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如何思考战略游戏
第 1 章给出了一些战略博弈和战略思维的简单例子。在本章中，我们将开始对这一主题进行更系统和更分析性的研究。我们选择了一些关键的概念类别或维度，每个类别或维度都有战略互动类型的二分法。例如，其中一个维度涉及玩家行动的时间安排，两种纯粹类型是玩家严格轮流行动（连续行动）和同时行动（同时行动）的游戏。我们考虑在这种二分法中思考每种纯粹类型时出现的一些问题，以及在类似的二分法中出现的其他问题，例如游戏是只玩一次还是重复玩，以及玩家对彼此了解多少。在第 3-7 章中，我们将更详细地研究这些类别或维度中的每一个；在第 8-17 章中，我们将展示如何在多种情况下使用这种分析。当然，大多数实际应用都不是纯粹的类型，而是混合类型。此外，在每种应用中，两个或多个类别都具有一定的相关性。因此，必须以适当的方式结合从纯类型研究中获得的经验教训。我们将通过使用我们的应用上下文来展示如何做到这一点。在本章中，我们将陈述一些用于分析的基本概念和术语（例如策略、收益和均衡），并简要描述解决方法。我们还简要讨论了博弈论的用途，并概述了本书其余部分的结构。
战争游戏的认识论
这些复杂性并不能免除人类做出决策的责任——这些决策是艰难的——旨在引导他们的组织在战役中取得成功，无论是在战场上还是在五角大楼的大厅里。思想必须事先做好准备，既要有一般的、受过教育的功能，也要有对他们所面临的冲突和竞争环境的具体、复杂的理解。这种准备必须以内化关于冲突环境的“有效”知识为前提。获得这种知识的方法有很多：研究历史和理论、实践经验以及接触各种研究和分析的结果。这些发展知识的方法都有自己特定的认识论——正式地说，是一种“关于知识的性质和基础的理论，特别是关于知识的局限性和有效性的理论”，或者更实际地说，是区分错误和真理的规则。兵棋推演是一种独特且具有历史意义的工具，几个世纪以来，战士们一直使用它来帮助他们了解战争的总体情况以及即将发生的具体行动的性质。兵棋推演的重要性要求我们认真审视它所产生的知识的性质。
教学游戏作为阐明...
遗传学教学是高中生物学教师发现的一个巨大挑战，因为这取决于抽象概念，阐明分子过程和平坦人物的解释。目的是为了发挥作用和动态分子遗传学的背景，这项工作旨在基于主动学习方法（例如基于游戏的学习和数字通信技术的使用）生成和评估研究性的教学序列。方法学过程被分为两个互补步骤，即核酸化学成分的步骤1经文，在步骤2中，DNA重复过程和蛋白质合成，以及问题化，系统化，情境化和结论阶段。在这些阶段中，学生通过数字游戏和调查教学学习了分子遗传学。这项研究是在Nova Mutum/MT市的一所公立学校进行的，有44名学生参加了高中三年级。对教学序列的评估是由高中工作的22位生物学老师进行的。混合了结果的分析（定性/定量），并评估了四个针对分子遗传内容含量的游戏。预测试结果，确定了学生学习的令人满意的速度以及教师评估的良好率。在研究过程中，人们可以在教学过程中观察学生的主角，对遗传学的兴趣和热情。遗传学。关键字：学习。教学序列。摘要
网络安全教育计划的游戏化案例研究：密码学的游戏
摘要 - 技术的积累，越来越多的信息数据以及加剧的全球紧张局势增加了对熟练的网络安全专业人员的需求。尽管最近对网络安全教育的关注增加了，但传统方法仍未与快速发展的网络威胁格局保持同步。挑战，例如缺乏合格的教育者和资源密集的实践培训加剧了这些问题。游戏化提供了一种创新的方法来提供实用的动手体验，并为教育工作者提供了最新且易于使用的教学工具，这些工具针对特定于行业的概念。本文始于对本领域已经采用的网络安全教育和游戏化方法中现有挑战的文献进行回顾，然后介绍了对游戏化密码学教学工具的真实案例研究。本文讨论了此工具的设计，开发过程和预期用例。这项研究强调了一个示例，说明如何将游戏化整合到课程中可以解决关键的教育差距，从而确保对未来的网络安全人才的更强大，更有效的管道。索引术语 - 软件工程，网络安全，教育，游戏化，密码
自适应世界：游戏设计和游戏未来的生成AI，
生成的AI正在彻底改变游戏设计领域，并在游戏玩法中引入了前所未有的适应性和个性化。AI驱动引擎的最新进步可实现实时内容创建，提供了动态的，以玩家为导向的体验，与传统的预编程叙述不同。此班次标志着向“选择自己的冒险”格式的过渡，其级别，敌人，收藏品和武器的数量无限数量，该级别是针对每个玩家的决定量身定制的。Google的Gamengen展示了AI重新创建经典游戏，例如实时学习和生成游戏玩法的能力。这些创新并不仅限于游戏。它们扩展到了娱乐，电视和电影，诸如Cybever之类的AI工具允许创作者从诸如草图之类的简单输入中产生3D世界。这样的发展强调了AI在塑造交互式媒体中的作用的更广泛趋势，为个性化学习和娱乐体验提供了新的机会。诸如笔记本LM之类的工具的出现也模糊了游戏与其他媒体之间的界限，从而创建了AI编写的脚本和化身，从而增强了跨平台的讲故事。本文探讨了生成AI的变革潜力，强调了对娱乐，游戏及其他地区的未来的影响。
战争游戏的认识论
这些复杂性并不能免除人类做出决策的责任——这些决策是艰难的——目的是引导他们的组织在战役中取得成功，无论是在战场还是在五角大楼的大厅里。思想必须事先做好准备，既要有一般的、受过教育的运作方式，也要有对他们所面临的冲突和竞争环境的具体、复杂的理解。这种准备必须以内化有关冲突环境的“有效”知识为前提。获得这种知识的方法有很多：研究历史和理论、实践经验以及接触各种研究和分析的结果。这些发展知识的方法都有自己独特的认识论——正式地说，是一种“知识的性质和基础理论，特别是关于知识的局限性和有效性”，或者更实际地说，是区分错误和真理的规则。战争游戏是一种独特且具有历史意义的工具，几个世纪以来，战士们一直用它来帮助他们了解战争的总体情况和即将发生的具体行动的性质。战争游戏的重要性要求我们认真审视其产生的知识的性质。
战争游戏手册
3. 实施战争游戏——流程................................................................................................................22 3.1. 规划阶段...............................................................................................................................22 3.1.1 提出问题..............................................................................................................................22 3.1.2 定义范围——框架条件是什么？........................................................................................22 3.1.3 分配人员.............................................................................................................................23 3.1.4 开展研究——需要什么信息？.............................................................................................24 3.1.5 制定初步设计概念——如何开展项目？.............................................................................24 3.2. 3.2. 开发阶段................................................................................................................................25 3.2.1 开发原型...............................................................................................................................26 3.2.2 测试原型...............................................................................................................................27 3.2.3 完善原型...............................................................................................................................28 3.2.4 临时会议.................................................................................................................................29 3.3. 执行阶段................................................................................................................................29 3.3.1 准备人员.................................................................................................................................29 3.3.2 准备材料.................................................................................................................................30 3.3.3 开幕活动.................................................................................................................................30 3.3.4 试运行.................................................................................................................................30 3.3.5 协调游戏环节.................................................................................................................30 3.3.6 结果评审和反馈................................................................................................................31 3.4.分析阶段................................................................................................................................33 3.4.1 赛后分析格式..............................................................................................................33 3.4.2 跟进结果....................................................................................................................................................34
阻碍人工智能的游戏
Steven J. Brams，纽约大学 摘要 Catch-Up 是一个简单的 2 人顺序游戏，其中一个玩家 (A) 首先从自然数集合 {1, 2, 3, …, n } 中选择一个数字。然后另一个玩家 (B) 选择一个或多个数字，其和等于或略大于 A 的数字。然后玩家轮流选择数字，不重复，这样他们的和在每一轮中等于或略大于对手的和——直到所有数字都被选出——最终一个玩家的和等于或超过对手的和，使其成为平局或绝对赢家。与国际象棋或围棋不同，没有发现任何 AI（人工智能）或深度学习程序能够在 Catch-Up 中持续击败对手——比如说，90% 或更多的时间——对手在每一轮中随机选择数字，而在国际象棋或围棋中随机移动将是灾难性的。人工智能在其最强的领域——计算和学习——遇到对手了吗？ 1. 简介
