【游戏设计原理】96 - 成就感

在这里插入图片描述
成就感是玩家体验的核心,它来自完成一件让自己满意的任务,而这种任务通常需要一定的努力和挑战。游戏设计师的目标是通过合理设计任务,不断为玩家提供成就感,保持他们的参与热情。

ARCS行为模式(注意力、关联性、自信、满足感)同样可以用于解释游戏行为:

  1. 注意力(Attention):通过引人入胜的机制或场景吸引玩家的注意力。
  2. 关联性(Relevance):让玩家感到任务与他们已有的技能、经验或兴趣相关。
  3. 自信(Confidence):通过合理的挑战曲线和反馈机制,让玩家逐步建立信心。
  4. 满足感(Satisfaction):通过奖励机制和情感反馈,让玩家感受到努力带来的回报。

总的来看,游戏中的成就感设计可以参考教育中的行为模式,结合任务设计、奖励机制和平衡性,帮助玩家在紧张与愉悦中获得满足感。

在游戏设计中,对玩家成就感影响最大的就是任务的难易程度。 这里就引申出两个问题

  1. 任务在游戏中是以什么形式呈现的?
    1. 有哪些因素会影响游戏中任务的难易?

这两个问题非常关键,直接影响了玩家的体验和游戏的吸引力。

1. 任务在游戏中是以什么形式呈现的?

任务的形式会根据游戏类型和风格的不同而多样化,但一般可以归纳为以下几种常见形式:

  1. 主线任务
    • 定义:推动游戏主要剧情发展的核心任务。
    • 特点:线性或非线性,通常有明确的目标和奖励。
    • 示例:在RPG游戏中击败主要反派,或在冒险游戏中找到特定的宝藏。
  2. 支线任务
    • 定义:与主线剧情无直接关联的可选任务。
    • 特点:提供额外的奖励或背景信息,帮助玩家更深入地探索世界。
    • 示例:帮助NPC完成请求、收集物品等。
  3. 日常任务
    • 定义:重复性、周期性的任务,通常用于维持玩家的活跃度。
    • 特点:难度较低,奖励小而频繁。
    • 示例:MMORPG中每日击败一定数量的怪物或完成特定活动。
  4. 挑战任务
    • 定义:高难度、高风险的任务,通常针对高级玩家。
    • 特点:提供极具吸引力的奖励,强调技巧和策略。
    • 示例:击败隐藏BOSS、完成时间限制的跑酷。
  5. 隐秘任务
    • 定义:玩家需要主动探索和发现的任务。
    • 特点:隐藏在游戏的角落,提供惊喜和成就感。
    • 示例:在开放世界中发现隐藏地点或解锁特殊剧情。
  6. 随机任务
    • 定义:由系统动态生成的任务,提供随机性和多样性。
    • 特点:增加游戏的可玩性和重复体验。
    • 示例:开放世界游戏中的随机遭遇或紧急事件。

2. 有哪些因素会影响游戏中任务的难易?

任务的难易度直接决定了玩家的成就感和游戏体验,以下是主要影响因素:

  1. 任务目标的复杂性
    • 简单目标:如“击败一只怪物”或“到达某地”。
    • 复杂目标:如“收集特定物品组合”或“解决多阶段谜题”。
    • 影响:复杂目标增加了任务难度,但也提升了完成后的成就感。
  2. 任务中敌人的强度和数量
    • 强度:敌人的生命值、攻击力、防御力等属性。
    • 数量:单个敌人 vs. 大量敌人同时出现。
    • 影响:敌人过强或过多可能导致挫败感,但适当的难度可激发玩家挑战。
  3. 时间限制
    • 有时间限制:玩家需要在规定时间内完成任务。
    • 无时间限制:玩家可以自由安排时间完成任务。
    • 影响:时间限制增加紧张感,但可能让部分玩家感到压力。
  4. 资源的可用性
    • 资源充足:玩家有足够的道具、武器和技能完成任务。
    • 资源稀缺:玩家需要高效利用有限资源。
    • 影响:资源不足会让任务难度提升,但也可能增加策略性。
  5. 任务的提示和指引
    • 明确指引:地图标记、路线提示等。
    • 模糊提示:需要玩家主动探索和推理。
    • 影响:明确的指引降低了任务难度,而模糊提示增加了探索乐趣和挑战。
  6. 任务的环境与地形
    • 简单地形:平坦、无障碍的区域。
    • 复杂地形:有陷阱、障碍物或需要特殊技巧的区域。
    • 影响:复杂地形可能让任务难度增加,但也提高了趣味性。
  7. 玩家技能和成长
    • 初期任务:针对新手设计,难度较低。
    • 中后期任务:随着玩家技能提升,难度逐步提高。
    • 影响:任务需要动态适应玩家的成长曲线,避免出现过难或过易的情况。
  8. 任务的奖励
    • 低价值奖励:如金币、小道具。
    • 高价值奖励:稀有装备、解锁新区域等。
    • 影响:奖励与难度成正比,玩家更愿意完成高挑战的任务以获得更高的回报。
  9. 多人合作或单人完成
    • 单人任务:完全依赖个人能力。
    • 多人任务:需要团队合作完成。
    • 影响:多人任务增加了难度的层次感,但也可能因为队友表现影响体验。
  10. 运气因素
  • 低运气依赖:纯粹依赖玩家技巧和策略。
  • 高运气依赖:随机掉落或概率性成功。
  • 影响:运气成分可能让任务结果更加不可控,影响玩家的满意度。

总结
任务是游戏中提供成就感的核心设计元素,其呈现形式多样,难易程度由目标复杂性、敌人强度、时间限制、资源分配等多个因素共同决定。好的任务设计需要在挑战与挫败之间找到平衡,使玩家在付出努力后能感受到持续的成就感,从而增强游戏的吸引力和黏性。

而游戏设计师在设计这些任务时,需要根据玩家类型、游戏类型等因素综合考虑。


原文:

原理96 成就感

生活中有一些事情会让人感觉到成就感。当一个婴儿第一次站起来时,当一个人在 Bingo 游戏中喊出“Bingo!”时,你都能从他(她)的脸上看到这样的表情。在游戏中,成就感会驱使一个玩家继续游戏,而缺乏成就感可能会让玩家离开。

成就感来自于完成一件让自己满意的任务,这有可能是一件让玩家觉得有一些困难或挑战的任务。这种情绪的极端情形被称为“自豪”(fiero)——这个词被用来形容克服一个极富挑战的障碍后的心情。人们在这样的时刻通常会把自己的拳头向空中挥舞,或是将双拳举向空中表达胜利(参见原理11“拉扎罗的4种关键趣味元素”)。在游戏中这些时刻是让用户投入其中并融入游戏的情境而不至于感到挫折、无聊或是压抑(参见原理71“兴趣曲线”)的关键。

我们可以把成就感看作老鼠的食物小球。研究人员用小鼠做实验时常会将食物小球当做它们完成任务的奖励,如当它们成功推动杠杆或走出迷宫时(参见原理24“斯金纳箱”)。这些小奖励让小鼠在完成研究人员给它们设置的下一个任务时保持动力。在游戏中,如果没有成就感为其提供持续的、积极的激励,玩家将会拒绝继续下去。如果游戏设计师在游戏中持续不断地提供平稳、渐进且具有一定挑战性的目标让用户去完成(参见原理64“平衡和调试”),用户在这个过程中感受到挑战,那么当他完成任务得到奖励时,这个奖励也会比完成一个十分简单的任务所得到的奖励更让他觉得满意,即使两者的奖励是一样的。也就是说,挑战的重要性决定了用户是否觉得满意。(参见原理10“科斯特的游戏理论”)

成就感的关键在于愉悦和实现,而这需要实际付出努力。如果通过一个简单的鼠标单次点击的动作就能获得奖励,那么这个奖励也许没有那么让人满足。而一个相对复杂的任务及其带来的有意义的奖励给你带来的感受是一个单次鼠标点击的动作无法比拟的。前者带给人一种紧张感,而这种紧张感会随着任务的完成而解除。这种紧张感正是那些简单任务无法带来的。

在任务的难易程度上做出平衡是设计游戏的艺术的一部分。如果每项任务都是一个挑战,玩家可能会太过压抑并且感到气馁。相反的,如果每一个任务都过于简单,玩家会觉得越来越无聊。只有在任务的难易程度上有了一个好的平衡(参见原理64“平衡和调试”),游戏给玩家带来的成就感才能不断持续下去。在挑战和无聊之间保持平衡是一个微妙的过程(参见原理38“心流”)。如果这个平衡把握得当,对玩家而言,成就感将会接踵而至,而他对游戏的参与感会更强(参见原理71“兴趣曲线”)。

一个在教学中常用到的行为模式(参见原理10“科斯特的游戏理论”)对详细剖析成就感的传达过程做出了尝试,这就是约翰 · 凯勒(John M.Keller)提出的“ARCS”,这四个字母分别代表如下含意:

注意力(Attention)
这里的“注意力”指受众或学生的努力或意愿。

关联性(Relevance)
这里的“关联性”是指使用受众或者学生已经熟悉的术语或例子。对受众或者学生使用他们已经熟悉的元素来解释新的元素或技能,能够很好地让他们了解这些新事物和他们之前的经验有何关联。

自信(Confidence)
自信是指提供一个积极的成果和反馈的过程,这个过程让人们了解他们已经成功地吸收新的技能或信息。

满足感(Satisfaction)
满足感是达成学习目标带来的奖励。它可以简单如一句表扬,也可以复杂如“自豪”(fiero)。

ARCS 模型的关键在于,人们会因为知识是有价值的而主动去学习,而导师(或者我们的游戏)的任务就是用易于理解的方式去证明这个价值。当学生(或者玩家)认识到他们已经获得了这个新的、有价值的技能,他们就会感觉到满足——或者说成就感。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/10663.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

MySQL CTE:解锁SQL查询新模式

目录 一、CTE 初相识 二、CTE 基础语法 (一)基本语法结构 (二)语法规则详解 三、非递归 CTE 应用实例 (一)单 CTE 简单查询 (二)多 CTE 联合查询 四、递归 CTE 深入探索 &…

C#,入门教程(12)——数组及数组使用的基础知识

上一篇: C#,入门教程(11)——枚举(Enum)的基础知识和高级应用https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/123917587https://blog.csdn.net/beijinghorn/article/details/123917587 数组是一种数据集合,是一组…

【leetcode练习·二叉树】计算完全二叉树的节点数

本文参考labuladong算法笔记[拓展:如何计算完全二叉树的节点数 | labuladong 的算法笔记] 如果让你数一下一棵普通二叉树有多少个节点,这很简单,只要在二叉树的遍历框架上加一点代码就行了。 但是,力扣第第 222 题「完全二叉树的…

低代码系统-产品架构案例介绍、轻流(九)

轻流低代码产品定位为零代码产品,试图通过搭建来降低企业成本,提升业务上线效率。 依旧是从下至上,从左至右的顺序 名词概述运维层底层系统运维层,例如上线、部署等基础服务体系内置的系统能力,发消息、组织和权限是必…

对顾客行为的数据分析:融入2+1链动模式、AI智能名片与S2B2C商城小程序的新视角

摘要:随着互联网技术的飞速发展,企业与顾客之间的交互方式变得日益多样化,移动设备、社交媒体、门店、电子商务网站等交互点应运而生。这些交互点不仅为顾客提供了便捷的服务体验,同时也为企业积累了大量的顾客行为数据。本文旨在…

MSA Transformer

过去的蛋白质语言模型以单个序列为输入,MSA Transformer以多序列比对的形式将一组序列作为输入。该模型将行和列注意力交织在输入序列中,并在许多蛋白质家族中使用mask语言建模目标进行训练。模型的性能远超过了当时最先进的无监督学习方法,其…

QT实现有限元软件操作界面

本系列文章致力于实现“手搓有限元,干翻Ansys的目标”,基本框架为前端显示使用QT实现交互,后端计算采用Visual Studio C。 本篇将二维矩形截面梁单元(Rect_Beam2D2Node)组成的钢结构桥作为案例来展示软件功能。 也可以…

推荐一款好用的翻译类浏览器扩展插件

给大家推荐一款实用的翻译工具——沉浸式翻译。这是一款免费、高效的AI驱动浏览器扩展插件,能够帮助用户轻松打破语言障碍,享受沉浸式的阅读体验。 主要特性 沉浸式阅读体验:通过智能识别网页主内容区域并进行双语对照翻译,让用户…

ElasticSearch-文档元数据乐观并发控制

文章目录 什么是文档?文档元数据文档的部分更新Update 乐观并发控制 最近日常工作开发过程中使用到了 ES,最近在检索资料的时候翻阅到了 ES 的官方文档,里面对 ES 的基础与案例进行了通俗易懂的解释,读下来也有不少收获&#xff0…

开源的瓷砖式图像板系统Pinry

简介 什么是 Pinry ? Pinry 是一个开源的瓷砖式图像板系统,旨在帮助用户轻松保存、标记和分享图像、视频和网页。它提供了一种便于快速浏览的格式,适合喜欢整理和分享多种媒体内容的人。 主要特点 图像抓取和在线预览:支持从网页…

Java 大视界 -- Java 大数据在自动驾驶中的数据处理与决策支持(68)

💖亲爱的朋友们,热烈欢迎来到 青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而 我的博客 正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也…

【数据结构】初识链表

顺序表的优缺点 缺点: 中间/头部的插入删除,时间复杂度效率较低,为O(N) 空间不够的时候需要扩容。 如果是异地扩容,增容需要申请新空间,拷贝数据,释放旧空间,会有不小的消耗。 扩容可能会存在…

I.MX6ULL 中断介绍上

i.MX6ULL是NXP(原Freescale)推出的一款基于ARM Cortex-A7内核的微处理器,广泛应用于嵌入式系统。在i.MX6ULL中,中断(Interrupt)是一种重要的机制,用于处理外部或内部事件,允许微处理…

4-图像梯度计算

文章目录 4.图像梯度计算(1)Sobel算子(2)梯度计算方法(3)Scharr与Laplacian算子4.图像梯度计算 (1)Sobel算子 图像梯度-Sobel算子 Sobel算子是一种经典的图像边缘检测算子,广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。以下是关于Sobel算子的详细介绍: 基本原理 Sobel算子…

苍穹外卖——数据统计

在商家管理端的左侧,有一个名为"数据统计"的菜单,该页面负责展示各个维度的数据统计,分别是营业额统计、用户统计、订单统计、销量排名top10。统计的数据是借助一些图形化的报表技术来生成并展示的。在左上角还可选择时间段&#x…

优盘恢复原始容量工具

买到一个优盘,显示32mb,我见过扩容盘,但是这次见到的是缩容盘,把2g的容量缩成32MB了,首次见到。。用芯片查询工具显示如下 ChipsBank(芯邦) CBM2199E 使用以下工具,恢复原始容量。。 其他CMB工具可能不行…

Flutter Candies 一桶天下

| | | | | | | | 入魔的冬瓜 最近刚入桶的兄弟,有责任心的开发者,对自己的项目会不断进行优化,达到最完美的状态 自定义日历组件 主要功能 支持公历,农历,节气,传统节日,常用节假日 …

[Collection与数据结构] B树与B+树

🌸个人主页:https://blog.csdn.net/2301_80050796?spm1000.2115.3001.5343 🏵️热门专栏: 🧊 Java基本语法(97平均质量分)https://blog.csdn.net/2301_80050796/category_12615970.html?spm1001.2014.3001.5482 🍕 Collection与…

ROS应用之SwarmSim在ROS 中的协同路径规划

SwarmSim 在 ROS 中的协同路径规划 前言 在多机器人系统(Multi-Robot Systems, MRS)中,SwarmSim 是一个常用的模拟工具,可以对多机器人进行仿真以实现复杂任务的协同。除了任务分配逻辑以外,SwarmSim 在协同路径规划方…

新鲜速递:DeepSeek-R1开源大模型本地部署实战—Ollama + MaxKB 搭建RAG检索增强生成应用

在AI技术快速发展的今天,开源大模型的本地化部署正在成为开发者们的热门实践方向。最火的莫过于吊打OpenAI过亿成本的纯国产DeepSeek开源大模型,就在刚刚,凭一己之力让英伟达大跌18%,纳斯达克大跌3.7%,足足是给中国AI产…