Презентация

1.

МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
“НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЯДЕРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ МИФИ”
Система адаптивной сложности в
игровом процессе
Подготовил:
Магай Руслан Александрович
г. Москва
2026

2.

Проблема
Слишком сложно
Слишком легко
Снижение retention
Игрок фрустрирован
и бросает игру
Игрок скучает
и теряет интерес
Потеря аудитории на ранних
этапах

3.

Цель и задачи
Разработать систему адаптивной сложности на основе анализа поведения игрока и исследовать ее
влияние на вовлеченность пользователя
1
Обзор литературы по геймдизайну
2
Определить метрики оценки состояния игрока (объективные + поведенческие)
3
Спроектировать гибридную модель оценки и архитектуру системы
4
Реализовать прототип в Unity (тестовая среда)
5
Провести экспериментальную проверку (опросы)

4.

Научная новизна
01
Гибридная модель оценки игрока
Существующие системы адаптации смотрят только
на то, насколько успешно игрок выполняет задачи. В
своей работе я попробую учитывать еще и то, как
игрок при этом ведет себя - индикаторы
заинтересованности и фрустрации. Это дает более
полную картину того, что происходит с игроком
прямо сейчас
02
Адаптивная сложность и
удержание игроков
Игра - это не только творческий продукт, но и
коммерческий. Система, которая ориентируется на
пользователя, влияет на процент игроков
возвращающихся в игру на следующий день, через
неделю или месяц

5.

Теория потока
Цель DDA — удерживать
игрока в канале потока
Если игра вызывает скуку то
система ее усложняет
А если сложность игра раздражает,
то система ее упрощает

6.

Подходы к управлению сложностью
Подход
Принцип
Минус
Фиксированная сложность
Разработчик задал один уровень для всех
Опытный скучает, новичок бросает
Выбор уровня
(Легкий/Сложный)
Игрок сам выбирает пресет перед стартом
Игрок не знает свой уровень заранее
Статичная прогрессия
Сложность растет по ходу игры
Кривая одинакова для всех - кому-то
все равно не подходит
DDA — на условиях
Разработчик заранее прописывает: если
произошло А — сделай Б. Система
следует этим правилам
Работает только в ситуациях, которые
предусмотрены заранее
DDA — гибридный
Метрики + алгоритм
Наш подход

7.

Метрики оценки игрока — наш подход
Объективные (результат)
Поведенческие (процесс)
Число смертей за сессию
Темп нажатий (действия/сек)
Точность стрельбы (%)
Длительность пауз
Время зачистки комнаты
Частота использования того или иного оружия
Урон, полученный за комнату
Паттерны перемещения
Количество монет
Бросок оружия как стресс-сигнал
В комбинации этих подходов и заключается научная новизна

8.

Прототип: top-down roguelike на Unity

9.

10.

Методика проверки эффективности
Тестирование
1
Каждый участник играет в 2 версии:
с DDA и без DDA (случайный порядок)
Стандартные опросники
2
Объективные метрики
3
Время сессии, количество смертей,
посещенные комнаты, монеты
По стандартным опросникам после каждой
сессии
Сравнительный анализ
4
Гипотеза: с DDA — выше показатели
потока и вовлеченности

11.

Выводы и результаты
Проведен обзор источников по теории игрового баланса и дизайна игр
Классифицированы подходы систем адаптивной сложности
Предложена гибридная модель оценки состояния игрока (объективные + поведенческие метрики)
Спроектирована архитектура системы для игры на Unity
Реализованы 1 и 2 главы пояснительной записки, а также готова игровая основа, на которой будет
тестироваться алгоритм
Далее: реализация системы сложности на языке C#, эксперимент и выводы

12.

Спасибо за внимание!