游戏设计提升系统思维

通过游戏设计教授系统思维

摘要

在这项混合方法研究中，我们考察了学生在拓展学习时间参加游戏设计课程后，其系统分析与设计技能是否有所提升。美国东南部一所农村中学的学生（n = 19）在学年期间，于学术拓展课时段每周参加一次为期1小时的数字游戏设计课程，学习游戏设计基础知识，并练习制作流程图等系统设计技能。准实验数据结果表明，与未接受任何培训的对照组相比，实验组的系统分析与设计技能在前测‐后测中的提升更为显著，F(1,33) = 16.516，p < 0.001。访谈结果显示，参与者能够清楚表达他们在课程中发展出的系统分析与设计技能如何应用于不同情境中的问题解决。我们讨论了游戏设计学习中与系统思维相契合的教学方面，同时也探讨了初始认知技能对这类干预措施下学生学习成果可能产生的影响。

引言

系统是由自然或人类构建的一个整体单元，其各组成部分通过动态而复杂的相互作用作为一个整体运行（萨伦等人2011）。在构建和理解系统的背景下，系统思维被定义为一种认知能力，即识别系统各部分之间联系的能力；理解这些部分如何结合在一起作为一个整体发挥作用（Assaraf 和 Orion 2005；Senge 1990）。从更广泛的意义上讲，系统思维是一套理论和模型的集合，关注“在特定情境内运作的‘主体与结构’之间的关系”（Norman 2013，第 1087 页）。它包括识别构成系统的各变量之间的模式，并学习如何将这些模式重组为更有效的形式。系统性思考者能够通过理解整体来揭示系统的隐藏层面。

近年来，系统思维被誉为一种重要的高阶思维技能，被认为有助于个人识别解决复杂问题的方法（Goodman 和 Stroh 2008年；Salen 等人 2011年）。该领域先前的研究表明，作为一项认知技能，系统思维可以在各个教育阶段进行教学（Cabrera 等人 2015年）。基于问题的学习理论（Brown 等人 1989年）等指出，设计任务能为学习者提供情境化且真实的学习体验，在此过程中系统性思维技能得以培养和发展。此外，完成此类设计任务使学生有机会运用基于现实世界的技能和领域知识，这些技能和知识可应用于未来的情境中（de Vries 2006年）。设计学习使学习者有机会开展探究活动，通过知识和技能的应用来解决问题，反思这些问题解决经历，并最终参与自我解释和交流练习。因此，设计在某种程度上有助于学习者实现主动协作学习（Ke 2014年）。遗憾的是，让学生通过设计来应对复杂且结构不良的问题的活动通常并未纳入正式的学校课程体系（Jonassen 2000年）。

作为一种吸引人的设计任务，游戏设计最近被用于非正式教学情境中，以教授学生思维技能，包括问题解决和计算机科学概念（例如，Akcaoglu 和 Koehler 2014；Denner 等人 2012；Hwang 等人 2013）。游戏是交互式系统（Fullerton 2008），而设计游戏需要构建系统。最近，研究人员发现了设计数字游戏与认知和动机成果之间的联系（Kafai 和 Burke 2015），例如学习编程的能力（Baytak 和 Land 2010，2011）、计算思维概念（Denner 等人 2012）、学习感知和问题解决（Hwang 等人 2013）、对数学态度的改善（Ke 2014），以及解决复杂问题等能力（Akcaoglu 等人 2016；Akcaoglu 2014；Akcaoglu 和 Koehler 2014）。这些研究工作强烈表明，游戏设计过程需要实施‘‘系统思维、问题解决、批判性和创造性思维、叙事、编程和视觉素养’’（An 2016，第 565 页）。

本研究旨在通过调查在美国东南部地区一所乡村学校为中学生开设的游戏设计拓展课程所产生的认知成果，探讨作为问题解决技能的系统思维与设计任务之间的相互作用。具体而言，我们考察了完成一门明确关联到系统设计与构建的游戏设计课程是否影响了学生设计和分析系统的能力——即他们的系统性思维技能。在下一节中，我们将首先定义问题解决，接着将系统分析与设计置于问题解决技能的框架下，详细阐述系统思维，并最终探讨游戏设计任务与系统性思维技能之间的联系。

背景

问题解决

问题解决是一种认知过程，当问题解决者试图将“给定情境”转变为“目标情境”时发生，尽管缺乏可立即感知的解决方案（梅耶和威特罗克 2006年，第287页）。问题解决是我们个人和职业生活中经常执行的重要认知任务（乔纳森 2000）。对于儿童而言，问题解决能力尤为重要，因为它为未来的所有学习奠定了基础，并且是“有效参与社会”的前提（经合组织2003，第154页）。这一过程通过要求学习者经历一个既需要知识保持又需要知识迁移的过程来实现，而这二者是意义学习所必需的组成部分（梅耶和威特罗克 2006年）。每当儿童面临新的挑战时，其问题解决能力就会进一步发展，因为“问题在内容、形式或过程上并不等同”（乔纳森 2000，第65页）。

问题主要根据其结构的复杂性分为定义明确的问题和定义不明确的问题。定义不明确或结构不良的问题是指“初始状态、目标状态和/或允许的操作未明确指定”的问题（Mayer 和 Wittrock 2006年，第 288 页）。本文主要关注的问题类型——设计问题——属于定义不明确的问题，因为这些通常为开放式、无结构或“棘手”的问题（Nelson 2003）。

设计问题非常适合培养和发展系统性思维技能。设计问题要求学生分析一个系统或设计一种解决方案，而不是选择一个“正确答案”。面对设计问题时，设计者会经历五个阶段：（1）识别和分析问题，（2）对问题进行探究与研究，（3）识别并排序设计优先级，（4）设计测试，以及（5）评估（尼尔森 2003）。在设计问题中，系统分析揭示了所识别变量之间动态且灵活的关系（经济合作与发展组织 2003）。乔纳森（2000）解释说：“人类问题解决者会构建一个问题的心理表征（即心智模型），被称为问题空间…[然而]与结构不良问题相关的真实问题解决活动，是在看似没有结构的情况下为问题提供结构”（第65–67页）。定义和建立一个系统的这一行为本身，就成为在着手设计（及其后续挑战）之前需要解决的第一个问题。将系统思维视为问题解决，当考虑到设计问题无法预先规定，反而会引发 emergent 问题解决时（尼尔森 2003），它展现出更丰富的学习体验。

系统、设计和系统思维

系统是“一组相互作用、相互关联或相互依赖的元素，形成一个复杂的整体”（萨伦和齐默尔曼2004，第50页）。根据萨伦和齐默尔曼的观点，系统由四个要素组成：（a）对象或变量，（b）属性，（c）内部关系，以及（d）情境。例如，在像吃豆人这样的游戏（即系统）中，对象包括角色（如吃豆人、幽灵）以及游戏中的其他项目（如水果、豆粒）。这些对象彼此之间存在互动。在吃豆人游戏中，不同的对象具有不同的属性，从而导致游戏过程中结果的差异（例如，吃水果可以在一定时间内使你对敌人免疫）。

至于内部关系，它们以不同形式存在：空间上的、社会上的，从心理或情感层面来看，在《吃豆人》中，底层游戏系统以及玩家玩游戏时的状态构成了内部关系。例如，游戏从一个关卡到下一个关卡难度的增加由玩家的技能以及游戏系统的底层算法共同决定。最后，系统存在于情境之中。在《吃豆人》中，“游戏”情境包含了软件系统和玩家。正如萨伦和齐默尔曼所指出的：“[系统]并非存在于真空中，而是受到周围环境的影响”（第51页）。系统可以是自然的或人工的（例如，人体与机器人）；系统可以是简单的（例如，开罐器）或复杂的（例如，语言）。无论何种情况，当系统运行时，其各个组成部分会协同工作以实现预期目标（富勒顿2008）。

系统思维被定义为一种认知能力，即识别系统中对象（或变量）之间的关系，并将这些关系综合为一个整体（Assaraf 和 Orion2005）。系统思维包含其他一些构成性的认知技能，例如：（a）理解变量之间的动态关系（如反馈回路）；（b）理解变量之间存在多种关系，且这些关系会随时间受到影响和变化；（c）理解除了显性关系外，系统变量之间还可能存在隐藏的（可能是非线性的）关系；（d）能够分析系统的效率；以及（e）科学思维，即提出并检验理论（Assaraf 和 Orion2005；Salen 等人 2011；Sweeney 和 Sterman 2000）。

系统思维是科学、技术、工程和数学领域职业成功的重要认知资产。这些领域要求个体设计和实施系统，发现并解决复杂且结构不良的问题，估算和预测结果，以及进行实验（Dym 等人 2005）。系统思维也被列在大多数21世纪技能框架中的关键技能之一（例如，21世纪学习合作伙伴）。

教授系统思维可能较为困难，因为理解和设计大多数系统本身就具有内在的复杂性（Assaraf 和 Orion 2005；Hung 2008）。掌握系统思维的难点源于变量之间因果关系的抽象性和复杂性（例如非线性关系）。乔纳森（1997）指出，擅长系统思维的专家会构建更复杂的“图式”，并能够以更程序化或自动化的方式加以应用（第67页）。相比之下，初学者所使用的图式缺乏丰富细节，因此他们只能依赖泛化的处理方法。这种循环性或动态性思维的缺失，可能会阻碍各个年龄段的学习者成为有效的系统思考者（Assaraf 和 Orion 2005；Hung 2008）。

尽管存在这些挑战，教育工作者报告称，在采用旨在提升系统思维的教学创新方面已取得成功（Cabrera 等人，2015）。例如，Hung（2008）发现，一个为期一学期的关于系统理论及其实际应用的课程，通过使用模拟建模软件，帮助学生越来越多地“运用系统思维，通过推理系统中的相互关系、因果关系和反馈过程”（第 1110 页）。Hung 认为，可以通过明确教学、合适的认知工具（例如，软件应具备用户友好性），以及从建模简单系统到更复杂系统的逐步推进来教授系统思维。

在另一项研究中，Kali 等人（2003）发现，通过一个短暂的（4 小时）知识整合活动，学生的系统性思维技能得到了适度提升。作者们建议，先分别学习系统组件，再逐步将它们整合回更大系统，是一种有效的教学策略来教授系统思维。最后，Assaraf 和 Orion（2005）发现，通过精心排序（分层地）的教学，可以教授系统思维。他们认为，学生的个体认知能力以及他们在知识整合活动中的表现是导致学生表现差异的两个因素之一。

游戏设计与系统思维

游戏是复杂系统，由多种元素构成，这些元素以各种不同且复杂的方式相互作用（Crawford 1984, 2003；Fullerton 2008；Salen and Zimmerman 2004）。设计游戏的过程要求游戏设计师规划、勾画并创建往往非常复杂的系统。根据 Crawford（1984）的观点，“设计游戏结构的核心问题在于如何将目标和主题的幻想提炼成一个可行的系统”（第55页）。Jonassen（2000）进一步指出，“由于设计问题中可接受解决方案的标准并不总是显而易见的[在设计问题中],设计师必须构建个性化的系统来评估他们的作品”（第80页）。两者都强调了识别和建立系统作为游戏设计过程的核心组成部分。在此过程中，设计师体验到系统如何运作，这有助于他们学习如何“进行分析性和整体性思考，试验并测试理论，并将他人视为他们所创建和身处的系统的一部分”（Salen et al. 2011，第56页）。

教育情境中的游戏引起了教育工作者和研究人员的关注（An 2016；Kafai 和 Burke 2015；Mayer 2016）。然而，使用现成的教育游戏进行教学所产生的效果结果不一（Kafai 和 Burke 2015；Mayer 2016）。根据 Mayer（2016）最近的一项综述，提高教育游戏有效性的条件差异很大，需要进一步研究。相比之下，让年轻学习者设计自己的数字游戏，而不是简单地玩现成的产品，为学生提供了发展系统分析与设计、问题解决以及计算机编程技能的机会（Akcaoglu 2016；Kafai 和 Burke 2015）。使用诸如 AgentSheets、Alice 3D、GameMaker、Kodu 或 Scratch 等软件，儿童可以创建并游玩数字游戏；这一过程被发现不仅对教授计算机编程（Werner 等人 2014）和问题解决（Akcaoglu 2014；Akcaoglu 和 Koehler 2014）有效，而且对健康和数学等领域的内容知识教学也有效（Baytak 和 Land 2010；Ke 2014）。

设计数字游戏的过程在多个方面具有益处。首先，数字游戏设计要求年轻学习者不仅要分析和理解系统，还要从零开始创建这些系统（An 2016）。其次，参与游戏设计任务能带来个人、社会和文化益处（Kafai 和 Burke 2015）。从这一角度来看，在创作过程中，儿童会根据自己所看到的世界创造出视觉表征，并通过他们的游戏公开分享这种创作和愿景。向外部受众清晰表达自己的愿景，不仅有助于对学习进行整体性评估（Akcaoglu 和 Koehler 2014；OECD 2003）；而且在问题解决过程中起到关键作用：即向最初不了解该问题的人清楚地阐述解决方案（乔纳森 2000）。

第三，游戏设计任务是练习和加强解决问题的能力的良好情境，因为游戏设计的初始步骤与问题解决的初始步骤相呼应，包括分析和理解给定情境中的基本模式和机制（Akcaoglu 2014；Akcaoglu 和 Koehler 2014；Ke 2014；Polya 1957）。游戏设计是一个‘‘以其自然的复杂性和形态呈现的问题’’（Jonassen 2000，第 69 页），它依赖于‘‘先验知识，融合不同内容领域，并要求整合概念、表征和过程’’（OECD 2003，第 156 页）。在此过程中，它导致学生在真实情境中为构建和解构一个新系统以及由此带来的设计困难而挣扎（Jonassen 2000）。

本研究

设计和构建系统是科学、技术、工程和数学职业的关键技能。通过这一设计过程，人们学会识别问题、规划解决方案，并运用高阶思维技能（Honey 和 Kanter 2013）。设计数字游戏已被证实是一种有效的教学情境和活动，可用于教授和学习计算机编程与问题解决等学术技能。尽管我们知道设计游戏是一项具有吸引力的活动，且涉及设计复杂系统，但我们尚不清楚这种实践是否能提升系统设计与系统思维能力。本研究旨在了解参加游戏设计课程的中学生是否在系统分析与设计技能方面有所提升。具体而言，我们的研究问题是：

1. 参加游戏设计课程是否会影响学生的系统分析与设计技能，相较于对照组？
2. 学生如何描述他们在游戏设计情境中的问题解决方法？

方法

为了回答研究问题，数据通过定量和定性两种方式收集和分析。为回答第一个研究问题，采用了准实验设计，将参加游戏设计课程的学生与未参加该课程的学生进行比较。为回答第二个研究问题，对参与游戏设计课程的学生进行了半结构化访谈，并对访谈文本进行了定性分析以识别共同主题。

参与者与背景

本研究的参与者为美国东南部地区一所中学的六年级学生（平均年龄= 11）。参加游戏设计课程（即实验组）的学生是数学和科学成绩位于班级前25%的学生（n = 20，男生 = 12，女生 = 8）。尽管研究人员并非专门挑选学业优秀的学生群体，但该校教师表示希望在学校的拓展时段开设一门游戏设计课程。拓展时段被安排在中学总课表中，每周一次，每次一小时，用于教师在各个学科为所有学生提供拓展或补习机会。实验组学生在整个学年期间利用该时段参加游戏设计活动。对照组学生（n =19，男生 = 10，女生 = 9）则从与实验组同班且对研究感兴趣并自愿报名参与的学生中随机选取。由于部分数据缺失，最终分析共包含16名对照组学生和19名实验组学生。所有参与本研究的学生均获得了家长同意。

游戏设计与学习课程

在游戏设计课程中，使用了可免费获取的软件微软Kodu。Kodu与其同类软件（例如Scratch）一样，支持可视化编程。事实上，Kodu的主要目的是“帮助用户通过游戏创作学习计算机科学概念”（Stolee 和 Fristoe 2011，第100页）。与其他具有类似功能的软件相比，Kodu因其三维环境、在计算机编程概念设计方面具备多种复杂层级的能力，以及允许用户创建不同类型的游戏（如冒险、街机、竞速类）和模拟的功能而更具视觉吸引力（Akcaoglu 2016）。

在秋季学期，共为实验组提供了10次游戏设计课程（共10小时）。该课程基于先前的研究（即Akcaoglu 2016）构建，并采用相似的模式：纯游戏设计环节、问题解决环节、故障排除环节以及自由设计环节。然而，在本研究期间，未实施专门用于故障排除活动的课程。第一作者是游戏设计课程的主讲教师，第二作者则通过协助课堂组织并在学生的自由设计时间解答学生问题提供支持。有关游戏设计与学习课程及其理论基础的更详细描述可参见其他文献（Akcaoglu 2016）。

在游戏设计课程中，由于每次课程时间较短（约50分钟），因此前六次课程用于教授游戏设计的基础知识，内容包括游戏主要组成部分的相关主题（目标、规则、资源、计分、机制和空间）。在前六节课中，学生重现了流行的游戏类型：苹果猎人、吃豆人和Kodu冒险。在此期间，还从基础到更高级别地介绍了编程概念。例如，学生在学习和练习游戏设计软件中的基本编码结构（如果‐那么语句）的同时，也学习了嵌套代码以及根据游戏状态为不同角色创建不同行为的方法。学期后续的课程则专注于游戏的规划与设计。这些游戏通常是学生在课程中先前创作的游戏版本，或是基于他们在校外经验所熟悉的游戏。为了让学生参与真实的设计体验，学生还被要求在每次游戏设计活动前后为其游戏创建流程图（图1）。在这些绘制流程图的练习中，学生尝试描绘其游戏中对象之间的联系，以理解这些对象及其联系如何作为一个系统运作，从而让学生有机会锻炼其系统性思维技能。

数据来源与工具

本研究收集了两种类型的数据。定量数据通过使用由经济合作与发展组织（OECD2003）开发和发布的国际验证测试（国际学生评估项目：PISA）进行系统分析与设计来收集。定性数据由本研究的主要作者通过半结构化访谈收集（录音并转录）。

基于梅耶和威特罗克（2006年）对问题解决的概念化定义，2003年PISA问题解决评估中的系统分析与设计部分着重考察学生识别系统中各要素关系的能力，以及其设计一个各组成部分之间存在动态且复杂关系的系统的能力。系统分析与设计被定义为一类任务，这类任务‘需要理解多个相互依赖变量之间的复杂关系，识别其关键特征，或应用给定的表征，分析复杂情境，或设计一个系统以实现特定目标’（经济合作与发展组织 2003，第167页）。

本研究中使用的测试部分包含七个问题。其中包括两道选择题、一道简答题以及四道要求学生设计、开发或展示对系统理解的开放式问题。例如，其中一道开放式问题是图书馆系统问题，要求学生根据图书馆的借阅规则，绘制一所虚构学校的图书馆系统流程图。图2展示了学生正确与错误回答的示例。在第一幅图中，我们看到一个错误答案：学生未完整展示格林伍德高中的图书馆系统。在第二幅图中，学生的正确答案完整地描述了学校图书馆系统的运作方式，呈现了借阅系统中各项规则和组件之间的关系。如本示例所示，这些测试题目旨在评估（a）识别对象（或变量）之间关系的能力，并通过理解变量间的动态关系（例如通过流程图）将这些关系综合为整体；（b）理解变量之间存在多种关系，且这些关系会随时间受到影响和改变；（c）理解除了显性关系外，系统变量之间还可能存在隐含的（可能是非线性的）关系；（d）分析系统效率的能力；以及（e）科学思维能力，包括提出假设和检验理论（Assaraf 和 Orion2005；萨伦等人2011；Sweeney 和 Ster man）。

流程

本研究的定量数据（解决问题能力测试）是在游戏设计课程的第一次和最后一次课上收集的。解决问题测试以纸笔测试的形式进行，学生大约需要30分钟完成。在完成测试后，学生继续进行这些课时的游戏设计工作。对照组未参加任何游戏设计课程。他们在相同日期参加了与游戏设计组相同的解决问题测试。

定性数据以半结构化访谈的形式收集，于游戏设计课程结束后进行。根据解决问题测试得分，选择在问题解决能力上进步最大和最小的学生进行有目的的个别访谈。每次访谈由作者们进行，持续约20分钟。访谈内容被数字录音并转录用于分析。

研究人员询问学生描述并反思他们在问题解决、游戏设计、编程以及作为参与者整体经历中的经验和想法。

数据分析

一名研究生助理使用经合组织（OECD）（2005）确认具有评分者间信度和效度的答案键对学生的表 现评估进行评分。在评分过程中，对学生所属组别（实验组与控制组）进行了盲化处理。为了更清晰地线性解释学生的表现，对学生的表 现得分进行了转换，将其转化为最大可能得分百分比（POMP）的百分比（Cohen 等人，1999），其中0为最低可能得分，100为最高可能得分。由于得分经过线性转换，因此使用该数据进行的进一步统计分析结果保持不变（Cohen 等人，1999）。测试的信度是可接受的，a= 0.72。

根据他们在问题解决评估中的表现，从实验组中特意选择了七名参与者进行访谈。更具体地说，为了收集多样化经验和反馈，依据他们在问题解决能力上的提升情况，表现评估中，选取了进步超过一个标准差（n=4）、不足一个标准差（n= 1）的学生，以及没有取得进步的学生（n= 2）。在访谈过程中，目标是了解学生如何进行问题解决，他们在游戏设计课程中的经历是否有助于其问题解决方法，他们对课程和软件的喜好与不满，他们在编程和游戏设计过程中的方法，以及他们在课外对游戏设计的兴趣。访谈问题见附录。

转录完成后，两位主要作者独立对访谈数据进行了定性内容分析，从而通过编码和识别主题或模式的系统分类过程对文本数据进行“主观解释”（Hsieh 和 Shannon 2005，第 1278 页）。由于缺乏现成的理论框架来指导我们的编码工作，我们采用了归纳式编码方法，完成了 Mayring（2000）提出的前三个步骤：（a）重新审视研究问题，（b）确定类别，以及（c）从材料中发展归纳类别。随后，研究人员会面讨论了他们的初步编码。接着，研究人员完成了归纳类别发展的最后三个步骤：（d）修订类别，（e）最终文本处理，以及（f）结果解释。在最后一步中，研究人员讨论了所有分歧，直至达成 100% 的一致意见，并完成了主题内容分析。

结果

定量数据结果

为了了解对照组和实验组在初始表现上是否存在差异，对学生们的前测成绩进行了独立样本t检验。这一分析是一个重要的初步步骤，因为这两个组并非随机选取（即采用准实验研究设计）。实验组的前测平均值（M = 34.1，SD = 15.9）高于对照组（M = 20.1，SD =16.5），表明两组之间存在统计显著差异：t(37) = 2.701，p = 0.01。

接下来，为了了解两组（即控制组与实验组）从前测到后测的提升是否存在差异，进行了重复测量方差分析（RM‐ANOVA），其中时间（前测 vs. 后测）为具有两个水平的被试内因素，组别（控制组 vs. 实验组）为具有两个水平的被试间因素。时间的多变量总合检验显著（Wilks’s K = 0.87），F (1, 33) = 4.93，p = 0.033，g2 = 0.13；时间‐组别交互作用也显著（Wilks’s K = 0.78），F (1, 33) = 8.5，p= 0.006，g2 = 0.21。结果表明，两组从前测到后测的变化存在显著差异。

组 (样本量)	前测		后测
	M	SD	M	SD
控制 (16)	22.16	16.92	19.89	16.34
处理 (19)	33.97	16.28	50.72	22.13

后续的被试间测试证实了这一结果，F(1,33)= 16.52，p\0.001，g2= 0.5。结果有利于实验组（表1）。事实上，尽管对照组的得分略有下降，t(16)= 0.47，p = 0.65，但实验组的得分有统计学上的显著提升，t(19)= 3.84，p= 0.001，且效应量较大，Cohen’s d= 0.88。

更具体地说，实验组的学生在测试中能够更高效地分析所描述的系统并重新构建它们（见图 2a, b）。例如，在图书馆系统问题中，学生更高效地识别了系统中的检查点，并将流程从更一般的属性缩小到更具体的属性，从而构建出一个更高效的系统。

定性结果

以下部分描述了研究人员基于对受访者回答的转录文本分析所确定的主题：（a）设计过程中的问题解决，（b）问题解决中的求助行为，以及（c）个性化需求。这三个主题反映了六年级研究参与者在克服挑战、将解决问题的能力应用于新情境、学生对外部支持类型的偏好以及Kodu的创造性限制等方面的共同观点。

主题1：设计过程中的挑战

第一个主题“设计过程中的挑战”涉及学生在设计和开发游戏时应对并克服设计挑战问题的方式。学生设计师遇到的问题通常分为两类：一类是由对Kodu及其菜单不熟悉引起的问题，另一类是由设计与执行之间的冲突引起的问题。在本文中，设计过程中的挑战主要关注第二类问题，即学生在规划阶段的设计与最终执行其设计计划之间的矛盾。有时，这种矛盾在学生处理较小的设计特性时变得明显，例如物体在陆地或水体中的行为。在以下引述中，学生描述了如何从原始计划修改设计，以使物体保持在固定位置：

嗯，比如，我有一块石头。我把它放在山顶上，但它一直滚下来，所以一开始，我试图让它无法滚动 [sic] 或类似的东西，但由于某些明显的原因，它仍然一直滚下来，所以我干脆把它改成了一棵树。

在其他情况下，学生被自己设计的复杂性所压倒。他们的原始计划要求开发一个远超其初始游戏设计技能水平的系统。因此，设计不得不被简化：“我本想添加更多关卡，但那样的话就得创建另一个世界，这会非常复杂——还需要创建更多角色等等。” 这些引述体现了观察和记录到的学生在面对问题解决设计挑战时的典型应对方式。在大多数此类情况中，学生通过在Kodu中识别并选择能够实现预期行为的替代功能和对象来快速修改设计；或者，学生简化设计，从而同时简化了整个系统及其相互关联的部分。

主题一还强调了学生如何将在游戏设计过程中学到的解决问题的能力应用到其他情境中。一些学生表达了他们在视频游戏设计过程中解决设计挑战的经历与这种能力之间的联系，以及他们在问题解决评估中的问题解决方法。米斯蒂（化名）解释了她是如何通过将问题视为在Kodu中处理菜单和子菜单的方式来不同地解决一个问题的，并通过创建流程图来更好地理解文字题：

米斯蒂：在对角色进行编码时，我确实得用到一种“流程图”[引号手势]，包括拖拽操作以及上面的“是”和“否”判断。
采访者：你能向我解释一下这如何帮助你解决这个问题吗 [指向PISA测试中的文字题]？
米斯蒂：我是通过换一种方式来看待这个问题来解决的。我只是按照指示去做，但我会对我放入文字的那些随机图片进行筛选。
采访者：你是否重新制作了一个流程图？
米斯蒂：算是吧。我做了一些改动，比这个更复杂一些 [指向她最初的视频游戏设计流程图]。

另一名学生马库斯指出：

如果你不知道该写什么，顺序就只是次要的部分。我设计的游戏越多，就越注意到，如果你不知道该做什么，那么任何事情的顺序都毫无意义。

在进行游戏设计时面对设计挑战问题，帮助马库斯认识到，在解决任何复杂问题之前，必须先了解系统中每个对象或功能的行为方式（如系统设计评估中的情况），然后才能对系统进行排序、重构或添加内容——这一认识被他应用于PISA测试的问题解决中。

主题2：求助模式

第二个主题，求助模式，指的是学生在问题解决和设计过程中对外寻求支持的时间和方式的偏好。在寻求帮助时，一些学生遵循一种可预测的模式，首先尝试备选方案：“我通常会有一个备用计划来应对情况…”，然后向同伴咨询：“…如果这不行，我通常会向朋友求助…”，最后才向教师求助：“…或找你们”。而其他学生则优先考虑效率和可用性，而非上述可预测的模式：

这其实并不重要。我当时只是需要一些帮助，所以我随便问了朋友或者你。问谁都没关系，基本上谁有空就问谁。因为如果我打断了别人，对你们大家来说就会更困难。那时老师也没那么多。

第三组学生认为专业知识水平很重要，他们认为教师会提供更高水平的支持：

我宁愿问老师，因为他们可能更了解。他们帮助我的可能性更大。

随着学期的推进，我们观察到越来越多的学生遵循了第一个求助组的模式。他们开始识别出正在设计类似游戏的同学，或已实现独特解决方案的学生，然后主动向这些同伴寻求具体且有针对性的帮助。这种有策略的求助方法在两个方面表明了学生解决问题能力的成长：首先，学生能够有意义地反思自己以往的问题解决经历（例如，被动等待教师帮助 versus 主动寻找合适同学、记录某位学生实施的解决方案）。设计类似游戏），并利用这些反思来调整他们的求助行为。其次，学生建立了一个主动协作学习空间（Ke 2014），参与自我解释和交流（例如，根据游戏设计的相似性更换座位并自发组成小组，试玩并评价彼此的游戏）。

主题3：个性化探索

个性化探索是访谈中得出的第三大主题，这一 emergent 发现值得在未来研究中进一步探究。它反映了学生对 Kodu 创意方面的喜爱，同时也指出缺乏自定义选项是该程序的主要局限性。尽管课程中的几名学生之前有过使用其他游戏设计平台（如 Scratch）的经验，但这是参与者首次使用 Kodu 进行设计。一些学生，如艾比，从选择模式、纹理以及角色特征的能力中获得了乐趣：

我喜欢在Kodu中使用艺术和不同的模式等元素来制作山脉。我能够将虚拟世界更多地当作我的画布。我喜欢用它来设计角色以及为角色编写代码，比如其中一个移动得很慢，而另一个则移动得很快。

对于像艾比这样的学生来说，创意部分是设计中最吸引人的方面：“我更想运用其中的艺术元素，所以我更倾向于做艺术和技术部分，而不是编码。” 对于像鲍比这样在游戏设计和计算机编程方面有更广泛背景和兴趣的学生来说，Kodu 的创意方面无法弥补其软件局限性带来的影响：

鲍比：我不喜欢 Kodu 游戏平台对你的限制比其他平台多得多。
采访者：你还用过哪些其他平台？
鲍比：Game Salad、Flash、Unity 和…JavaScript。
采访者：你在这些方面确实有很多扎实的经验。不错。Kodu 在哪些具体方面限制了你？
鲍比：就是——它提供的可用对象不多，而且你不能像在几乎所有其他我知道的游戏制作平台上那样创建自己的对象。

希望创造并进一步自定义角色及其行为的情况经常出现。另一位学生表示： ‘‘我希望你能自己制作角色。比如，自己设计角色，而不必从程序中已预设好的角色里选择。’’ 第三位学生金杰描述了她的挫败感：‘‘你无法做某些事情。比如，如果你需要奔跑，你就做不到。你无法从车里出来或进入车内。你只能想办法解决。’’ 尽管学生们普遍对缺乏个性化感到沮丧，但在访谈中描述他们希望通过游戏设计实现的目标时，一些学生得出结论：无法进行自定义主要是由于缺乏使用Kodu 的经验。雅各布表示：“我觉得有很多东西我还没有学会，如果我能掌握这些知识，或许就能回到我的游戏中修改一些内容，让它变得更好。” 即便是我们经验较为丰富的学生之一鲍比，也认识到自己对Kodu的不熟悉成为定制化和创意设计的障碍。

我本可以在家里多尝试做一些事情来更好地理解它，我仍然可以这样做，但如果能边上课边做会更好，而我当时没有这么做。比如，在我尝试制作的游戏里，我想实现一次只生成一个敌人，而不是一次性生成所有敌人。我希望将它们分别生成，但我不知道该怎么做。

尽管从表面上看，自定义游戏的能力似乎与通过问题解决来发展系统思维无关；但学生对自身在Kodu使用中的能力局限性的认识，以及这些局限性对其原始设计的影响，促使他们进一步明确并建立了自己的游戏设计系统。如前所述，在进行设计（及其后续挑战）之前，首先需要解决的问题就是系统的建立（尼尔森 2007）。

讨论

本研究旨在考察中学生在参加游戏设计课程后，其系统分析与设计中的问题解决能力是否有所提升。与对照组学生相比，课程参与者在系统分析与设计技能方面表现出统计上和实际意义上的显著提高（即效应量大）。该领域先前的研究已确定，游戏设计经验有助于提升年轻学习者的问题解决能力（Akcaoglu 2014；Akcaoglu 和 Koehler 2014），加深对编程概念的理解与执行（Denner 等人 2012），促进计算性学习（Werner 等人 2014），并发展内容知识（Baytak 和 Land 2010）。本研究的结果进一步细化并支持了学习游戏设计与系统性思维技能之间可能存在关联的观点，这种关联可能是通过嵌入游戏设计活动中的系统分析与设计实践所带来的结果。

接受访谈的参与者还能够阐述他们如何将在课程中培养的系统分析与设计技能应用于不同情境中的问题解决。因此，定量和定性研究结果均表明，本研究中提供的游戏设计课程是一种有效的教学结构，可用于向中学生教授系统分析与设计以及问题解决技能，进一步丰富了关于游戏设计活动对年轻学习者产生积极成果的研究证据（Kafai 和 Burke 2015）。

培养系统思维的教学方法应帮助学生明确地建立与系统理论的联系（Hung 2008）。在我们的游戏设计课程中，正如米斯蒂和马库斯在描述Kodu中的操作对象及其他信息的访谈文本所示，学生能够理解游戏是如何作为系统运作的。

Hung（2008）认为，在教授系统思维时所使用的工具应具备用户友好性和透明性，以支持系统思维的特征。我们认为大多数游戏设计软件，包括本研究中使用的微软 Kodu，都具有用户友好和透明的特点，使学生能够根据自身的认知技能，以日益复杂的方式设计系统，并逐步理解系统变量之间的关系。由于这些游戏设计平台的特性，以及学生受访者评论中所指出的内容，参与者最终认识到，创建游戏首先需要对系统及系统组件进行理解和设计。

正如 Kali 等人（2003）和 Hung（2008）所述，用于教授系统思维的教学环境的另一个重要特征是，教学应遵循循序渐进的原则从简单系统到更复杂系统的轨迹。这种方法有助于构建系统各部分的知识，使学生能够以更整体的方式理解系统（Kali 等人，2003）。在本研究实施的游戏中设计课程中，我们在明确联系系统理论的同时，采用了 Akcaoglu（2016）之前使用的结构，将课程安排为学生在学期初从设计和构建简单的游戏（即系统）开始。随着课程在学期中的推进，学生所设计的游戏变得越来越复杂。

除了上述教授系统思维的教学方法外，我们还鼓励学生通过在设计每个游戏前后创建因果图来练习对系统的可视化分析。因果图指的是以视觉方式¨呈现问题中各变量之间的关系（Ollinger 等人 2015）。因果图有助于问题解决者通过构建复杂问题中潜在结构（即系统）的外部表征，识别可能的解决方案路径¨（Ollinger 等人 2015）。对复杂问题创建外部表征，有助于问题解决者塑造他们对问题的认知，识别解决问题所需的必要组成部分，或设计系统（Zhang 1997）。

因果图还有助于学生‘‘克服处理抽象性和不可感知的属性及关系时的困难’’ （Hung2008，第 1101 页）。在游戏设计课程中，学生的因果图不仅有助于他们理解系统中存在的各种关系；而且这些外部表征也可能帮助学生克服设计过程中固有的一个难题：在多个变量之间可视化具体关系（图1）。绘制系统图的过程为我们的学生提供了‘‘评估其心智模型准确性和代表性’’的机会（Hung 2008，第 1012 页）。

学生在每周学习任务结束时创建的日益复杂的游戏也起到了动态外部表征的作用。尼尔森（2003）描述了设计者如何从三个方面评估他们所做的每个决策或操作：通过检查某个决策或操作的后果，评估该操作如何影响或违背先前的决策或操作，以及察觉该操作带来了哪些新问题或机会。这些“进行中的游戏”成为可视化模型，使我们的学生参与者有机会按照尼尔森所述的三种方式来评估设计决策和潜在的问题解决方案（或操作）。与因果映射过程类似，这也要求学生游戏设计者“不仅理解各个组成部分及其相互之间的因果关系和反馈循环关系，还要理解整个系统的内在机制”（Hung 2008，第1011页）。

局限性与未来研究

正如结果部分所述，本研究最大的局限性之一是实验组学生的前测成绩显著高于对照组学生。这可能表明参加游戏设计课程的学生在问题解决和设计任务方面的认知能力水平更高。正如Assraf和Orion（2005）以及Hung（2008）所指出的，学生认知能力可能是影响学习体验和学习成果的重要因素。事实上，Hung（2008）发现，“表现较好的学生在认知上可能比表现较差的学生更具备进行系统思维的能力” （第1112页），这指出了同样，也有可能在我们的案例中，实验组的学习者原本能力更强，因此从游戏设计课程中获益更多。Asarraf 和 Orion（2005）解释说，作为一项高阶思维技能，系统思维对个体的认知能力非常敏感：初始认知技能较高的学习者更容易感知和处理系统变量之间的关系；而认知技能较低的学习者则往往难以识别系统中的动态关系。

类似地，我们的结果表明，初始认知能力较高的实验组可能从游戏设计课程中获得了更多益处。然而需要注意的是，由于对照组未接受任何系统思维干预，我们的研究结果无法直接解释这种初始水平的影响。

该研究的另一个局限性是无法测量不同学习活动对学生系统性思维技能的具体影响。例如，尽管我们认为因果映射活动有助于学生分析和设计系统，并提升其系统思维能力，但研究设计和收集的数据不允许进行如此细致的分析。因此，对这一关联的实证支持超出了本研究的范围，无法在本报告中提供。在未来的研究中，应通过实验或准实验设计来分析此类活动的影响。最后，开展更大样本量的未来研究可以提高研究的效力和可推广性。

结论

游戏是复杂系统（Crawford1984；Fullerton 2008；Salen and Zimmerman2004）。因此，游戏设计需要分析、理解、规划和创建系统，使得游戏设计学习活动可能成为教授问题解决和系统思维等高阶思维技能的良好情境。本研究建立了游戏设计这一吸引人的任务与系统性思维技能发展之间的潜在联系，尽管如我们在局限性部分所解释的，这种影响可能并非如此直接和一致。本研究结果补充了该领域的已有工作（Akcaoglu 2014；Akcaoglu 和 Koehler 2014；Akcaoglu 等 2016；An 2016；Denner 等 2012；Kafai 和 Burke 2015），支持了将游戏设计作为教学工具所能带来的日益增多的学术（认知和动机）成果。

我们建议，未来在研究技术丰富型干预措施的结果时，应借鉴现有且公认的认知技能，而不是关注与这些认知技能相似但目前大多无法测量的结果。聚焦于有成熟理论与研究支持的高阶思维技能（例如问题解决、系统思维），将有助于设计以可测量结果为目标的有效教学干预措施。以这种方式建立在现有理论基础之上，也有助于我们推进对技术丰富型环境教学结果的理解，因为这能带来对这些主题及其评估方法的统一认识。通过这种方式，研究人员和教育工作者可以设计出符合教育目标的教学：“帮助学生能够运用所学知识解决新问题”（梅耶和威特罗克2006年，第289页）。