Кейс № 26
Что здесь еще важно понимать? Лучше использовать количественные цели, которые можно измерить до применения геймификации, а после – сравнить с полученными результатами. Поэтому старайтесь оцифровать основные показатели обучения, насколько это возможно. Для этого часто требуется заранее собрать статистику нескольких групп.
2. На втором этапе алгоритма необходимо изучить нашу будущую аудиторию. В дальнейшем результаты этого анализа сложатся в некий портрет игрока, который подскажет, на чем он будет держать фокус в обучении (иногда этот собирательный образ еще называют игровым аватаром).
Я знаю, что некоторые коллеги не считают нужным составлять портрет аудитории. И, на мой взгляд, это может быть оправданно, если вы разрабатываете обучение на большое количество групп и каждый раз заранее качественно исследовать обучаемую группу проблематично.
Однако у изучения аудитории есть один неоспоримый плюс: если у вас будет четкое представление, какие именно ученики к вам придут, вы сможете выстроить геймификацию именно под них – и здесь мы снова возвращаемся к ее гибкости. На курсах по геймификации мы с участниками дополнительно изучаем типологию игроков и смотрим, какие механики больше всего подходят каждому из типов и что их может демотивировать в игровом сценарии. В дальнейшем это помогает начинающим разработчикам определиться с наполнением геймификации. С самой знаменитой типологией игроков вы уже познакомились в предыдущей главе (речь идет о типологии Ричарда Бартла), но для обучения я считаю лучше применимой классификацию Анджея Марчевского[6].
Но что же делать, если мы и правда заранее не знаем, кто придет к нам на обучение? В этом случае я всегда рекомендую разрабатывать универсальную геймификацию, где будут присутствовать механики и элементы, направленные на мотивацию всех типов игроков. При таком раскладе каждый из них сможет найти что-то для себя.