Геймификация в обучении? Обзор игры While true: learn()

Наверное, многие из вас, кто пересекался с работниками HR, слышали о таком понятии, как «геймификация в обучении». В 99.99% случаев это всего лишь строчка в резюме и возможность имитировать бурную деятельность ещё в одном направлении. Поэтому, увидев в списке рекомендаций Steam продукт While true: learn() я заинтересовался: неужели и правда удалось сделать курс обучения программированию на Python в рамках компьютерной игры?

Общие впечатления

Игра начинается с довольно распространённого гэга – если ты умеешь правильно включать компьютер, можешь считаться почти программистом. То есть, игра намекает на довольно популярную сейчас идею бизнес-тренеров: ты можешь всё, а те, кому что-то не удаётся, просто недостаточно стараются. Меня, если честно, эта идея вымораживает: продукт достаточно нишевый, и покупателей вряд ли нужно дополнительно мотивировать для знакомства с процессом.

Завязка вполне незамысловатая и как нельзя лучше подходит для этой головоломки. Ваш кот исправил ошибку в одной из программ, и вы решили написать приложение для понимания кошачьего «языка».

Основным принципом подачи материала является так называемое «графическое программирование» — как по мне, сделано со вкусом. Но всё-таки продукт выпущен для ПК, так что графику можно было бы оформить и получше. Вряд ли эта игра, даже с более масштабной графикой, оказалась бы слишком требовательной для старых машин.

По сути, весь игровой процесс заключается в прохождении задач, которые открываются по мере знакомства с новыми вычислительными блоками. Основной же интерес составляют побочные задания, так сказать, ветки древа, потому что по основном стволу идут задания на обучение использования новых возможностей и каких-либо трудностей предложить не могут.

В игре присутствует имитация рабочего процесса. Описания заданий преподносят в виде почтовых сообщений, но, к сожалению, они малоинформативные и дают лишь общее представление о предстоящей задаче. У меня было ощущение, что тексты сообщений больше писались для упоминания популярных шуток, чем для реального описания проекта. Дополнительно при внедрении нового алгоритма игроку предлагают ознакомиться со статьёй о его разработке, применении и прочем, а вот чёткого описания задачи я так ни разу и не встретил.

Весь процесс игры/обучения состоит из выбора вычислительных нод и настройки их фильтров. Звучит круто, но на самом деле это соединение информационного потока (фигуры, цвета и прочее) и настройка значений сортирования данных для получения конечного результата. Основными критериями для решения задачи выступают точность сортировки, скорость обработки данных, затраты на аренду оборудования для фильтрации информации, хотя по факту, в игре ваш алгоритм либо работает, либо нет.

За выполнение побочных заданий и участие в стартапах игрок получает деньги, которые может потратить на улучшение своего оборудования (тогда зачем аренда? Ну да ладно), которое ускоряет обработку информации, увеличивает доступное количество нод или иным способом облегчает разработку. Дополнительно можно потратить средства на готовые алгоритмы, облагораживание главного меню, то есть рабочего пространства… Либо купить новые костюмы для кота, который выступает основной мотивацией персонажа для решения задач по машинному обучению (нет).

Плюсы

• Интересный концепт знакомства с машинным обучением
• Стабильная работа на любом более-менее современном железе
• Интеграция с курсами обучения
• Мультиязычность
• Неплохие шутки

Минусы

• Экономика. Ни сильного влияния на процесс, ни значения она не имеет. Зачем она тут – не ясно
• Отсутствие чёткого описания заданий
• Однообразный процесс
• Отсутствие подсказок во время решения задач
• Недостаток мотивации игрока для прохождения игры

Выводы

Не могу не отметить крутость концепта. В повседневной жизни, так или иначе, каждый из нас сталкивается с нейронными сетями – умный дом, камера смартфона, маркетинговые предложения от больших магазинов и прочее, но с моей точки зрения потенциал концепта, так сказать, потрачен впустую. Сведение всего процесса программирования только в соединение блоков и оптимизацию обработки информации без визуализации результатов или работы с синтаксисом дает очень обобщенное понимание работы нейронных сетей. С тем же успехом можно почитать Википедию или посмотреть ролики на Youtube. Та же интеграция с курсами – да, круто, выполнена она как простой переход на сайт. Зачем мне для этого прокладка в виде While true: learn() – не ясно.

Самое главное — мне непонятно, кто целевая аудитория этого продукта. Если её начнёт проходить практикующий программист, ничего нового для себя он не почерпнёт точно. Человек же не знакомый с нейронными сетями получит сильно упрощённые представления о работе искусственного интеллекта. А удовольствие от игрового процесса – это точно не об этом продукте. Хотя тема мне интересна, я так и не смог себя заставить дойти игру до конца – не вижу смысла, да и не хочется её повторно запускать от слова совсем. Тот же Scratch, хоть и не является игрой, позволяет делать вещи намного интересней, да и увлекает больше.

Одним словом, «геймификация обучения» — не удалась.