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2021_EduardoDeAzevedoDosSantos_IagoLoboRibeiroDeMoraes_tcc.pdf11,89 MBAdobe PDFver/abrir
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dc.contributor.advisorCastanho, Carla Denise-
dc.contributor.authorSantos, Eduardo de Azevedo dos-
dc.contributor.authorMoraes, Iago Lobo Ribeiro de-
dc.identifier.citationSANTOS, Eduardo de Azevedo dos; MORAES, Iago Lobo Ribeiro de. Comparação de ajustes dinâmicos de dificuldade aplicados a diferentes elementos de jogo. 2021. 84 f. Trabalho de conclusão de curso (Bacharelado em Ciência da Computação)—Universidade de Brasília, Brasília, 2021.pt_BR
dc.descriptionTrabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2021.pt_BR
dc.description.abstractConforme a indústria de videogames cresce, há o surgimento de novos cenários, sendo essencial manter os jogos divertidos para distintos perfis de consumidor, os quais podem possuir diversos níveis de habilidades e preferências. Nesse contexto é relevante a imple- mentação de um sistema de dificuldade adaptável ao jogador, assim oferecendo um desafio condizente ao jogador, evitando que o jogo se torne tedioso por estar muito fácil ou muito difícil. Diversos sistemas já foram modelados para lidar com essa questão, dentre eles alguns específicos ao gênero de jogo plataforma. No âmbito deste trabalho, objetiva-se comparar a eficiência de um sistema de ajuste dinâmico de dificuldade (ADD) por desem- penho aplicado a elementos diferentes de um jogo de plataforma. Foram comparados um total de quatro casos: sem aplicação de ADD, aplicação de ADD às plataformas, aplicação de ADD ao pulo e aplicação de ADD a ambos. Para tanto, utilizou-se uma evolução do trabalho de Rosa [1], sobre o qual foram implementadas as devidas modificações e para a condução de testes remotos cujo os dados foram coletados através de um Google Forms. A análise desses dados revelou conclusões multifacetadas, com o caso que melhor permite o estado de fluxo sendo o caso de ADD combinado, seguido pelo ADD de plataforma.pt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject.keywordJogos eletrônicospt_BR
dc.subject.keywordAjuste Dinâmico de Dificuldade (ADD)pt_BR
dc.titleComparação de ajustes dinâmicos de dificuldade aplicados a diferentes elementos de jogopt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bachareladopt_BR
dc.date.accessioned2021-12-08T15:44:28Z-
dc.date.available2021-12-08T15:44:28Z-
dc.date.submitted2021-05-21-
dc.identifier.urihttps://bdm.unb.br/handle/10483/29354-
dc.language.isoPortuguêspt_BR
dc.rights.licenseA concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.pt_BR
dc.description.abstract1As the video game industry grows, new scenarios are emerging, so it is essential to keep games fun for different consumer profiles, who may have varying levels of skills and pref- erences. In this context, it is relevant to implement a difficulty system that adapts to the player, thus offering a suitable challenge to the player, preventing the game from becoming tedious because it is too easy or too difficult. Several systems have already been modeled to deal with this issue, among them some specific to the platform game genre. In the scope of this work, the objective is to compare a system of dynamic difficulty adjustment (DDA) by performance applied to different elements of a platform game, to find out which one has the best efficiency in keeping the player in the flow state. A total of four cases were compared: without application of ADD, application of ADD to platforms, applica- tion of ADD to the jump and application of ADD to both. To this end, an evolution of the work of Rosa [1] was used, on which the necessary modifications were implemented and for conducting remote tests whose data were collected through a Google Forms. The analysis of these data revealed multifaceted conclusions, with the case that best allows the flow state being the case of combined ADD, followed by the platform ADD.pt_BR
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