@phdthesis{Oberdoerfer2021,
  author    = {Oberd{\"o}rfer, Sebastian},
  title     = {Better Learning with Gaming: Knowledge Encoding and Knowledge Learning Using Gamification},
  doi       = {10.25972/OPUS-21970},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-219707},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2021},
  abstract  = {Computer games are highly immersive, engaging, and motivating learning environments. By providing a tutorial at the start of a new game, players learn the basics of the game's underlying principles as well as practice how to successfully play the game. During the actual gameplay, players repetitively apply this knowledge, thus improving it due to repetition. Computer games also challenge players with a constant stream of new challenges which increase in difficulty over time. As a result, computer games even require players to transfer their knowledge to master these new challenges. A computer game consists of several game mechanics. Game mechanics are the rules of a computer game and encode the game's underlying principles. They create the virtual environments, generate a game's challenges and allow players to interact with the game. Game mechanics also can encode real world knowledge. This knowledge may be acquired by players via gameplay. However, the actual process of knowledge encoding and knowledge learning using game mechanics has not been thoroughly defined, yet. This thesis therefore proposes a theoretical model to define the knowledge learning using game mechanics: the Gamified Knowledge Encoding. The model is applied to design a serious game for affine transformations, i.e., GEtiT, and to predict the learning outcome of playing a computer game that encodes orbital mechanics in its game mechanics, i.e., Kerbal Space Program. To assess the effects of different visualization technologies on the overall learning outcome, GEtiT visualizes the gameplay in desktop-3D and immersive virtual reality. The model's applicability for effective game design as well as GEtiT's overall design are evaluated in a usability study. The learning outcome of playing GEtiT and Kerbal Space Program is assessed in four additional user studies. The studies' results validate the use of the Gamified Knowledge Encoding for the purpose of developing effective serious games and to predict the learning outcome of existing serious games. GEtiT and Kerbal Space Program yield a similar training effect but a higher motivation to tackle the assignments in comparison to a traditional learning method. In conclusion, this thesis expands the understanding of using game mechanics for an effective learning of knowledge. The presented results are of high importance for researches, educators, and developers as they also provide guidelines for the development of effective serious games.},
  subject      = {Serious game},
  language  = {en}
}
@phdthesis{Hoehn2002,
  author    = {H{\"o}hn, Holger},
  title     = {Multimediale, datenbankgest{\"u}tzte Lehr- und Lernplattformen},
  url       = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bvb:20-opus-4049},
  school      = {Universit{\"a}t W{\"u}rzburg},
  year      = {2002},
  abstract  = {Die Dissertation befaßt sich mit der Entwicklung einer multimedialen, datenbankgest{\"u}tzten Lehr- und Lernplattform. Die entwickelten Module erm{\"o}glichen und erweitern nicht nur die M{\"o}glichkeit des Selbststudiums f{\"u}r den Studenten sondern erleichtern auch die Arbeit der Dozenten. Außerdem wird auch die Zusammenarbeit und der Austausch von Lernobjekten zwischen verschiedenen Institutionen erm{\"o}glicht. In der Lehr- und Lernplattform k{\"o}nnen verschiedene Lernobjekt-Typen verwaltet werden. Exemplarisch wurden die Typen Bilder, 3D-Animationen, Vorlesungen, Lerntexte, Fallbeispiele und Quizelemente integriert. Die Lehr- und Lernplattform besteht aus drei Bausteinen: 1. In der Lernobjekt-Datenbank werden alle Lernobjekt-Typen und Lernobjekte verwaltet. 2. Autorenwerkzeuge dienen zur Erstellung von Lernobjekten. 3. In der Lernplattform werden die Lernobjekte den Studenten zum (Selbst-)Lernen pr{\"a}sentiert. Neben den Vorteilen, die der Einsatz von E-Learning im allgemeinen bietet, wie die flexible Lernorganisation oder die Nutzung von Lerninhalten unabh{\"a}ngig von Ort und Zeit, zeichnet sich die entwickelte Lehr- und Lernplattform besonders durch folgende Punkte aus: Generierung von Lerninhalten h{\"o}herer Qualit{\"a}t durch multizentrische Expertenb{\"u}ndelung und Arbeitsteilung, Erweiterbarkeit auf andere, neue Lernobjekt-Typen, Verwaltbarkeit, Konsistenz, Flexibilit{\"a}t, geringer Verwaltungsaufwand, Navigationsm{\"o}glichkeiten f{\"u}r den Studenten, Personalisierbarkeit und Konformit{\"a}t zu internationalen Standards. Sowohl bei der Modellierung als auch bei der Umsetzung wurde darauf geachtet, m{\"o}glichst gut die Anforderungen der Dermatologie bei gleichzeitiger Erweiterbarkeit auf andere, {\"a}hnliche Szenarien zu erf{\"u}llen. Besonders einfach sollte die Anpassung der Plattform f{\"u}r andere bildorientierte Disziplinen sein.},
  subject      = {Multimedia},
  language  = {de}
}