게임기를 통한 학습 및 개발 잠재력
1. 학습 잠재력의 본질
기술 기반 기계는 결과의 해당 부분에서 플레이어의 동작에 따라 고전적인 기계와 다릅니다. 이것은 게임 플레이가 재미있을뿐만 아니라 반응, 움직임의 정확성, 주의 및 신속하게 의사 결정을 내리는 능력과 같은 훈련 조건을 만듭니다.
2. 어떤 기술을 개발할 수 있습니
1. 의사 결정의 반응과 속도
시간 제한 및 시간 제한 보너스를 사용하면 반사를 연마하면서 즉시 반응합니다.
2. 눈과 손 조정
목표, 회피, 동작 제어 또는 정확한 터치 스크린은 열차 동작 일관성을 만집니다.
3. 주의와 집중
많은 객체가있는 보너스에서 플레이어는 불필요한 정보를 필터링하고 주요 목표에 집중하는 법을 배웁니다.
4. 전략적 사고
경로, 시퀀싱 또는 리소스 관리 게임은 계획 및 위험 평가를 향상시킵니다.
5. 비주얼 메모리
반복되는 패턴을 가진 직소 퍼즐 및 파워 업은 물체 위치 및 동작 시퀀스의 암기를 훈련시킵니다.
3. 학습 효과가있는 게임 메커니즘의 예
슈터 보너스-훈련 정확성 및 목표 이동 예측.
플래포머-타이밍 및 궤적 추정 개발.
퍼즐과 매치 3은 최적의 조합을 빠르게 찾을 수있는 능력을 향상시킵니다.
레이싱-반응 연습 및주의를 고속으로 유지합니다.
미니 퀘스트-제한된 시간에 결정을 내립니다.
4. 게임 형식의 훈련 기능
쉽게-플레이어는 훈련을 수업으로 인식하지 못하므로 참여가 증가합니다.
즉각적인 피드백-조치 직후 결과가 표시됩니다.
점진적인 합병증-많은 슬롯은 플레이어의 경험이 증가함에 따라 보너스의 복잡성을 증가시킵니다.
반복성-동일한 유형의 보너스를 사용하면 특정 기술을 통합 할 수 있습니다.
5. 학습 잠재적 한계
임의의 부분-훈련 능력은 보너스의 빈도에 의해 제한됩니다.
깊은 적응 부족-특수 시뮬레이터와 달리 슬롯은 작업을 플레이어 레벨로 조정하지 않습니다.
도박 구성 요소-기술 개발 목표와 도박 베팅 간의 충돌이 가능합니다.
수학적 프레임 워크-높은 기술조차도 승리를 보장하지는 않습니다.
6. 결과
기술 기반 기계는 특히 의식적으로, 데모 모드 또는 보너스 메커니즘에 중점을 둔 최소 속도로 연주하는 경우 여러인지 및 운동 기술을 개발할 수 있습니다. 이 형식은 교육 반응, 주의, 조정 및 의사 결정에 유용하지만 전문 교육 프로그램을 대체하지 않으며 도박 구성 요소를 제어해야합니다.
기술 기반 기계는 결과의 해당 부분에서 플레이어의 동작에 따라 고전적인 기계와 다릅니다. 이것은 게임 플레이가 재미있을뿐만 아니라 반응, 움직임의 정확성, 주의 및 신속하게 의사 결정을 내리는 능력과 같은 훈련 조건을 만듭니다.
2. 어떤 기술을 개발할 수 있습니
1. 의사 결정의 반응과 속도
시간 제한 및 시간 제한 보너스를 사용하면 반사를 연마하면서 즉시 반응합니다.
2. 눈과 손 조정
목표, 회피, 동작 제어 또는 정확한 터치 스크린은 열차 동작 일관성을 만집니다.
3. 주의와 집중
많은 객체가있는 보너스에서 플레이어는 불필요한 정보를 필터링하고 주요 목표에 집중하는 법을 배웁니다.
4. 전략적 사고
경로, 시퀀싱 또는 리소스 관리 게임은 계획 및 위험 평가를 향상시킵니다.
5. 비주얼 메모리
반복되는 패턴을 가진 직소 퍼즐 및 파워 업은 물체 위치 및 동작 시퀀스의 암기를 훈련시킵니다.
3. 학습 효과가있는 게임 메커니즘의 예
슈터 보너스-훈련 정확성 및 목표 이동 예측.
플래포머-타이밍 및 궤적 추정 개발.
퍼즐과 매치 3은 최적의 조합을 빠르게 찾을 수있는 능력을 향상시킵니다.
레이싱-반응 연습 및주의를 고속으로 유지합니다.
미니 퀘스트-제한된 시간에 결정을 내립니다.
4. 게임 형식의 훈련 기능
쉽게-플레이어는 훈련을 수업으로 인식하지 못하므로 참여가 증가합니다.
즉각적인 피드백-조치 직후 결과가 표시됩니다.
점진적인 합병증-많은 슬롯은 플레이어의 경험이 증가함에 따라 보너스의 복잡성을 증가시킵니다.
반복성-동일한 유형의 보너스를 사용하면 특정 기술을 통합 할 수 있습니다.
5. 학습 잠재적 한계
임의의 부분-훈련 능력은 보너스의 빈도에 의해 제한됩니다.
깊은 적응 부족-특수 시뮬레이터와 달리 슬롯은 작업을 플레이어 레벨로 조정하지 않습니다.
도박 구성 요소-기술 개발 목표와 도박 베팅 간의 충돌이 가능합니다.
수학적 프레임 워크-높은 기술조차도 승리를 보장하지는 않습니다.
6. 결과
기술 기반 기계는 특히 의식적으로, 데모 모드 또는 보너스 메커니즘에 중점을 둔 최소 속도로 연주하는 경우 여러인지 및 운동 기술을 개발할 수 있습니다. 이 형식은 교육 반응, 주의, 조정 및 의사 결정에 유용하지만 전문 교육 프로그램을 대체하지 않으며 도박 구성 요소를 제어해야합니다.
