Model for Automatic Generation of Difficulty Curves in Digital Games

Authors

Keywords:

Digital Games, Difficulty Curves, User Experience, Apollo & Rosetta

Abstract

This paper presents a model for the generation of difficulty curves adaptive to the user's context. From studies on Flow theory combined with difficulty curves, element of digital game development process, mathematical models and previous data were used to create an adaptive difficulty curve based on user performance. It was used a research developed digital game as a case study, ‘The Incredible Adventures of Apollo & Rosetta in the Space’, which provided previous user data to perform the statistical analysis. Through the applied study, it is proposed the Difficulty Curves Generator Model (DCGM) for the generation of adaptive difficulty curves in digital games. Different approaches were used, and the final results demonstrated via simulation of the DCGM the ability of the generator to predict and adjust the game level for the player to experience, by calculating the relation between difficulty and player performance, aimed and focused in the Flow state.

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Author Biographies

Saulo Marcos Corrêa, Universidade Feevale

Nascido em Novo Hamburgo, RS, Brasil. É Bacharel em Ciências da Computação pela Universidade Feevale em 2018 Técnico em Eletrônica pela Fundação Liberato em 2009. Atua na área de análise e desenvolvimento de sistemas.

Paulo Ricardo dos Santos, Universidade Feevale

Nasceu em Novo Hamburgo, RS, Brasil. Atualmente é graduando do curso de Letras na Universidade Feevale. Desde 2015 é bolsista e assistente de pesquisa na Universidade Feevale. Atua na área de ensino, realizando estágio docente na instituição.

Bernardo Benites Cerqueira, Feevale University

Nasceu em São Leopoldo, RS, Brasil. Doutorando e Mestre em Diversidade Cultural e Inclusão Social na Universidade Feevale (2019). Tecnólogo em Jogos Digitais pela Universidade Feevale (2012). Foi assistente de pesquisa no Laboratório de Objetos de Aprendizagem (LOA) e atualmente é produtor e designer de jogos digitais em turno integral na Universidade Feevale.

João Batista Mossmann, Universidade Feevale

Doutor em Informática na Educação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS - 2018). Mestre em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS - 2011). Bacharel em Ciência da Computação (Universidade Feevale - 2007). Diretor do Instituto de Ciências Criativas e Tecnológicas (ICCT) na Universidade Feevale, e professor nos cursos de Ciência da Computação e no Mestrado de Indústria Criativa.

Débora Nice Ferrari Barbosa, Feevale University

Doutora e Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS - 2007, 2001). Bacharel em Análise de Sistemas pela Universidade Católica de Pelotas (UCPel - 1998). Pós-doutora pela University of California, Irvine, EUA. Bolsista de Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora - DT - nível 1D do CNPq. É professora titular na Universidade Feevale, atuando como professora permanente do PPG em Diversidade Cultural e Inclusão Social (PPGDiver) e cursos de bacharelado na área da computação.

References

E. Murphy-Hill et al., “Cowboys, ankle sprains, and keepers of quality: How is video game development different from software development” in Proc. 36th Int. Conf. Softw. Eng., 2014, pp. 1-11.

S. Natkin, Video games and interactive media: A glimpse at new digital entertainment. Florida, EUA: CRC Press, 2006.

E. Byrne, Game Level Design (Vol. 6). Rockland, MA: Charles River Media. Inc., 2004.

O. Missura, T. Gärtner, “Player modeling for intelligent difficulty adjustment,” in Int. Conf. Discov. Sci., Springer., pp. 197-211, 2009.

M. Csikszentmihalyi, I. Csikszentmihalyi, Flow: The Psychology of Optimal Experience, NY: Harper Row, 1990.

J. Mossmann et al., “The Planning of Difficulty Curves in an Exergame for Inhibitory Control stimulation in a school intervention program: a pilot study,” Front. Psy., vol. 10, pp. 2271, 2019.

A. Wagner, “Um Modelo para Gerenciamento de Perfis de Entidades Através de Inferência em Trilhas,” M.S thesis, Dept. App. Comp., Unisinos, São Leopoldo, Brazil, 2013

G. Kendall and G. Whitwell, “An evolutionary approach for the tuning of a chess evaluation function using population dynamics” in Proc. 2001 Con. Evol. Comp., 2001, pp. 995–1002.

T. Tong, M. Chignell, “Developing a serious game for cognitive assessment: choosing settings and measuring performance,” in Proc. 2nd I. Symp. Chi. CHI. ACM, pp. 70-79, 2014.

R. Hunicke, “The case for dynamic difficulty adjustment in games,” in ACM SIGCHI Inter. Conf. Adv. Comp. Entert. Tech., 2005.

R. Koster, Theory of fun for game design, Sebastopol, CA, EUA: O'Reilly Media, Inc, 2013.

B. Cowley et al., “Toward an understanding of flow in video games,” Comp. Ent. (CIE), vol. 6, no. 2, pp. 20, 2008.

L. McMillan, “The Rational Design Handbook: An Intro to RLD,” Gamasutra, 2013. [Online]. Disponível em: http://www.gamasutra.com/blogs/LukeMcMillan/20130806/197147/The_Rational_Design_Handbook_An_Intro_to_RLD.php, Acesso: Ago., 2021.

O. Missura, “Dynamic Difficulty Adjustment,” Ph.D. dissertation, Inf. Inst., Universität Bonn, Germany, 2015.

A. Diamond, “Executive Functions,” A. Rev. Psy., vol. 64, pp. 135, 2013.

J. Mossmann et al.. “Evaluation of the usability and playability of an exergame for executive functions stimulation and its development process,”in Int. Conf. Eng. Psy. Cog. Erg, Vancouver, 2017, pp. 164-179.

G. M. Fitzmaurice et al., Applied Longitudinal Analysis, NJ, EUA: John Wiley & Sons, 2011.

H. Akaike, “Information theory and an extension of the maximum likelihood principle,” in Sel. Papers of H. A. NY, EUA, 1998, pp. 199-213.

Published

2022-07-18

How to Cite

Corrêa, S. M., dos Santos, P. R., Cerqueira, B. B., Mossmann, J. B., & Barbosa, D. N. F. (2022). Model for Automatic Generation of Difficulty Curves in Digital Games. IEEE Latin America Transactions, 20(9), 2123–2130. Retrieved from https://latamt.ieeer9.org/index.php/transactions/article/view/5989

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