Fuçando nos artigos da SBGames 2012 eventualmente encontro alguma coisa interessante como Desafiando para ensinar: estudo comparativo entre níveis de dificuldade em games educacional e comercial de Sônia Trois e Régio P. da Silva da UFRGS.

O artigo me lembrou o estudo de Becker (2006) que também era uma comparação através de engenharia reversa entre jogos educativos e comerciais.  No caso Trois e Régio (2012) escolheram jogo comercial Plants vs Zombies (PZ) e o educativo Immune Attack (IA) devido as similaridades de faixa etária do público alvo etc. Eu senti falta de uma descrição mais detalhada da metodologia de análise dos jogos que foi utilizada, Becker  faz uma boa descrição do engenharia reversa em sua “análise sob as lentes da aprendizagem” antes de entrar na análise em si. Isso não só deixa a análise mais clara como também dá mais credibilidade ao trabalho como um todo.

Em trabalhos relacionados, os autores abordam rapidamente as dificuldades do design de jogos educativos. Citando a definição de Huizinga [2000] jogos são atividades voluntárias, que não podem ser impostas. Só essa primeira característica já complica as coisas para o educador pois significa que muito do tão propalado potencial motivador do jogos vem em grande parte do próprio interesse do jogador. As pessoas jogam por que gostam e não porque os jogos fazem elas jogar. Nem todo mundo gosta de jogar e uma pessoa com esse perfil vai ter uma motivação completamente diferente do gamer padrão. Esse aspecto é ressaltado quando os autores afirmam que a experiência lúdica está diretamente relacionada à aprendizagem e comentam que o cérebro humano freqüentemente busca identificar novos padrões, pratica-los e internaliza-los. Em suma, aprender ou, em termos cognitivistas, assimilar esses novos padrões em nossas estruturas cognitivas preexistentes. Assim, jogos são sistemas cujo objetivo é ensinar, praticar e internalizar padrões novos. O que bate com a visão que tenho e descreve o potencial educacional dos jogos. Mas a coisa vai além: com base na literatura (que poderia ser ampliada) os autores afirmam que os jogos só são divertidos enquanto ensinam. Se o “nível de desafio” do jogo é alto demais o jogador desiste, ele simplesmente não consegue aprender e se é fácil demais o jogador desiste porque aprende rápido demais e, em ambos os casos, o jogo se torna chato. Tal idéia pode ser corroborada pelo trabalho de Jenova Chen sobre o Flow nos jogos que é baseado no trabalho do impronunciável, e fantástico, Csikszentmihalyi.

E baseado na importância da aprendizagem nos jogos, acredito que no fundo eles são ambientes de aprendizagem, entramos num dos itens essenciais para o estudo comparativo desse trabalho: a idéia de curvas de aprendizagem. Um desses termos que muitos analistas de jogos adoram usar mas me pergunto se realmente entender o que significa. Seu conceito que refere-se análise da “diminuição no custo produtivo a partir do ganho de experiência na execução de uma atividade”. Se bem me lembro é um conceito da psicologia  e está ligado a idéia de que quanto maior a experiência em determinada atividade menor o esforço cognitvo necessário para o desempenho dessa atividade. No início é preciso mais esforço, que vai diminuindo à medida que o jogador ganha proficiência na tarefa. De fato, se observamos várias críticas de jogos e o trabalho da Chen citado acima é possível entender porque o termo está se tornando tão comum na análise de videogames. Um outro aspecto da análise da curva é a possibilidade de se fazer análises mais objetivas dos jogos. O que, para mim, foi um dos pontos mais interessantes desse trabalho. Como observado pelo autores: “a observação das curvas de aprendizagem trata do mesmo processo de internalização de padrões” intrínsecos a um jogo. Assim, como descrito no tópico 3, essa é uma análise comparativa sob a ótica da experiência.

A seguir entramos no comparativo entre os jogos em si, com uma análises de características e objetivos e níveis de dificuldade. Nesse aspecto o espaço dado aos gráficos de dificuldade dos jogos (figuras 3 e 5) não faz justiça à importância deles. Acho que uma comparação entre os dois gráfico no tópico “Discussão sobre o aprendizado nos jogos” teria servido para reforçar os argumentos apresentados. Especialmente para descrever a necessidade de ajustes no grau de dificuldade na dinâmica do IA e por outro lado tornam o PZ tão interessantes. O que, a meu ver converge com alguns dos problemas de design de jogos educativos observados por Becker e por Mattar em que os jogos educativos falam em alcançar as características que tornam os games comerciais tão atrativos. E nesse caso não é nem uma questão de altos investimentos ou gráficos complexos já que PZ é um jogo até simples. Na verdade, como observado pelos autores é um jogo mais focado que IA. PZ tem objetivos simples, que são tratados por uma curva crescente de dificuldade que acaba se ajustando numa boa curva de aprendizado para o jogador, ou pelo menos mais eficaz que IA, que tem objetivos mais abrangentes mas o jogador tem menos oportunidades para exercitar os conhecimentos adquiridos ou ganhar proficiência nas estratégias de jogo, o que ocorre em PZ.

Senti falta de uma análise mais assertiva, como a feita por Becker ao mostrar as limitações do jogo educacional. Os pontos para sustentar a comparação e dizer qual jogo cumpre melhor seus objetivos de aprendizagem estão no texto. Afinal acredito que o objetivo básico de um jogo é ensinar como se joga e como se vence. Ainda assim, esse  é um estudo iimportante, tanto por convergir com outros trabalhos como pelo detalhamento da análise mas principalmente por buscar demonstrar de forma objetiva as características que tornam jogos comerciais interessantes e o que deve ser observado para evitar as armadilhas observadas por Becker, Mattar e Buckingham, esse último no livro Beyond Technology.  E, quem sabe, capacitar os designers de jogos educativos a produzir materiais mais eficazes.

Referências:

tente os links acima 😉

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