Utilize este link para identificar ou citar este item: https://bdm.unb.br/handle/10483/17515
Arquivos neste item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
2017_JoaoVictorAguiar_LucasVanderlei_tcc.pdf7,54 MBAdobe PDFver/abrir
Registro completo
Campo Dublin CoreValorLíngua
dc.contributor.advisorCastanho, Carla Denise-
dc.contributor.authorAguiar, João Victor Santos-
dc.contributor.authorFernandes, Lucas Vanderlei-
dc.identifier.citationAGUIAR, João Victor Santos; FERNANDES, Lucas Vanderlei. Ajuste dinâmico de dificuldade em jogos a partir de variáveis do jogo e do usuário. 2017. xi, 52 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Ciência da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2017.pt_BR
dc.description.abstractA percepção do nível de dificuldade em jogos eletrônicos é algo pessoal e à medida que este mercado evolui surgem novos mecanismos de ajuste de dificuldade para se adaptar a cada jogador. Atualmente, a maioria dos jogos alteram sua dificuldade com base no desempenho do jogador. Contudo, diversas pesquisas têm sido feitas em modelos que ajustam a dificuldade em função do estado afetivo do jogador, com auxílio de sensores. Este trabalho tem como objetivo investigar se um mecanismo de Ajuste Dinâmico de Dificuldade (ADD) híbrido, isto é, que utiliza medidas de desempenho do jogador em conjunto com dados sobre o estado afetivo do mesmo, faz o jogador ter uma melhor percepção do estado de flow em comparação com modelos que utilizam apenas uma destas duas variáveis. Para tanto, um jogo existente foi adaptado com o ADD híbrido, utilizando o sensor EDA (Electrodermal Activity) para coleta dos dados fisiológicos do jogador. Foram conduzidos testes com dezesseis voluntários, nos três modelos de ADD, ou seja, ADD baseado em dados de desempenho, ADD baseado em dados fisiológicos e ADD híbrido. Além de jogar o jogo com um dos modelos de ADD, cada participante também respondeu a um questionário que quantifica o quanto o estado de flow foi percebido. A média das respostas daqueles que jogaram o modelo híbrido foi maior que daqueles que jogaram os outros dois modelos baseados em apenas uma variável.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordJogos eletrônicospt_BR
dc.subject.keywordAjuste Dinâmico de Dificuldade (ADD)pt_BR
dc.titleAjuste dinâmico de dificuldade em jogos a partir de variáveis do jogo e do usuáriopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2017-07-20T17:36:55Z-
dc.date.available2017-07-20T17:36:55Z-
dc.date.submitted2017-03-16-
dc.identifier.urihttp://bdm.unb.br/handle/10483/17515-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.description.abstract1The perception of the level of difficulty in electronic games is something personal and as the market evolves new mechanisms of adjustment of difficulty arise to adapt to each player. Currently, most games change their difficulty based on the player’s performance. However, several researches have been done on models that adjust the difficulty according to the affective state of the player, with the aid of sensors. This paper aims to investigate whether a hybrid Dynamic Difficulty Adjustment (DDA), that is, a mechanism that uses measures of player performance in conjunction with data regarding the affective state of the player, makes the player have a better perception of the state of flow compared to models that make use of only one of these two variables. To do so, an existing game was adapted with the hybrid ADD, using the EDA (Electrodermal Activity) sensor to collect the physiological data of the player. Trials were conducted with sixteen volunteers playing one of three models of DDA, ie DDA performance data based, DDA physiological data based and DDA hybrid. In addition to playing the game with one of the DDA models, each participant also responded to a questionnaire that quantifies how much the state of flow was perceived. The average responses of those who played the hybrid model were higher than those who played the other two models based on only one variable.pt_BR
Aparece na Coleção:Ciência da Computação



Este item está licenciado na Licença Creative Commons Creative Commons