用于识别教育游戏策略的动画视觉编码与图层混合

游戏式学习已被证明是提高学生参与度的有效方法。然而，深入了解玩家策略仍然具有挑战性。序列游戏状态和基于动作的跟踪工具通常会收集大量数据，这些数据在长期策略层面上可能难以解释。这种数据在可视化方面存在特殊问题：它可以是相当自然、噪声较大的数据，但受制于人工、受控的环境，从而导致过绘点问题，可能使解释复杂化。我们提出了一种动画视觉编码工具，利用动力学可视化技术来解决这些问题。该工具使研究人员能够通过配置参数插值曲线和混合图层来构建动画数据叙述。最后，我们在针对特定兴趣（如领域专家合作伙伴所阐述的）时，展示了该工具的有用性。