, given templates can be reliably detected despite differences in background graphics, rotation, and colour variances. In deep learning- based template matching, these features are learned from labelled training examples. Deep-learning based approaches have proven to be effective in a wide range of image-classification tasks [91, 145]. Those pre-trained object detection networks may be applicable to the game’s graphical output in case real-world objects are represented in the environment. For this purpose, the network weights of a pre-trained network are tuned for the current classification task by providing new training examples. Given a set of input images that represent similar content such as multiple frames of a game scene, co-segmentation algorithms can be used to extract commonly occurring templates. Hence, 2-dimensional or 3-dimensional scenes can be processed to detect fore- and background objects.
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Online Adaptable Learning Rates for the Game Connect-4

Online Adaptable Learning Rates for the Game Connect-4

Recently, Mahmood and Sutton [17], [18] proposed with Autostep an extension to IDBD which has much less dependence on the meta-step-size parameter than IDBD. In the same year, Dabney and Barto [19] developed another adaptive step-size method for temporal difference learning, which is based on the estimation of upper and lower bounds. Again, both methods are proposed only for linear function approximation. Schaul et al. [20] propose a method of tuning-free learning rate adaptation especially well-suited for large neural networks. RPROP [21] is another earlier version of a neural network algorithm with individual learning rates for each weight.
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Games without frontiers: a framework for analyzing digital game cultures comparatively

Games without frontiers: a framework for analyzing digital game cultures comparatively

Currently there is a research gap in comparative game studies. This is a serious shortcoming as it ig- nores the transnational aspects of games, play, and their specific cultures. The experience of individual gaming in local, everyday contexts is structurally connected to a transnational and highly commodified game system (Šisler, Švelch, & Šlerka, 2017). Games (unlike other types of media) are a hybrid of communication and entertain- ment, with unique societal influences and a significant impact on the formation of individual identities (Hand & Moore, 2006). Digital games are entertainment appli- cations of digital media that comprise specific qualities, especially characteristics of interactivity and simulation. Gaming encompasses an object (medium), as well as mul- tiple forms of computer-mediated and face-to-face com- munication (ranging from interpersonal to “let’s plays” and mass media communication). Researchers looking at game cultures not only have to pay attention to game re- lated dimensions, but also increasingly to real-world con- texts, due to the advanced possibilities of online gaming. Van Looy (2010) hints at the importance of other con- texts when questioning if there is more than just forms of play connecting games and society.
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Adaptive prototype-based dissimilarity learning

Adaptive prototype-based dissimilarity learning

This chapter is not about the methods, it is about the data, or the representation of data. In the classical machine learning approach, data are represented by features which are determined based on domain knowledge and encoded as numerical variables. To- gether, they constitutes a feature vector space, usually Euclidean, in which each object is represented as a vector of feature values. Thus, learning is inherently restricted to mathematical methods in this vector space, equipped with additional algebraic functions such as inner product, norm or distance. However, in modern applications, data are often no longer vectorial, rather, accompanied by more complex structures for which a problem specific similarity or dissimilarity measure has been designed. A simple example is the travel time from one place to another. Other examples include edit distances, in computer vision the tangent distance [19] and shape matching distance [6], etc., in bioin- formatic sequences alignment techniques such as FASTA [59], BLAST [2], mass spectra, or metabolic networks, where complex alignment techniques, background information, or general information theoretical principles, for example, drive the comparison of data points [74, 61, 49], or in document classification the widely used cosine similarity between term frequency-inverse document frequency (tf-idf). In this case, it is possible to compute pairwise similarities or dissimilarities of the data rather than to arrive at an explicit vec- torial representation. Classical methods such as SVM as well as prototype-based methods can not directly deal with this kind of data. Although some kernel extensions thereof have been proposed which can deal with valid kernels of the data, some preprocessing
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