Oyunlaştırma Nedir?
Yaşamda var olan motivasyonel bir problemi oyun tasarım teknik ve dinamiklerini kullanarak çözmek ve davranış değişikliği oluşturmak için kullanılan bir yaklaşımdır.
Burada vurgu yapmak istediğim detay ‘’davranış değişikliği yaratmak oyunlaştırmanın sihri olan iç motivasyon bireyi elbette ki sürdürülebilir bir davranış değişikliğine götürecektir. Sürdürülebilir detayı da çok önemli çünkü oyunlaştırma özünde içsel bir motivasyonla bireyi kişiselleştirilmiş muhteşem bir deneyim içerisinde tutmaktır.
Rutinde ilerleyen bir süreci, keyifli ve büyüleyici bir maceraya dönüştüren oyunlaştırma
Yapay Zekanın taktiksel ve hızlı entegrasyonuyla birleştiğinde oyunlaştırma deneyimini ne denli bir üst seviyeye taşır gelin biraz bunu konuşalım.
Yapay Zekâ Nedir
Yapay Zekâ, oyunlaştırma ile yakından bağlantılı olan bir terimdir. Yapay Zekâ insan benzeri yetenekler sergileyen programlar ve makineler geliştirmeye odaklanan bir bilgisayar bilimi dalıdır. Popüler Yapay Zekâ, nesneleri ve kalıpları tanıyarak, dili anlayarak ve sorunları çözmek için bu gözlemlere dayalı kararlar vererek, tekrarlama yoluyla deneyimlerden öğrenen bilgisayar programları olarak tanımlanabilir.
Her ne kadar insan zekâsına eşdeğer bir yapay Zekâdan uzak olsak da bu çözümler günlük hayatımızın bir parçası haline gelmiştir. Örneğin, Yapay zekanın gelişimi, verilerin doğru ve insanlardan çok daha hızlı bir şekilde toplanmasını ve işlenmesini mümkün kılmıştır.
Makine Öğrenimi
Birçok farklı Yapay Zekâ türü vardır, ancak Makine Öğrenimi AI ‘ın en gelişmiş ve kullanılan alt kümesidir. Makine Öğrenimi modeli, tek bir göreve odaklanan bir dizi algoritmadır. Bu algoritmalar, istenen görevi yerine getirmek için kullandıkları yapılandırılmış verilerle beslenir.
Bu programlar tekrarlama yoluyla bu verilerden öğrenir ve sayısız hata yapar. Bir süre geçtikten sonra, program istenen çıktıya nasıl ulaşacağını öğrenir ve işte o zaman test aşaması sona erer.
Makine Öğrenimi ve Oyunlaştırma Nasıl Birleşiyor?
Makine öğrenimi ve oyunlaştırmanın bu kombinasyonu karmaşık olsa da imkânsız değildir. Uygulama örneklerini şimdiden görebiliyoruz. Bu konuda yapılan araştırmalar bu tür uygulamaların potansiyeli ortaya çıkıyor.
Oyunlaştırma ile ilgili en büyük sorunlardan biri, kullanıcıların nihai hedefiyle uzun vadeli bir uyumun olmamasıdır. Bu nedenle makine öğrenimi, daha uzun süreler boyunca katılım düzeyini yüksek tutmak için oyunlaştırmayı kişiselleştirmek için kullanılabilir.
Aynı zamanda, bir oyunlaştırma görevi boyunca gelecekte kullanıcı davranışını tahmin etmek için yapay zekâ kullanma potansiyeli vardır. Bu tahminler sayesinde oyunlaştırmayı ayarlamak ve motivasyonu artırmak mümkündür.
Üretken yapay zekayı kullanarak oyunlaştırmayı yükseltmeye yönelik dört fırsat
- Daha az çabayla daha kişiselleştirilmiş oyunlaştırma kurguları
- Öğrenciler gerçekçi simülasyonlar ve rol yapma.
- Kolaylaştırılmış sağlık ve zindelik platformları ve sağlık sigortası süreçleri.
- İş Hayatında çalışan bağlılığı IK süreçleri
Eğitim
Uyarlanabilir öğrenme platformları: AI, öğrenci verilerini analiz eder ve zorluk seviyesini, içeriği ve öğrenme yollarını bireysel ihtiyaçlara göre ayarlar. Bu kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimi, öğrencilerin sürekli olarak ilgilenmesini ve doğru seviyede zorluklarla karşılaşmasını sağlar.
Oyunlaştırılmış öğrenme uygulamaları: Duolingo ve Kahoot! gibi uygulamalar, dil öğrenmeyi eğlenceli ve ilgi çekici hale getirmek için puan, rozet ve liderlik tabloları kullanır. Öğrenciler seviyelerde ilerler, ödüllerin kilidini açar ve arkadaşlarıyla rekabet eder, bu da öğrenme sürecini daha keyifli ve etkili hale getirir.
Bu iki teknolojinin (AI&Gamification), eğitim sürecindeki hedefleri, işlevleri ve uygulamaları birbirlerini tamamlar şekilde bu nedenle ilk olarak yapay zekâ uygulamalarının entegrasyonu eğitim alanında olması bekleniyor.
Üretken Yapay Zekâ; Sağlık ve Welness Platformlarının her kullanıcıya özel olarak özelleştirilmiş fitness planları, beslenme önerileri, ilaç uyumu ve zihinsel sağlık egzersizleri sunmasını sağlayabilir. Deneyimi görevler, seviyeler, ödüller ve hatırlatıcılarla oyunlaştırmak, insanları planlarına bağlı kalmaya ve sağlıklı alışkanlıklar geliştirmeye motive edebilir.
Örneğin Weightlifting.AI uygulaması, programlamayı ve yükleri ayarlamak için belirli kaldırmalardaki performansı ve kullanıcı girişini kullanır. Kullanıcılar, algoritmanın bir başlangıç programı önermek için kullandığı eğitimin sıklığı ve süresi, deneyim ve başlangıç güç ölçümleri gibi bir dizi tercihi girer. Program, bir egzersiz seansı sırasında kullanıcı kaldırmayı tamamladıkça ayarlanır.
Sağlık Sigortası Programlarında üretici Yapay zekâ, kullanıcılara tıbbi kayıtlarına dayanarak gerekli sağlık randevularını hatırlatan uygulamaları yönlendirebilir. Hatırlatıcılar göndererek ve uyum için ödüller sunarak ilaç uyumuna yardımcı olabilir. İlaç tedarikinde kısıtlamaların olduğu durumlarda, YZ hastalarla görüşmek üzere reçete yazanlara alternatifler önerebilir.
Çalışan bağlılığı platformları: Bunchball ve Achievers gibi oyunlaştırılmış platformlar, zorluklar, puanlar ve tanınma programları aracılığıyla çalışanları motive eder ve üretkenliği artırır. Bu platformlar sağlıklı rekabeti teşvik eder, iş birliğini destekler ve yüksek performans gösterenleri ödüllendirir, böylece daha fazla bağlı ve motive olmuş bir iş gücü yaratır.
Satış eğitimi simülasyonları: AI destekli simülasyonlar, satış temsilcilerine becerilerini uygulamaları ve kişiselleştirilmiş geri bildirim almaları için gerçekçi senaryolar sağlar. Bu oyunlaştırılmış eğitim yaklaşımı, satış performansını artırır ve temsilcilerin daha fazla işlem kapatmasına yardımcı olur.
Geleneksel olarak işe alım uygulamaları, işe uygun doğru adayları bulma konusunda pek başarılı olamamıştır. Aslında işe yeni başlayanların çoğu işlerinde başarısız oluyor. Bu da işe alım yapan şirketlere ve işe alım ajanslarına çok pahalıya mal oluyor.
Adayların çoğu testler, mülakatlar ve özgeçmişler aracılığıyla değerlendiriliyor, ancak bu pek de iyi sonuçlar vermiyor. Bu nedenle şirketler değerlendirme ve işe alım süreçlerini iyileştirmek için yapay zekâ oyunlaştırmasını kullanmaya başladı bile. Örneğin Scoutible, bir adayın belirli bir şirkete uygun olup olmayacağını belirlemek için kısa bir oyun yarattı.
Oyun, iş becerilerini ve gereksinimlerini test etmek yerine kişilikleri, insanların nasıl düşündüklerini ve karar verme süreçlerini test ediyor. Oyundaki performans eşleştiriliyor ve örtüşen nitelikleri bulmak için belirli bir iş için gereken metriklere uygulanıyor.
Üretken yapay zekâ destekli oyunlaştırma, devrim niteliğinde kişiselleştirilmiş deneyimler, gerçekçi simülasyonlar ve herkes için optimize edilmiş sağlıklı yaşam yolculuklarını destekler. Yöneticiler olarak, oyunlaştırma ve üretken yapay zekayı, yeni nesil dönüştürücü çözümleri oluşturmak için vazgeçilmez araçlar olarak kabul etmeliyiz. Bunlar, inovasyonun yeni bir sınırını ve onu keşfedecek kadar cesur olanlar için mevcut olan muazzam olasılıkları temsil eder.
Bu makale Gamfed Türkiye Gönüllüsü Bertilda Hüsna Meriç tarafından yazılmıştır.
