学无定法——知识反转效应

我们之前提到，游戏在引导玩家对过程中要注意控制认知负荷，帮助玩家在能力所及范围内有效学习。而引导的重点就是，帮助玩家把需要的知识和技能，与玩家已有的知识技能融会贯通起来，成为玩家大脑中更大范围的知识图谱的一部分。

那么对于游戏新手非常有效的引导过程，是否也适用于有经验的玩家呢？答案没那么简单。对于游戏新手来说，是一张白纸。来自外部的引导和支持，可以降低玩家的工作记忆负担，提高学习效率。

而对于有经验的玩家，情况比较微妙。因为对任务有较多先验知识，额外的指导，可能会导致冗余信息的处理和增加认知负荷，反而难以实现更好的学习效率。这就是知识反转效应（Expertise Reversal Effect）。

比方说，学习五子棋，如果有围棋的基础，就不是件好事，因为很多精力会花费在搞清这两者的区别上。如果这时候提供的帮助信息不着重于区别上，而是从头手把手去教，围棋手接受到的帮助信息，并不符合他头脑中围绕围棋建立起来的概念，反而造成困扰。围棋手这时候需要仅仅是明确五子棋的规则，突出和围棋的不同。

知识反转效应的主要提示在于，对于不同水平的学习者，要对教学或者学习方法进行调整。

经过多年的发展，现在游戏品类已经比较固定，玩法上的创新更多的是在基础玩法之间做组合。而且数字广告市场基于兴趣偏好的投放策略，也进一步强化了玩家会相对固定地选择特定品类。这样，在设计游戏引导时，就需要重视区别对待新手玩家和熟练玩家。

所以，新手需要手把手去教，系统化地一步一步引入新的游戏元素，不仅教会玩家怎么操作，也要教如何根据不同的情景作出选择。而老手需要的帮助，更多的是高层次的。游戏应该通过用户行为或者选择判断出技能水平，提供个性化的引导。

而在日常的学习中，也要注意选择适合自己的方式，适用于别人的方式未必适合你自己，适合你过去的方法，也未必适合现在。要根据自己的技能水平，去设计学习方法，而不是盲从于一些传统方法。

比方说，刚学习某门技能，缺乏自己解决问题的能力，就需要更倾向于结构化的学习材料，比如教科书、完整的教程、常见的使用模式。而随着水平的提高，就需要给自己安排一些开放式问题，才是这阶段更有效的学习方法。

今天这篇讲得更偏理论，写得寡淡，读起来枯燥。不过真正的挑战还是在实践操作的细节上。哈佛经济学家艾尔·罗特曾经说过：

从理论上说，理论与实践没有不同，但是到了实践中，而这却有天壤之别。

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参考文献：

• Wikipedia Expertise reversal effect 词条
  

• 游戏设计入门：理解玩家思维，扎克·海维勒