Heute habe ich in Ramirez & Squire (2015) ein interessantes Beispiel darüber gelesen, was passieren kann, wenn Badges schief gehen bzw. ausgenutzt werden. Protagonist ist die Khan Academy, hier werden Badges genutzt um die Interaktion von Nutzern mit dem System zu belohnen. Als besonders erstrebenswert galt das „black hole badge“, da dieses seltene Badge nur durch hohe Aktivität und hohe Leistung zu erreichen war. Grundsätzlich eine gute Idee, das Problem war nur, dass die Nutzer versuchten das Badge mit minimalem Aufwand zu erreichen. Statt des Lernens stand dann die Aufwandsoptimierung im Vordergrund. So fanden Nutzer heraus, dass der Algorithmus den Lernern adaptiv zu deren Fähigkeiten Punkte verleiht (siehe auch: Issue). Die Folge: Spieler, die absichtlich nach neun korrekt beantworteten Fragen eine Hinweis benötigten, erhielten mehr Punkte als solche, die alle Fragen ohne Unterstützung beantworten konnten. Für das Lernen ist das sicher eher unvorteilhaft.

Quelle: Ramirez, Dennis; Squire, Kurt (2015): Gamification and Learning. In Steffen P. Walz, Sebastian Deterding (Eds.): The gameful world. Approaches, issues, applications, pp. 629–652.

Wenn Badges schief gehen
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