KR20170100491A

KR20170100491A - 게임 데이터 분석을 통한 개인의 능력, 실력 및 관심사의 확인

Info

Publication number: KR20170100491A
Application number: KR1020177014418A
Authority: KR
Inventors: 쿠옹 도; 웨인 스콜라
Original assignee: 아이덴티포, 인크.
Priority date: 2014-10-27
Filing date: 2015-10-27
Publication date: 2017-09-04
Also published as: CN107209752A; EP3213224A4; US20170333796A1; JP2018506120A; IL251866B; CA2965809A1; IL251866A0; EP3213224A1; JP6692364B2; US10315118B2; WO2016069611A1

Abstract

개인적 특성은 복수의 게임들을 나타내는 게임 데이터를, 서버에서, 수신하는 것, 복수의 게임들 중 제1 게임과 연관된 제1 비교 게임 성과를 결정하는 것, 제1 비교 게임 성과로부터 개인적 특성을 도출하는 것, 및 개인적 특성의 표시를 제공하는 것에 의해 확인될 수 있다. 복수의 게임들의 각각의 게임은 적어도 하나의 개인적 특성을 평가하도록 설계된다. 개인적 특성은 능력, 실력, 및/또는 관심사를 포함할 수 있다. 제1 비교 게임 성과는, 예를 들어, 게임 데이터 그리고 제1 게임과 연관된 게임 성과와 복수의 게임들 중 적어도 하나의 다른 게임과 연관된 각자의 게임 성과 간의 비교를 나타내는 비교 게임 정보에 기초하여 결정된다.

Description

게임 데이터 분석을 통한 개인의 능력, 실력 및 관심사의 확인{IDENTIFYING AN INDIVIDUAL'S ABILITIES, SKILLS AND INTERESTS THROUGH GAMING DATA ANALYTICS}

관련 출원들의 상호 참조

본 출원은 2014년 10월 27일에 출원된 미국 특허 출원 제62/068,966호 - 그의 내용이 참고로 그 전체가 본원에 포함됨 - 를 기초로 우선권 주장한다.

학년, 표준 시험 점수, 과외 활동의 년수, 및 가정에서의 저녁식사 대화는 성인으로의 과도기에 있는 많은 자녀들과 그 가족들을 지도하는 데 도움이 된다. 그렇지만, 이러한 가장 기본적인 지침들이 종종 자폐증 아동의 부모 또는 특별한 도움을 필요로 하는 사람들에게는 전혀 신뢰할 수 없거나 누락되어 있다. 이러한 중대한 도구들이 없는 것은 종종 만년에 이상적이지 않은 고등 교육/직업 추구, 불완전 고용 또는 실업, 그리고 주택 및 교통 문제를 가져온다.

사람들이 게임을 플레이하는 동안 어떻게 결정을 내리고 반응하는지를 분석함으로써 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 시스템, 방법 및 수단이 개시되어 있다. 예를 들어, 서버는 적어도 하나의 개인적 특성을 평가하도록 설계되어 있는 복수의 게임들을 나타내는 게임 데이터를 수신한다. 적어도 하나의 개인적 특성은 인간적 능력, 인지 실력(cognitive skill), 또는 진로 관심 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. 게임 데이터를 수신할 때, 서버는 복수의 게임들 중 제1 게임과 연관된 제1 비교 게임 성과를 결정할 수 있다. 제1 비교 게임 성과는, 예를 들어, 게임 데이터 및 비교 게임 정보에 기초하여 결정된다. 비교 게임 정보는 제1 게임과 연관된 게임 성과와 복수의 게임들 중 적어도 하나의 다른 게임과 연관된 각자의 게임 성과 간의 비교를 나타낸다. 제1 비교 게임 성과를 결정할 때, 서버는 제1 비교 게임 성과로부터 개인적 특성을 도출하고 개인적 특성의 표시를 제공할 수 있다.

게임들 및 기술을 사용함으로써, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 시스템 및 방법은 이전에는 단지 "우연히" 발견되었을 수 있는 방식으로 개인의 인지적, 사회적, 및 의사소통적 강점들 및 약점들의 방향 감각을 제공할 수 있다.

본원에 제시되는 개인의 능력, 실력 및 관심사의 확인은 3회 테스트 방식 프레임워크인 Howard Gardner의 다중 지능(Multiple Intelligence); George McCloskey의 집행 기능(Executive Function)(EF)에 관한 연구; 및 John Holland의 진로 관심에 대한 연구를 기반으로 할 수 있다. Howard Gardner의 다중 지능 연구는 포괄적인 인간 능력 세트를 개략적으로 나타낸다. George McCloskey의 집행 기능(EF)에 관한 연구는 사람이 출력을 학습하고 "생성"하며 목표를 달성하는 데 도움을 주기 위해 협력하는 일단의 인지 실력들을 기술한다. John Holland의 진로 관심에 관한 연구는 사람들이 자신의 시간을 어떻게 보내고 싶은지에 기초하여 사람들이 진로를 탐구하는 데 도움을 준다.

게임하기를 좋아하는 아동과 성인을 위해 일련의 게임들이 제공될 수 있다. 게임 자체는 어떻게 플레이어가 반응하는지, 질문들에 대답하는지, 의사 결정하는지 등에 대한 데이터를 수집하도록 설계될 수 있다. 사람이 게임을 많이 할수록, 자신의 능력과 집행 기능 실력에 관한 많은 정보가 수집될 수 있다.

개인의 360° 개관을 작성하기 위해 게임이 부모(그리고 부모에 의해 초대된 교육자, 치료사 등)에 의해 제공된 관찰로 보완될 수 있다. 예를 들어, 부모/전문가는 개인에 관한 추가 정보를 제공하기 위해 MEFS(McCloskey Executive Function Survey) 및 Autism Speaks의 CSA(Community-based Skills Assessment)를 완료할 수 있다. 개인과 아주 밀접하게 일하는 사람들로부터의 관찰들과 게임으로부터의 데이터와의 이러한 통합은 일치 및 있을 수 있는 단절의 영역에 대한 귀중한 통찰력을 제공할 수 있다. 이것은 개인에 대한 강점과 발달적 요구(developmental need)의 영역들을 강조하는 데 도움이 될 수 있다.

게임 및 설문조사의 모든 데이터가 분석되고 개인의 Gardner 지능, EF, 및 진로 관심에 관한 "대시보드" 및 보고서 상에 표시될 수 있다. 개인의 능력에 대한 이해를 보고서에서의 개인의 개인적 관심 및 야망과 조합함으로써, 개인의 강점과 관심사가 각각의 개인에 대한 교육적 및 직업적 선택권을 성취하는 것을 탐구하는 데 있어서 지원을 제공하도록 표시될 수 있다. 부모는 자녀와 함께 일하는 다른 전문가 및 교육자와 이 보고서를 공유하기로 선택할 수 있다.

각각의 개인의 능력, 실력 또는 관심사를 확인해주기 위해 인공 지능 플랫폼이 사용될 수 있다. 인공 지능 플랫폼은 사용자와 상호작용하는 인간 아바타일 수 있다. 인간 아바타는 음성 인식 및 대화 컨텍스트를 사용할 수 있다. 인공 지능은 웹사이트 및 게임을 통해 플레이어를 안내하고, 질문에 대답하고, 결과를 플레이어와 부모에게 직관적이고 이해하기 쉬운 방식으로 제공할 수 있다. 인공 지능은 개별 고객과 함께 일하는 전문 심리학자가 EF 실력을 배양하기 위해 대화에 참여하는 방식으로 질문하도록 훈련될 수 있다.

개인의 능력, 실력 및 관심사는 개인이 게임을 플레이하는 동안 어떻게 의사 결정하고 반응하는지의 데이터를 분석함으로써 확인될 수 있다. 이러한 분석으로부터의 결과는 강점 영역을 강화하고 약점 영역에 대한 행동 지침을 결정하기 위해 어디를 추가로 탐구해야 할지에 대해 어떤 방향 감각을 부모에게 제시할 수 있다. 시간이 지남에 따라, 인공 지능 플랫폼은 심리학자가 EF 실력을 구축하기 위해 고객과 대화하는 방식으로 일대일 대화를 계속하도록 "훈련"될 수 있다. 결과에 기초하여, 개인과 가족은 각각의 개인에 대해 미래의 성취를 추구하기 위한 능력, 실력 및 관심사를 확인할 수 있다.

예들에 대한 이하의 상세한 설명은 첨부 도면들과 관련하여 읽어보면 더 잘 이해된다. 예시를 위해, 도면들에 예시적인 실시예들이 도시되어 있지만, 발명 요지가 개시된 특정의 요소들 및 수단들로 제한되지 않는다. 도면에서,
도 1은 일 실시예에 따른, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 예시적인 시스템의 개요를 나타내는 시스템도.
도 2는 일 실시예에 따른, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 예시적인 흐름을 나타낸 도면.
도 3은 일 실시예에 따른, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 웹사이트의 전반적인 흐름을 나타낸 도면.
도 4a 내지 도 4e는 일 실시예에 따른, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 웹사이트의 계정 등록 흐름을 나타낸 도면.
도 5는 일 실시예에 따른, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 평가하도록 설계된 게임의 데이터 수집 흐름을 나타낸 도면.
도 6은 일 실시예에 따른, 비교 게임 정보를 생성하는 예시적인 흐름을 나타낸 도면.
도 7은 일 실시예에 따른, 플레이어의 성과를 결정하는 예시적인 흐름을 나타낸 도면.
도 8은 일 실시예에 따른, 플레이어의 상대적 성과를 보고하는 예시적인 흐름을 나타낸 도면.
도 9는 일 실시예에 따른, 플레이어의 상대적 성과를 보고하는 다른 예시적인 흐름을 나타낸 도면.
도 10은 일 실시예에 따른, 사용자가 웹사이트에 들어갈 때 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 예시적인 웹사이트의 스크린샷.
도 11 및 도 11b는 일 실시예에 따른, 사용자가 play games를 선택할 때 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 예시적인 웹사이트의 스크린샷.
도 12 및 도 12b는 일 실시예에 따른, 사용자가 개인의 능력, 실력 및 관심사를 알기 위해 정보 페이지를 선택할 때 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 예시적인 웹사이트의 스크린샷.
도 13 및 도 13b는 일 실시예에 따른, 사용자가 개인의 능력, 실력 및 관심사의 대시보드를 선택할 때 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 예시적인 웹사이트의 스크린샷.
도 14 및 도 14b는 일 실시예에 따른, 사용자가 개인의 능력, 실력 및 관심사의 심층 분석 페이지를 선택할 때 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 예시적인 웹사이트의 다른 스크린샷.
도 15는 일 실시예에 따른, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 예시적인 웹 시스템의 개요를 나타내는 시스템도.
도 16은 일 실시예에 따른, 등록된 사용자가 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인하기 위해 웹사이트 상에서 게임을 플레이하는 것을 나타내는 예시적인 흐름도.
도 17은 일 실시예에 따른, 등록된 사용자가 게임을 할 때의 데이터 마이닝 프로세스를 나타내는 예시적인 흐름도.
도 18은 일 실시예에 따른, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인하기 위해 웹사이트 상에서의 허가된 개인에 의한 플레이어의 성과를 검토하는 것을 나타내는 예시적인 흐름도.
도 19는 일 실시예에 따른, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주기 위해 사용될 수 있는 게임들의 유형들을 나타낸 도면.
도 20은 일 실시예에 따른, 용도 변경된 게임들의 예들을 나타낸 도면.
도 21a는 일 실시예에 따른, 상세한 데이터를 수집하기 위한 커스텀 게임의 일 예를 나타낸 도면.
도 21b는 일 실시예에 따른, 상세한 데이터를 수집하기 위한 커스텀 게임의 다른 예를 나타낸 도면.
도 21c 및 도 21cd는 일 실시예에 따른, 상세한 데이터를 수집하기 위한 커스텀 게임의 또 다른 예를 나타낸 도면.
도 22 및 도 22b는 일 실시예에 따른, 얼굴 인식을 사용하여 상세한 데이터를 수집하기 위한 커스텀 게임의 예시적인 흐름을 나타낸 도면.
도 23은 일 실시예에 따른, 멜로디 인식을 사용하여 상세한 데이터를 수집하기 위한 커스텀 게임의 다른 예시적인 흐름을 나타낸 도면.
도 24는 일 실시예에 따른, 패턴 인식을 사용하여 상세한 데이터를 수집하기 위한 커스텀 게임의 다른 예시적인 흐름을 나타낸 도면.
도 25는 일 실시예에 따른, 상이한 이해 모드(comprehension mode)를 사용해 상세한 데이터를 수집하기 위한 커스텀 게임의 다른 예를 나타낸 도면.
도 26은 일 실시예에 따른, 상세한 데이터를 수집하기 위한 커스텀 게임들의 다른 예들을 나타낸 도면.
도 27은 일 실시예에 따른, 능력 영역을 평가하기 위한 조정된 게임들의 예들을 나타낸 도면.
도 28a는 하나 이상의 개시된 실시예들이 구현될 수 있는 예시적인 통신 시스템의 시스템도.
도 28b는 게임을 구현할 수 있고 도 28a에 예시된 통신 시스템 내에서 사용될 수 있는 예시적인 디바이스의 시스템도.
도 29는 개인의 능력, 실력 및 관심사의 확인이 구현될 수 있는 예시적인 프로세서의 블록도.
도 30 및 도 30b는 능력을 이해하는 것에 대한 Howard Gardner의 연구를 설명하는 도면.
도 31은 인지 실력을 이해하기 위한 집행 기능을 설명하는 도면.
도 32는 게임을 통해 평가될 수 있는 7개의 클러스터들을 갖는 33개의 자기 관리 기능들을 설명하는 도면.
도 33, 도 33b, 및 도 33c는 관심사를 이해하는 것에 대한 Holland의 연구를 설명하는 도면.

자폐증은 우리 시대의 가장 큰 아동기 유행병들 중 하나이며, 자폐 스펙트럼에서 최대 백만 명의 사람들이 향후 10년 내에 성인기로 전환할 것이다. 특히, 68명의 아동들 중 1명(42명의 소년들 중 1명)이 자폐 스펙트럼 장애(autism spectrum disorder)로 확인되고(CDC, 2014년 5월), 그 비율이 모든 비일상적 아동기 질병들(예컨대, 청소년 당뇨병, 소아 암 등)을 합한 것보다 더 높다. 미국에서 최대 백만 명의 자폐증 청소년들이 현재부터 2030년까지 사이에 성인이 될 것으로 예상된다. 더욱이, 미국에서 자폐증 성인의 약 65% 내지 80 %가 현재 실업 상태이다. 고용된 사람들은 다른 장애를 가진 성인보다 더 적은 시간 일하고 더 적게 번다. 많은 자폐증 성인은 독립적인 주택이 없으며 부모의 지원을 필요로 한다.

LSE(London School of Economics)에 따르면 자폐증이 영국에서 가장 비용이 많이 드는 질환이며 심장 질환, 암 및 뇌졸중을 합한 것보다 더 많다는 것을 보여준다.

따라서 이러한 사람들이 생산적인 삶을 추구하는 데 도움이 되는 새로운 도구들이 만들어지지 않는다면, 이들이 향후 수십 년 동안 사회에 부담이 될 가능성이 있다.

전형적인 자녀의 부모는 성인기로의 전환을 안내하는 데 도움을 주기 위해 학교 성적, 표준화된 시험 점수, 수년간의 과외 활동 및 저녁식사 대화를 가질 수 있습니다. 학교 성적과 표준화된 시험 점수, 예를 들어, SAT, ACT, 전문적 관심 배터리(professional interest battery) 등은 부모가 학교 및 대학에 대한 관심의 범위에 대한 자녀의 능력을 평가하는 데 도움이 될 수 있다. 댄스 및 스포츠 및 저녁식사 대화와 같은 수년간의 과외 활동은 펜과 연필로 평가되지 않은 영역에서의 관심과 능력의 척도로서 사용될 수 있다.

그렇지만, 이러한 가장 기본적인 지침들이 종종 자폐증 아동의 부모에게는 전혀 신뢰할 수 없거나 누락되어 있다. 자폐증 청소년은 성적과 시험 점수가 좋지 않을 수 있다. 자폐증 청소년은 의사소통을 잘하지 못할 수 있다. 그들은 표현 수단의 부족으로 드러나지 않은 채로 있는, 전통적 수단을 통해 평가되지 않은 영역에서 강점을 가질 수 있다. 따라서 계획 수립을 위한 중대한 도구가 많은 자폐증 가정에 누락되어 있으며, 만년에 이상적이지 못한 고등 교육/직업 추구, 불완전 고용/실업, 그리고 주택 및 교통 문제를 가져온다.

일 실시예에서, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 시스템 및 방법은 자폐아의 기본적인 능력, 집행 기능 실력 및 관심사에 대한 방향 이해(directional understanding)를 제공할 수 있다. 능력 및 관심사를 이해하는 것은 자녀가 고등 교육/직업 계획을 추구하는 데 도움을 주는 첫 걸음이 될 수 있다. 구체적으로는, 그것은 부모가 수많은 능력과 실력, 특히 전통적으로 학교 및 표준화된 시험에 의해 평가되지 않는 것에 대해 자녀가 어디에서 현재의 한계에 도달하는지("벽에 부딪치는지")를 확인하는 데 도움이 될 수 있다. 더욱이, 그것은 아이들이 연구가, 특히 "집행 기능"에 의해, 가능하다고 보여준 실력을 키우는 데 도움이 될 수 있다.

일 실시예에서, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 시스템 및 방법은 특성을 확인하기 위해 3회 테스트 방식 프레임워크를 사용할 수 있다. 3회 테스트 방식 프레임워크는 Howard Gardner의 다중 지능 연구; 집행 기능; 및 John Holland의 진로 관심에 대한 연구를 포함할 수 있다.

Howard Gardner의 다중 지능 연구는 포괄적인 인간 능력 세트를 개략적으로 나타낸다. 전통적인 테스트에 의해 평가되는 능력은 언어, 논리 및 수학이다. 전통적인 평가 도구가 놓치는 다른 능력은 공간, 신체, 운동감각, 음악, 대인관계 및 자기이해이다.

다중 지능은 지능을 단일의 일반 능력에 의해 지배되는 것으로 보는 것보다는 특정한(주로 감각적인) "모달리티"로 차별화하는 지능 이론이다. 심리학자들은 역사적으로 지능이 측정될 수 있고 IQ 점수와 같은 단일의 요인에 의해 나타내어질 수 있다고 믿었다. 다중 지능은 30년 이상 이전에 하버드 교육 대학원의 Howard Gardner 교수에 의해 발전된 상이한 개념이다. 다중 지능은 단일의 지능이 아니라 8개의 상이한 지능들이 있다는 것을 암시한다: 1) 구두-언어; 2) 논리-수학; 3) 시각-공간; 4) 음악; 5) 신체-운동감각; 6) 대인관계; 7) 자기이해; 그리고 8) 자연탐구. Gardner 교수는 각각의 개인이 8가지 지능들 전부의 독창적 혼합을 가진다고 믿는다. 그 8가지 지능들은 도 30 및 도 30b에서 추가로 기술된다.

집행 기능은 사람이 출력을 학습하고 "생성"하며 목표를 달성하는 데 도움을 주기 위해 협력하는 일단의 인지 실력들을 나타낸다. 그 중에서도 특히, 이러한 실력들은 해결책을 개발하기 위해 주의 집중, 참여, 기억, 질문, 효율 및 최적화를 사용하는 사람의 능력을 통제하는 "자기 관리"기능, 사람이 다른 사람과 효과적으로 상호작용하고 자신의 장기 계획과 목표를 세울 수 있게 하는 "자기 실현" 및 "자기 결정" 기능을 포함할 수 있다. 집행 기능 실력이 나빠지면, 행동이 제대로 통제되지 않음으로써 사람이 학교 또는 직장에 가는 능력을 제한한다.

집행 기능(EF)은 사람의 지각, 감정, 인지 및 행위를 지시하는 일을 맡고 있는 일단의 정신 프로세스들이다. EF의 효과적인 조율 및 통제는 사람이 정보를 받아들이고 처리하며 행위를 계획하고 그 계획을 실행할 수 있게 한다. 반대로, EF의 비효과적인 숙달은 학교 및 직장 환경에서 어려움을 초래하는 행동을 가져온다. "집행 기능의 홀라키컬 모델(Holarchical Model of Executive Functions)"의 창안자인 George McCloskey 박사에 따르면, 5개의 상이한 레벨의 집행 통제가 있다. 도 31을 참조하면, 자기 관리 레벨에서, HMEF는 33개의 개별적인 EF 실력들을 명시한다. 이러한 자기 관리 EF 실력들 중 약 15개는 도 32에 기술되는 바와 같이 게임을 통해 평가될 수 있다.

John Holland의 진로 관심에 관한 연구는 사람들이 자신의 시간을 어떻게 보내고 싶은지에 기초하여 사람들이 진로를 탐구하는 데 도움을 준다. 존스 홉킨스 대학의 John Holland 교수는 그 주제에 관한 수년간의 연구를 통해 진로 선호도의 유형분류체계(typology)를 개발하였다. Holland 직업 선호도 유형분류체계는 통상적으로 Holland의 모델 - RIASEC - 에서 다양한 유형들에 대한 약어를 사용하여 지칭된다. Holland는 사람들의 선호도가 하나 이상의 카테고리들: 현실적(실천가), 연구적(사색가), 예술적(창작자), 사교적(조력자), 진취적(설득자) 및 전통적(조직자)에 들어 맞는다고 제안했다. 이 6개의 카테고리들은 특정 직장 관련 환경에 대한 선호도를 나타낸다. 사람의 진로가 그 사람이 자신이 선택한 진로에서 성취감을 찾기 위해 자신의 선호도를 반영해야 한다는 개념이 이론에 암시되어 있다. 예를 들어, "야외 활동을 좋아하는 사람"은 하루 종일 사무실 칸막이 환경에 앉아 있는 것을 즐기지 않는다. Holland의 RIASEC 유형분류체계는 사람들이 어떤 유형들의 직장 환경을 가장 흥미 있는 것으로 생각할 수 있는지를 사람들에게 강조하는 데 도움이 되며, 이 유형분류체계는 지난 수십 년 동안 진로 상담 전문가들 사이에서 널리 받아 들여지고 있다. RIASEC과 Holland 코드는 도 34에 추가로 설명되어 있다.

일 실시예에서, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 시스템 및 방법은 개인의 능력(Gardner의 능력 및 집행 기능 실력)에 대한 이해와 Holland에 의해 설명된 이해 관심사를 결합함으로써, 각각의 개인의 프로파일에 부합하는 교육적/직업적 선택권의 추구를 가능하게 한다.

도 1은 일 실시예에 따른, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 예시적인 시스템의 개요를 나타내는 시스템도이다. 예를 들어, 서버(20)는 프로세서 및 메모리를 포함한다. 프로세서에 결합된 메모리는, 프로세서에 의해 실행될 때, 프로세서로 하여금 동작들을 수행하게 하는 적어도 하나의 실행가능 명령어를 포함할 수 있고, 동작들은 복수의 게임들을 나타내는 게임 데이터를 수신하는 동작, 복수의 게임들 중 제1 게임과 연관된 제1 비교 게임 성과를 결정하는 동작, 제1 비교 게임 성과로부터 개인적 특성을 도출하는 동작, 및 개인적 특성의 표시를 제공하는 동작을 포함한다.

복수의 게임들의 각각의 게임은, 인간적 능력, 인지 실력, 및 진로 관심과 같은, 적어도 하나의 개인적 특성을 평가하도록 설계된다. 도 1에 도시된 바와 같이, 복수의 게임들의 각각의 게임은 개인의 능력, 실력 및 관심사를 평가하기 위해 모바일 통신 디바이스(12), 태블릿(14), 컴퓨터(16), 및 멀티미디어 콘솔 게임(18)에서 구현될 수 있다. 각각의 게임은 게임 데이터를 무선 및/또는 유선 네트워크를 통해 서버(20)로 전송할 수 있다. 제1 비교 게임 성과는, 예를 들어, 게임 데이터 및 비교 게임 정보에 기초하여 결정된다. 비교 게임 정보는 제1 게임과 연관된 게임 성과와 복수의 게임들 중 적어도 하나의 다른 게임과 연관된 각자의 게임 성과 간의 비교를 나타낼 수 있다.

도 2는 일 실시예에 따른, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 예시적인 흐름을 나타낸다. 예를 들어, 단계(30)에서, 복수의 게임들을 나타내는 게임 데이터가 적어도 하나의 개인적 특성을 평가하도록 설계된 복수의 게임들의 각각의 게임으로부터 서버에 수신된다. 개인적 특성은 개인의 능력, 실력, 및/또는 관심사를 포함할 수 있다. 게임 데이터를 수신할 때, 단계(32)에서, 복수의 게임들 중 제1 게임과 연관된 제1 비교 게임 성과가 서버에 의해 결정될 수 있다. 제1 비교 게임 성과는, 예를 들어, 게임 데이터 및 비교 게임 정보에 기초하여 결정된다. 비교 게임 정보는 제1 게임과 연관된 게임 성과와 복수의 게임들 중 적어도 하나의 다른 게임과 연관된 각자의 게임 성과 간의 비교를 나타낼 수 있다. 단계(34)에서, 제1 비교 게임 성과로부터 개인적 특성이 도출될 수 있고, 단계(36)에서, 개인적 특성의 표시가 서버에 의해 제공될 수 있다.

일 실시예에서, 플레이어는 PC, 휴대폰, 태블릿, 또는 멀티미디어 콘솔 게임에서 게임들을 할 수 있다. 그 게임들은 게임의 집중을 통해 언어, 논리-산술, 공간, 음악과 같은 Gardner의 다중 지능의 일부 측면들을 평가하도록 설계될 수 있다. IQ 테스트와 유사한 다중 지능을 측정하는 정의된 방식은 없다. "MI 점수"가 아닌 사람의 능력, 실력 및 관심사에 대한 방향 이해가 제공될 수 있다. 이러한 이해는 점점 더 어려워지고 따라서 최고 레벨로 나아가기 위해 특정 영역에서의 특별한 실력/지능을 필요로 하는 게임을 통해 달성될 수 있다. 플레이어가 제기된 과제에 어떻게 반응하는지에 대한 데이터를 분석함으로써, 플레이어가 그 게임을 한 다른 사람들과 어떻게 비교되는지를 알 수 있다. 플레이어가 모든 플레이어들의 상위 10%에 속하는 경우, 이것이 강점의 영역일 수 있다는 가능성이 있다.

게임은 다중 지능을 정확하게 포착할 수 있습니다. 예를 들어, 논리, 수학, 시각 및 공간과 같은 일부 지능은 다른 것들보다 게임에 의해 평가되는 것에 더 적합할 수 있다. Xbox Kinect를 사용하여 신체-운동감각 능력을 평가하는 새로운 기술을 개발/통합하는 동안 대인관계 실력을 평가하기 위해 추가 게임들이 만들어질 수 있다.

게임들이, 33개의 자기 관리 기능에 중점을 두고 자기 실현 및 자기 결정으로 이동하면서, 집행 기능을 평가하도록 설계될 수 있다. 집행 기능은 전통적으로 훈련된 심리학자와 전문가에 의한 직접 관찰을 통해 측정된다. McCloskey 박사는 MEFS(McCloskey Executive Function Scale)을 창안함으로써 그 분야를 발전시켰다. MEFS는 사람의 360° 개관을 제공할 수 있는 경우 부모, 교육자, 다른 전문가, 및 개인 자신에 의해 작성될 수 있다. MEFS를 통한 직접적인 관찰에 부가하여, 게임은 게임을 사용하여 검출될 수 있는 EF 실력들 중 일부에 대한 플레이어의 프로필을 또한 제공할 수 있다.

효과적인 집행 기능이 교실과 직장 둘 다에서 중요하다고 생각된다. EF 실력의 효과적인 숙달은 사람이 주의를 기울이고, 참여하며, 효율성을 달성하기 위해 자신의 계획을 최적화하고, 해결책을 생성/실행할 수 있게 한다. 이들은 교실과 직장 둘 다에서 성공을 가능하게 하는 실력이다.

게임은 진로 관심 설문조사의 대화형 버전을 통해 Holland 관심 배터리를 평가하도록 설계될 수 있다. RIASEC를 평가할 때, 자폐증, 난독증 등을 갖는 사람들의 상당 부분이 이 도구들을 사용하는 데 어려움을 겪고 있기 때문에 전통적인 RIASEC 단어 기반 설문조사는 사용되지 않을 가능성이 있다. 그 대신에, 이미지 기반 진로 관심 평가 도구가 진로 관심을 평가하는 데 사용될 수 있다. 이미지 기반 진로 관심 평가 도구는 참가자들에게 텍스트, 이미지 및 음성을 사용하여 제시되는 진로들의 쌍들 중에서 선택하도록 요청할 수 있다. RIASEC 유형들의 이러한 멀티미디어 제시는 응시자가 각각의 항목을 정확하게 이해할 가능성을 극대화할 수 있다. 이산 선택 분석(discrete choice analysis) 기술을 사용하여, 가장 선호되는 직장 환경이 보다 종래의 방식들보다 더 효과적으로 추론될 수 있다. 개인의 주요 직장 관심을 확인해주는 진로 관심 평가가 사용될 수 있다. 이 정보는, 차례로, 개인이 성취감을 발견할 수 있는 가능한 진로를 확인하는 데 사용될 수 있다.

일 실시예에서, 신체 운동을 요구하는 게임은 신체-운동감각의 측면을 평가하도록 설계될 수 있다. 예를 들어, Xbox Kinect 움직임 검출기를 사용하는 게임은 신체-운동감각의 측면을 평가한다. 다른 실시예에서, 게임이 Skype와 같은 화상 회의 도구를 사용하여 앞서 기술된 개인의 능력, 실력 및 관심사를 원격으로 평가하도록 설계될 수 있다. 그에 부가하여, 게임이 또한 국가 또는 세계 여기저기에 있는 센터들에서 직접 평가를 수행하도록 설계될 수 있다.

도 3은 일 실시예에 따른, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 웹사이트의 상위 레벨 프로세스 흐름을 나타낸다. 도 3에 도시된 바와 같이, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 시스템 및 방법을 구현하는 웹사이트에 들어가는 사용자는 자신의 계정을 등록하고, 게임들을 플레이하며, Howard Gardner의 다중 지능 연구, 집행 기능, 및 John Holland의 진로 관심에 대한 연구에 관한 정보를 수신하고, 완료된 게임에 대한 결과를 대시보드를 통해 검토할 수 있다.

도 4a 내지 도 4e는 일 실시예에 따른, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 웹사이트의 다양한 계정 등록 흐름들을 나타낸다. 웹사이트는 사용자의 나이에 기초하여 상이한 등록 알고리즘들을 가질 수 있다. 도 4a는 12세 이하의 아동에 대한 계정 등록 흐름을 나타낸다. 도 4b는 13세부터 17세까지의 아동에 대한 계정 등록 흐름을 나타낸다. 도 4c는 18세가 넘은 아동 또는 성인에 대한 계정 등록 흐름을 나타낸다. 도 4d는 부모에 대한 계정 등록 흐름을 나타낸다. 도 4e는 교육자에 대한 계정 등록 흐름을 나타낸다.

일 실시예에서, 등록은 무료이고, 사용자가 게임의 모든 레벨에 대한 완전한 액세스를 가질 수 있게 할 필요가 있을 수 있다. 자녀의 능력, 실력 및 관심사에 관한 부모의 보고서에 액세스하기 위해서는 가입이 요구될 수 있다. 이 보고서는 부모가 강점의 영역을 탐구하고 자녀를 위한 생산적인 미래를 계획하는 데 도움이 되는 매우 귀중한 통찰력을 제공할 수 있다.

도 5는 일 실시예에 따른, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 평가하도록 설계된 게임의 데이터 수집 흐름을 나타낸다. 사용자가 게임을 플레이할 때, 게임 데이터가 API(application programing interface)를 사용하여 데이터베이스에 저장된다. 게임 데이터는 유선/무선 네트워크를 통해 클라우드 서버로 전송될 수 있다. 다양한 게임들에 의해 각각의 레벨과 라운드에 대해 수집된 데이터 요소들의 예는 다음과 같다:

날짜/시간 스탬프

레벨 번호

레벨이 성공적으로 완료되었는가(예/아니오)?

점수

이용가능 시간

사용된 시간

이용가능 시간 중 사용된 %

주차장에 있는 자동차의 수

이론적 최소 무브(move) 횟수

취해진 무브 횟수

사용된 미러의 수

필요한 이론적 최소 미러

힌트 모드가 사용되었는가(예/아니오).

가능한 단어의 수

올바른 단어의 수

누락된 단어의 수

격자 상의 정사각형의 수

번호 또는 빈 공간을 잘못 클릭했는가

기억될 시퀀스에서의 높은 번호

숨겨진 계란의 수

발견된 계란의 수

잘못된 클릭 횟수

힌트가 사용된 횟수

올바른 대답의 수

틀린 대답의 수

레벨에 있는 아동의 수

레벨에 있는 성인의 수

레벨에 있는 고령자의 수

레벨에서 보여지는 문제의 수

틀린 일치의 수

숫자들 사이의 최대 공백 수

라인에 표시되는 볼의 총수

발사된 볼의 수

사용자가 일치를 완료하기 위해 올바른 볼을 클릭한 횟수

사용자가 보너스 포인트를 위해 동일한 숫자들을 그룹화하기 위해 발사한 횟수

종료 시에 몇 개의 볼이 취소되지 않았는지

보여진 고유의 항목의 수

보여진 중복된 항목의 수

클릭되지 않은 중복된 항목의 수

올바른 클릭의 횟수

틀린 클릭의 횟수

보여진 형상의 수

사용된 형상의 수

폐기된 형상의 수

터치되지 않은 형상의 수

회전 수

큐브의 총수

보이는 큐브의 수

숨겨진 큐브의 수

틀린 대답의 수

시소의 수

문제에서의 가중치의 수

틀린 대답의 수

비교할 이미지의 수

찾아낼 차이점의 수

잘못된 클릭 횟수

사용된 힌트의 수

매트릭스 크기

회전 수

클릭의 총 횟수

전구 수

클릭의 총 횟수

완료할 이론적 최소 클릭 횟수

리셋 횟수

도 6은 일 실시예에 따른, 비교 게임 정보를 생성하는 예시적인 흐름을 나타낸다. 비교 게임 정보는 게임에서의 다른 플레이어들과 비교하여 플레이어가 어떻게 플레이하는지를 나타낼 수 있습니다. 비교 게임 정보는 벤치마킹 테이블의 포맷을 가질 수 있다.

도 6을 참조하면, 벤치마킹 테이블을 준비하는 프로세스는 벤치마크 테이블을 생성하기 위해 다양한 게임을 한 모든 플레이어들을 조사할 수 있다. 벤치마크 테이블은 99번째 백분위수, 98번째 백분위수 등에 있을 것으로 요구되는 점수 및/또는 성과 레벨을 결정하는 데 도움을 줄 수 있다. 도 6에 도시된 바와 같이, 능력 영역은 논리, 수학, 음악, 주의, 집중 등일 수 있다. 필터는 (가능한 것들 중에서도 특히) 성별, 나이, 임상 진단 등에 기초하여 모든 플레이어를 보거나 비교 세트를 선택할 수 있는 능력을 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 일괄 프로세스가 주기적으로, 예를 들어, 매시간, 매 x 시간마다, 또는 매일 개시될 수 있다. 일괄 프로세스에 대한 주기는 미리 결정될 수 있다.

도 7은 일 실시예에 따른, 플레이어의 성과를 결정하는 예시적인 흐름을 나타낸다. 도 6에 기술된 바와 같이, 벤치마크 테이블이 계산되면, 플레이어의 레벨을 결정하는 프로세스는 플레이어가 플레이한 게임으로부터의 데이터를 사용하여 모든 다른 플레이어들과 비교하여 데이터베이스에서의 각각의 플레이어가 어떤 상황에 있는지를 결정하는 데 사용될 수 있다. 도 7에서, 능력 영역은 논리, 수학, 음악, 주의, 집중 등일 수 있다. 필터는 (가능한 것들 중에서도 특히) 성별, 나이, 임상 진단 등에 기초하여 모든 플레이어를 보거나 비교 세트를 선택할 수 있는 능력을 제공할 수 있다. 일 실시예에서, 일괄 프로세스가 주기적으로, 예를 들어, 매시간, 매 x 시간마다, 또는 매일 개시될 수 있다. 일괄 프로세스에 대한 주기는 미리 결정될 수 있다.

도 8은 일 실시예에 따른, 플레이어의 상대적 성과를 대시보드 상에 보고하는 예시적인 흐름을 나타낸다. 다양한 필터 그룹들에서의 다른 플레이어들의 성과에 대한 한 플레이어의 상대적인 성과가 결정되면, 그 결과 얻어진 데이터는 대시 보드를 사용하여 부모 및 다른 허가된 성인에게 보여질 수 있다. 도 8에서, 필터는 (가능한 것들 중에서도 특히) 성별, 나이, 임상 진단 등에 기초하여 모든 플레이어를 보거나 비교 세트를 선택할 수 있는 능력을 제공할 수 있다. 능력 영역이 또한 논리, 수학, 음악, 주의, 집중 등일 수 있다.

도 9는 일 실시예에 따른, 플레이어의 상대적 성과를 보고하는 다른 예시적인 흐름을 나타낸다. 도 8에 기술된 바와 같이, 다양한 필터 그룹들에서의 다른 플레이어들의 성과에 대한 한 플레이어의 상대적인 성과가 결정되면, 그 결과 얻어진 데이터는 대시 보드를 사용하여 부모 및 다른 허가된 성인에게 보여질 수 있다. 도 9에서, 필터는 (가능한 것들 중에서도 특히) 성별, 나이, 임상 진단 등에 기초하여 모든 플레이어를 보거나 비교 세트를 선택할 수 있는 능력을 제공할 수 있다. 능력 영역이 또한 논리, 수학, 음악, 주의, 집중 등일 수 있다.

일 실시예에서, 게임 결과 및 보고서는 서비스에 가입한 부모 및/또는 전문가에게 송신될 수 있다. 허가된 부모 및/또는 전문가는 웹사이트를 통해 개인에 대한 보고서를 볼 수 있다. 부모(또는 가입한 교육자/전문가)는 부모의 재량에 따라 다른 사람들에게 보고서를 송신하는 옵션을 가질 수 있다.

도 10은 일 실시예에 따른, 사용자가 웹사이트에 들어갈 때 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 예시적인 웹사이트의 스크린샷이다. 일 실시예에서, 웹사이트는 인공 지능 엔진에 대한 사용자 인터페이스로서 아바타를 포함할 수 있다. 아바타는 사용자를 참여시키기 위해 인공 지능, 자연어, 및 음성 인식을 사용할 수 있다. 아바타는 다수의 채널들과 모바일 디바이스들에 걸쳐 사용될 수 있다. 아바타는 사용자의 질문을 듣고 그에 대해 응답할 수 있다. 아바타는 또한 사용자를 코칭, 교육, 모니터링하고 사용자에게 미리 알릴 수 있다.

예를 들어, 아바타는 자폐증, ADHD, 난독증, 다른 의학적 상태에 관한 정보를 사용자에게 제공할 수 있다. 아바타는 또한 다중 지능, 집행 기능, 및 직업/진로 관심에 관한 정보를 제공할 수 있다. 아바타는 사용자가 자폐증, ADHD, 난독증, 다른 의학적 상태, 다중 지능, 집행 기능, 및 직업/진로 관심에 관해 묻는 질문에 대답할 수 있다. 아바타는 사용자가 플레이해야 하는 게임을 제안할 수 있다. 아바타는 플레이어에게 직업 선택항들 중에서 선택하도록 요청할 수 있다. 아바타의 음향은 실제 사람의 녹음으로 구현될 수 있다. 아바타가 만화일 수 있다. 아바타는 텍스트의 구두로 생성된 의인화일 수 있다.

도 11 및 도 11b는 일 실시예에 따른, 사용자가 play games를 선택할 때 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 예시적인 웹사이트의 스크린샷이다.

일 실시예에서, 게임은 아동, 청소년 및 성인이 자신의 휴대폰, PC, 또는 태블릿에서 플레이하는 것이 재미있다는 것을 알고 있는 캐주얼 게임(casual game)일 수 있다. 이러한 게임들은 사람의 다중 지능, 집행 기능, 및 진로 관심이라는 세 가지 중요한 영역에 대한 통찰력을 제공하도록 설계될 수 있다. 게임의 지속시간은, 수 분에서 수십 분까지의 범위에서, 아주 다양할 수 있다. 이것은 플레이어가 나아갈 수 있는 능력 그리고 계속하는 것에 대한 관심에 의존한다. 게임은 플레이어에게 중단하거나 계속할 선택권을 줄 수 있다.

다른 실시예에서, 게임은 직관적이고 감독을 필요로 하지 않도록 설계될 수 있다. 게임이 사람의 능력을 검사하기 때문에, 부모/성인은 (사람이 운동 장애(motor challenge)가 있고 운동 보조기구(motor support)의 도움을 받을 수 있는 경우를 제외하고는) 개인의 플레이를 돕지 않는다. 게임이 자폐증 청소년을 위해 설계되었지만, 게임이 모든 사람에 의해 - 모든 연령대에서 그리고 임상 진단에 관계 없이 - 플레이될 수 있다.

도 12 및 도 12b는 일 실시예에 따른, 사용자가 개인의 능력, 실력 및 관심사를 알기 위해 정보 페이지를 선택할 때 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 예시적인 웹사이트의 스크린샷이다. 도 12 및 도 12b에 도시된 바와 같이, 정보 페이지는 Howard Gardner의 다중 지능; George McCloskey의 집행 기능(EF)에 관한 연구; 및 John Holland의 진로 관심에 대한 연구의 상세를 설명할 수 있다.

도 13 및 도 13b는 일 실시예에 따른, 사용자가 결과를 검토하기 위해 대시보드 페이지를 선택할 때 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 예시적인 웹사이트의 스크린샷이다. 대시보드 페이지는 게임으로부터 전송된 게임 데이터에 기초한 개인의 Gardner 지능, EF, 및 진로 관심의 분석을 포함할 수 있다.

도 14 및 도 14b는 일 실시예에 따른, 사용자가 결과를 추가로 검토하기 위해 심층 분석 페이지를 선택할 때 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 예시적인 웹사이트의 다른 스크린샷이다. 대시보드 페이지는 개인의 Gardner 지능, EF, 및 진로 관심 중 하나에 대한 상세한 분석을 디스플레이할 수 있다.

도 15는 일 실시예에 따른, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 예시적인 웹 시스템의 개요를 나타내는 시스템도이다. 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 시스템은 보고 엔진, 게임 데이터 수집, 등록/가입 데이터 수집, 데이터 웨어하우스, 콘텐츠 데이터베이스, 데이터 추출 및 데이터 마이닝 프로세스를 포함할 수 있다.

도 16은 일 실시예에 따른, 등록된 사용자가 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인하기 위해 웹사이트 상에서 게임을 플레이하는 것을 나타내는 예시적인 흐름도이다. 이 예시적인 실시예에서, 등록된 13세 자녀가 Word Grid와 같은 게임을 플레이하기 위해 사이트로 돌아갈 수 있다. 예를 들어, 자녀가 웹 사이트에 로그인하고 자녀가 허가된 사용자인지를 체크하기 위해 인증이 수행된다. 자녀가 인증되면, 자녀는 홈 페이지에서 인간 아바타의 인사를 받는다. 자녀가 Word Grid와 같은 게임을 선택하면, 게임이 인간 아바타에 의해 설명된다. 자녀가 Word Grid를 플레이한다. 자녀가 시한이 있는 레벨(timed level)을 완료하면, 게임 특정 파라미터를 콘텐츠 데이터베이스에 게시하기 위해 게임 API가 실행된다. 파라미터는 게임 ID, 자녀 ID, 날짜, 점수, 가능한 단어의 수, 올바른 단어의 수, 누락된 단어의 수, 사용된 힌트, 이용가능 레벨 시간, 및 사용된 레벨 시간을 포함할 수 있다.

도 17은 일 실시예에 따른, 등록된 사용자가 게임을 할 때의 데이터 마이닝 프로세스를 나타내는 예시적인 흐름도이다. 게임 특정 파라미터를 콘텐츠 데이터베이스에 게시할 때, 시스템 스케줄러는 데이터 추출 프로세스를 개시할 수 있다. 데이터 추출 프로세스가 개시되면, 새로운 레코드가 콘텐츠 데이터베이스로부터 추출되고 게임 플레이 통계가 이용가능한 각각의 메트릭에 대해 표준화된다. 예를 들어, Word Grid에 의해 측정된 능력은 언어 및 공간을 가질 수 있다. Word Grid에 의해 측정된 집행 기능은 주의/지각,주의/집중, 및 해결/생성을 포함할 수 있다. 게임 플레이 통계가 각각의 메트릭에 대해 표준화되어 있을 때, 사람, 데이터 및 메트릭 레벨에서 로딩된 원시 점수는 하기의 방정식을 사용해 계산된다:

Word Grid 독점적 계산

언어 - (레벨 * 10) + (가능한 단어의 수 + 올바른 단어의 수) - 누락된 단어 + (힌트 값)

공간 - (레벨 * 10) + (올바른 단어의 수)

측정된 Word Grid 집행 기능

주의/지각 - (가능한 단어의 수 + 올바른 단어의 수 + 사용된 시간)

주의/집중 - 사용된 시간 + (사용된 시간의 퍼센트 * 10) + 올바른 단어의 수

해결/생성 - (올바른 단어의 수 + 누락된 단어 + (힌트 값)

원시 점수를 계산할 때, 게임 플레이 통계는 각각의 메트릭의 각각의 측정마다 평균화되고 각각의 메트릭에 대한 아동의 평균이 데이터 웨어하우스에 게시된다. 벤치마크는 각각의 메트릭에 대해 재계산되고, 매일마다 각각의 메트릭에 대해 각각의 아동의 백분위수가 계산된다. 각각의 메트릭에 대해 이러한 벤치마크 및 아동의 백분위수가 데이터베이스에 게시된다.

도 18은 일 실시예에 따른, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인하기 위해 웹사이트 상에서의 허가된 개인에 의한 플레이어의 성과를 검토하는 것을 나타내는 예시적인 흐름도이다. 도 18에 도시된 바와 같이, 부모 및 허가된 성인은 플레이어의 성과를 검토하기 위해 웹사이트로 돌아갈 수 있다. 플레이어의 성과를 검토하기를 원하는 성인은 먼저 웹사이트에 로그인하고, 허가가 성인용으로 처리된다. 성인이 허가되면, 인간 아바타가 홈 페이지에서 성인에 인사를 한다. 플레이어의 성과를 검토하기 위해, 성인은 대시보드를 선택하고 결과를 검토할 아동을 선택한다. 성인은 검토하도록 허가되어 있는 아동들에게 데이터베이스에서 링크된다. 성인에 링크된 한 명 초과의 아동이 있는 경우, 성인은 검토할 아동을 선택하도록 프롬프트될 수 있다. 성인에 링크된 단지 한 명의 아동이 있는 경우, 기본값으로 그 아동에 대한 결과가 디스플레이된다.

아동을 선택할 때, 아동에 대한 결과 보고서가 편집되고 포맷팅된다. 성인은 다수의 구별되는 아동 집단들에 걸쳐 아동을 비교하기 위해 필터를 적용할 수 있다. 이용가능한 보고서 필터들은

아동 임상 진단

아동 성별

아동 연령 그룹 - 13세 미만/13세부터 17세까지/18세 이상

필터가 적용된 후에, 아동에 대한 결과 보고서가 또다시 편집되고 포맷팅될 수 있다. 성인은 벤치마크와 비교하여 아동의 요약 결과를 검토할 수 있다. 일 실시예에서, 성인은 다수의 구별되는 아동 집단들에 걸쳐 아동을 비교하기 위해 필터들을 적용할 수 있다. 결과 보고서는 아동 능력 상세 분석, 진로 관심 분석 상세 분석, 그리고 집행 기능 상세 분석을 포함할 수 있다.

도 19는 일 실시예에 따른, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주기 위해 사용될 수 있는 게임들의 유형들을 나타낸다. 용도 변경된 게임, 커스텀 게임, 및 조정된 게임과 같은 세 가지 유형의 게임들이 개인의 능력, 실력 및 관심사를 평가하도록 설계될 수 있다. 용도 변경된 게임은 데이터 수집을 가능하게 하기 위해 수정된 기존의 게임인 게임일 수 있다. 이는 수학, 논리 및 공간과 같은 특정 능력 영역에 대해 적용가능할 수 있다. 커스텀 게임은 보다 많은 데이터를 포착하기 위해 또는 현재 게임으로는 가능하지 않은 일부 영역들을 탐구하기 위해 개발된 게임일 수 있다. 조정된 게임은 현재 평가되지 않은 또는 과소평가된 실력 영역을 평가하기 위해 새로운 게임으로서 개발되는 게임일 수 있다.

도 20은 일 실시예에 따른, 용도 변경된 게임들의 예들을 나타낸다. 도 20에 도시된 바와 같이, 용도 변경된 게임은 논리, 공간 처리, 시각적 기억, 수학, 및 언어와 같은 능력을 평가할 수 있다. 논리에 대한 용도 변경된 게임은 Parking Lot, Seesaw Logic, Rainbow Mechanic, 및 Christmas Tree Light-up을 포함할 수 있다. 공간 처리에 대한 대한 용도 변경된 게임은 Spot the Difference, Share Inlay, Count the Cubes, 및 Count the Sheep을 포함할 수 있다. 시각적 기억에 대한 용도 변경된 게임은 Pattern Memory, 및 Memory III을 포함할 수 있다. 수학에 대한 용도 변경된 게임은 Bus Driver Math, 및 Quick Calculate를 포함할 수 있다. 언어에 대한 용도 변경된 게임은 Word Search를 포함할 수 있다. 각각의 용도 변경 게임은 또한 다수의 집행 기능, 예를 들어, 집중, 참여, 개시 및 중단, 기억 조작, 우선순위 부여, 시간 감도 등을 평가할 수 있다.

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 The Parking Lot에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

이용가능 시간

사용된 시간

이용가능 시간 중 사용된 퍼센트

주차장에 있는 자동차의 수

이론적 최소 무브 횟수

취해진 무브 횟수

게임이 연장된 횟수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Rainbow Mechanic에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

이용가능 시간

사용된 시간

이용가능 시간 중 사용된 퍼센트

사용된 미러의 수

필요한 이론적 최소 미러

힌트 모드가 사용되었는가(예/아니오).

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Word Grid에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

이용가능 시간

사용된 시간

이용가능 시간 중 사용된 퍼센트

가능한 단어의 수

올바른 단어의 수

누락된 단어의 수

힌트가 사용된 횟수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Sequence Master에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

이용가능 시간

사용된 시간

이용가능 시간 중 사용된 퍼센트

격자 상의 정사각형의 수

번호 또는 빈 공간을 잘못 클릭했는가(예 또는 아니오)

기억될 시퀀스에서의 높은 번호

게임이 연장된 횟수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Easter Egg Hunt에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

이용가능 시간

사용된 시간

이용가능 시간 중 사용된 퍼센트

숨겨진 계란의 수

발견된 계란의 수

잘못된 클릭 횟수

힌트가 사용된 횟수

게임이 연장된 횟수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Pattern Memory II에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

이용가능 시간

사용된 시간

이용가능 시간 중 사용된 퍼센트

격자에 있는 블록의 총수

사용된 색상의 수

틀린 클릭의 횟수

틀린 색상 또는 빈 정사각형을 잘못 클릭했는가(예 또는 아니오)

게임이 연장된 횟수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Count the Sheep에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

움직이는 양을 볼 수 있는 시간

대답하는 데 사용된 시간

양의 수

늑대의 수

제공된 대답

게임이 연장된 횟수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Bus Driver's Math에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

올바른 대답의 수

틀린 대답의 수

레벨에 있는 아동의 수

레벨에 있는 성인의 수

레벨에 있는 고령자의 수

레벨에서 보여지는 문제의 수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Spot the Difference II에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

이용가능 시간

사용된 시간

이용가능 시간 중 사용된 %

이미지 이름

올바른 대답의 수

잘못된 클릭 횟수

사용된 힌트의 수

게임이 연장된 횟수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Number Twins에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

사용된 시간

틀린 일치의 수

일치된 숫자 사이의 최대 공백 수

게임이 연장된 횟수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Math Lines에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

사용된 시간

나타난 볼의 총수

발사된 볼의 수

경기를 완료하기 위해 볼이 발사된 횟수

동일 번호의 볼 옆에 볼이 발사된 횟수

취소되지 않은 채로 있는 볼의 수

게임이 연장된 횟수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 More of Less에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

사용된 시간

매트릭스 내의 정사각형의 수

사용된 오퍼레이터(많은 또는 적음)

틀린 대답의 수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Double Bubble에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

이용가능 시간

사용된 시간

이용가능 시간 중 사용된 퍼센트

보여진 고유의 항목의 수

보여진 중복된 항목의 수

클릭되지 않은 중복된 항목의 수

올바른 클릭의 횟수

틀린 클릭의 횟수

게임이 연장된 횟수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Scene Memory에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

이미지를 볼 수 있는 시간

대답하는 데 사용된 시간

레벨에 있는 항목의 수

변경된 항목의 수

발견된 올바른 항목의 수

게임이 연장된 횟수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Find the Suspect에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

이용가능 시간

사용된 시간

보여진 용의자의 수

선택된 이미지

올바른 이미지

게임이 연장된 횟수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Find the Pair에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

이용가능 시간

사용된 시간

올바른 형상

보여진 형상의 총수

실수의 횟수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Shape Inlay에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

사용된 시간

보여진 형상의 수

사용된 형상의 수

폐기된 형상의 수

터치되지 않은 형상의 수

회전 수

게임이 연장된 횟수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Quick Calculate에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

사용된 시간

질문

올바른 대답

틀린 대답의 수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Count the Cubes에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

사용된 시간

큐브의 총수

보이는 큐브의 수

숨겨진 큐브의 수

틀린 대답의 수

힌트 버튼이 클릭된 횟수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Seesaw Logic에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

사용된 시간

시소의 수

문제에서의 가중치의 수

틀린 대답의 수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Spot the Difference에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

사용된 시간

보여진 얼굴의 수

찾아낼 차이점의 수

잘못된 클릭 횟수

사용된 힌트의 수

게임이 연장된 횟수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Memory III에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

사용된 시간

보여진 쌍의 수

클릭의 총 횟수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Moving Memory에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

사용된 시간

매트릭스 크기

회전 수

클릭의 총 횟수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Christmas Tree Light Up에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

사용된 시간

사용된 힌트의 수

전구의 수

클릭의 총 횟수

완료할 이론적 최소 클릭 횟수

리셋 횟수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Math Search에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

사용된 시간

방정식

틀린 대답의 수

게임이 연장된 횟수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Memory에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

사용된 시간

클릭의 총 횟수

레벨이 끝날 때 수집되어 API로 전달되는 Tower of Hanoi II에 대한 게임 데이터는 하기를 포함할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)

점수

사용된 시간

무브의 총 횟수

이론적 최소 무브 횟수

게임이 연장된 횟수

도 21a, 도 21b, 도 21c 및 도 21cd는 일 실시예에 따른, 상세한 데이터를 수집하기 위한 커스텀 게임들의 다른 예들을 나타낸다. 도 21a의 게임 1 Greater는, 각각이 숫자 또는 방정식을 디스플레이하는, 2개의 "카드"를 보여줌으로써 동작할 수 있다. 숫자는 적응적으로 제시될 수 있고, 그 난이도는 고등학교 기하까지 증가될 수 있다. 플레이어는 어느 카드가 더 큰 값인지를 선택하라고(또는 같은 경우 "같음" 버튼을 클릭하라고) 요구받는다. 게임은 [20]개의 레벨들을 통해 점점 더 어려운 문제들을 디스플레이한다. 몇 가지 파라미터들:

플레이어는 다음 레벨로 나아가기 위해 한 레벨에서 3개의 문제를 완료할 수 있다

플레이어는 레벨 1 내지 레벨 10에 있는 문제들을 풀기 위해 최대 1분을 그리고 레벨 11 내지 레벨 20에 대해서는 2분을 갖는다

플레이어가 5개의 틀린 질문에 대답했을 때 게임이 종료될 수 있다.

시스템은, 하기를 비롯하여, 2개의 카드를 디스플레이하기 위해 다수의 파라미터들을 랜덤하게 선택할 필요가 있을 수 있다:

각각의 카드 상에 디스플레이할 문제의 유형(예컨대, 덧셈, 대상의 면적, 대수 방정식 등)

문제에서 사용된 수치값

문제 유형들 중 일부(예컨대, 괄호 문제)에서 사용될 수학 연산자

11개의 문제 유형이 있다:

덧셈

뺄셈

곱셈

나눗셈

지수

정사각형, 직사각형, 원의 둘레

삼각형의 둘레

정사각형, 직사각형, 원의 면적

삼각형의 면적

체적

각각의 괄호가 이상의 문제 카테고리들 중 임의의 것을 포함할 수 있는 괄호 방정식 - 예컨대, (342 - 125) X (5³ - 3²)

게임이 개시될 때, 플레이어에게 게임에 대한 느낌을 주기 위해 점수가 계산되기 시작하기 전에 "레벨 0"이 제시된다. 완료 이후에, 레벨 1에서 게임이 시작된다. 3개의 올바른 대답을 완료할 때, 시스템은 "레벨 1을 완료한 것을 축하합니다, 레벨 2로 이동합니다."를 디스플레이할 수 있다. 레벨 10을 완료한 후에, 시스템은 "레벨 10을 완료한 것을 축하합니다. 중단하겠습니까 계속 하겠습니까"를 디스플레이할 수 있다. "중단" 및 "계속" 버튼이 디스플레이될 수 있다. 플레이어가 계속하기로 결정하면, 시스템은 "틀린 문제" 카운터를 0으로 리셋시키고 틀린 문제를 다시 카운팅하기 시작한다. 게임의 끝에서 또는 플레이어가 게임을 종료하기로 선택할 때, "축하합니다!"를 디스플레이하고 플레이어가 가진 마지막 5개의 점수에 대한 이 게임에서 플레이어의 핵심을 보여준다.

점수는 하기의 방식으로 획득될 수 있다:

올바른 대답: 문제가 올바르게 답변될 때마다, 2개의 성분에 기초하여 점수가 부여된다:

레벨 숫자가 10과 곱해지고 그 값이 플레이어에게 "올바른 대답 점수"로서 주어진다(예컨대, 레벨 1에서의 올바른 대답은 10점을 제공한다. 레벨 20에서의 올바른 대답은 200점을 제공한다.)

남아 있는 매초마다 "시간 보너스 점수"로서 점수가 부여된다.

레벨 보너스: 레벨이 끝날 때마다, 그 레벨의 숫자가 100과 곱해지고 그 점수가 주어진다(레벨 1의 완료 시에 100점이 부여되고, 레벨 20의 완료에 대해 2,000점이 부여된다)

연속적인 올바른 대답 보너스:

5개의 올바른 문제를 연속적으로 대답하면 마지막 올바른 대답에 대해 부여되는 점수의 5배가 얻어진다(예컨대, 5개의 시퀀스의 마지막 올바른 대답이 100점을 받았으면, 5 연속 보너스는 500이다)

10개의 올바른 문제를 연속적으로 대답하면 마지막 올바른 대답에 대해 부여된 점수의 10배가 얻어진다

틀리게 대답하는 것에 대해 점수가 차감될 수 있다. 각각의 틀린 응답에 대해 레벨 숫자의 5배에 해당하는 점수가 차감될 수 있다.

Greater의 하기의 요소들이 포착되어 API로 다시 전달된다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)?

점수

이용가능 시간

사용된 시간

이용가능 시간 중 사용된 %

이 게임의 시작으로부터 가장 빈번히 올바르게 답변되는 문제 유형

이 게임의 시작으로부터 가장 빈번히 틀리게 답변되는 문제 유형

플레이어에게 제기된 각각의 질문에 대해 하기의 항목이 API의 외부에 있는 파일로 덤프될 수 있다:

사용자 ID

날짜/시간 스탬프

레벨

문제 유형

제기된 문제

주어진 대답

올바른 대답인가(예/아니오)?

이용가능 시간

사용된 시간

도 21b에서의 게임 2 Motion은 사진을 보여줌으로써 동작할 수 있다. 사진들이 적응적으로 제시될 수 있고, 그 난이도는 멀티태스킹을 평가하기 위해 15개의 동시적인 프레임들까지 증가될 수 있다. 논리적 추론과 우선순위부여를 평가하기 위해 각각의 프레임에서의 객체의 수가 변화될 수 있다. 도 21c 및 도 21cd에서의 게임 3 Berserk는 Greater와 Motion을 하나의 동시적인 게임으로 결합할 수 있다. 카드와 사진이 적응적으로 제시될 수 있다.

도 22 및 도 22b는 일 실시예에 따른, 얼굴 인식을 사용하여 상세한 데이터를 수집하기 위한 커스텀 게임의 예시적인 흐름을 나타낸다. 게임 Faces는 다양한 활동에 참여하고 질문을 하는 사람들의 점점 더 복잡한 사진을 계속해서 적응적으로 제시할 수 있다. 문의된 질문은 하기를 포함할 수 있다:

Derek의 기타의 색상은 무엇입니까?

마지막 사진에는 몇 개의 얼굴이 있었습니까?

몇 명의 사람들이 폴더를 잡고 있었습니까?

사람들이 몇 개의 노란색 폴더를 잡고 있었습니까?

Faces가 개시될 때, 레벨 0에서, 플레이어는 1 사람 사진을 제시받는다. 개인은 사진과 사진에 있는 사람의 이름을 5초 동안 볼 수 있다. 집중할 3개의 요소는 다음과 같다: (1) 그 사람의 이름; (2) 그들이 사진에서 무엇을 하고 있는지; 및 (3) 옷의 색상 또는 패턴, 사진에 있는 사람이 무엇을 잡고 있는지, 그 사람 주위의 환경 등과 같은 질문가능한 측면. 지정된 시간 동안 사진이 보여진 후에, 개인의 얼굴에 맞게 조정된 사진이 나타날 수 있다. 이 시점에서, 플레이어는 시스템에 의해 랜덤하게 선택된 하기의 질문들 중 하나를 받을 수 있다:

보여진 사진에 있는 개인의 이름이 무엇입니까? Sophia

Sophia는 무엇을 하고 있습니까? 테니스를 치고 있습니다

Sophia는 무엇을 잡고 있습니까? 테니스 라켓

시스템은 플레이어가 선택할 4개의 선택항을 제공할 수 있다.

Faces는 4 사람 이미지에 대해 작동할 수 있다. 예를 들어, 이름 "Marilyn, Jayden, Andy, Aubrie"이 각각 열거된 4명의 사람이 있는 사진이 지정된 시간 동안 디스플레이될 수 있다. 문의된 질문은 하기를 포함할 수 있다:

Marilyn의 신발의 색상은 무엇입니까? 적색

Jayden은 무엇을 잡고 있습니까? 클립보드

Andy의 폴더의 색상은 무엇입니까? 자주색

그녀의 이름은 무엇입니까? Aubrie

레벨 1에서, 퀴즈 이전에 하나의 사진에 대해, 플레이어는 1-얼굴 이미지들 중에서 랜덤하게 선택된 사진을 5초 동안 제시받을 수 있다. 시스템은 이어서 방금 보여진 사진에 관한 랜덤하게 선택된 질문을 디스플레이함으로써 플레이어에게 퀴즈를 낸다. 플레이어가 대답을 틀리게 하면, 개인의 전체 사진을 갖는 올바른 대답이 플레이어에게 보여질 것이다. 시스템은 이어서 단계 1을 반복한다. 플레이어가 대답을 올바르게 하면, 단계 2로 진행한다.

퀴즈 이전의 2개의 사진에 대해, 1개의 얼굴을 갖는 새로운 이미지가 5초 동안 플레이어에게 보여질 수 있다. 1개의 얼굴을 갖는 다른 새로운 이미지가 5초 동안 플레이어에게 보여질 수 있다. 시스템은 선택된 이미지에 대한 3개의 가능한 퀴즈 질문들 중 하나를 랜덤하게 선택하여 플레이어에게 퀴즈를 낸다. 플레이어가 대답을 틀리게 하면, 퀴즈 단계 이전의 이 2개의 사진을 반복한다. 플레이어가 대답을 올바르게 하면, 다음 단계로 계속된다.

퀴즈 이전에 3개의 사진 그리고 퀴즈 이전에 4개의 사진을 보여주는 것에 의해 게임이 점점 더 어려워질 수 있습니다. 플레이어가 4개의 사진 이후에 질문에 대답하면, 플레이어는 한 레벨 올라갈 것이다.

레벨 2 이상이 레벨 1과 동일한 방식으로 작동할 수 있지만, 시스템은 2개 이상의 얼굴을 갖는 이미지들 중에서 랜덤하게 선택할 수 있다.

레벨:

레벨 1: 1개의 얼굴

레벨 2: 2개의 얼굴

레벨 3: 3개의 얼굴

레벨 4: 4개의 얼굴

레벨 5: 5개의 얼굴

레벨 6: 6개의 얼굴

레벨 7: 7개의 얼굴

레벨 8: 8개 이상의 얼굴

플레이어에게 퀴즈를 낼 때, 시스템은 그 시점까지 보여진 임의의 얼굴 중에서 선택할 수 있다. 즉, 플레이어가 레벨 3(3-얼굴 이미지)에 있을지라도, 시스템은 여전히 레벨 1 동안에 보여진 얼굴 중에서 선택할 수 있다.

플레이어는, 하기의 3개의 질문들 중 임의의 것에 올바르게 대답하면, 점수를 받을 수 있다: (1) 개인(들)의 이름; (2) 그들의 활동; (3) 독자적인 질문에 대한 대답. 플레이어는 1-얼굴 이미지에 대해 100점, 2-얼굴 이미지에 대해 200점, 그리고 3-얼굴에 대해 300점을 얻을 수 있다. 틀린 대답에 대해 점수가 차감되지 않는다. Faces 게임은 플레이어가 20개의 올바른 대답 또는 5개의 틀린 대답을 할 때 종료된다.

각각의 레벨의 끝에서, 시스템은 하기의 데이터 요소를 기록하기 위해 API를 사용할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

점수

제시된 이름 질문의 수

올바르게 대답된 이름 질문의 수

제시된 활동 질문의 수

올바르게 대답된 활동 질문의 수

제시된 고유 질문의 수

올바르게 대답된 고유 질문의 수

올바른 대답에 대한 중간 이미지의 최대 수(즉, 플레이어가 어디까지 얼굴을 기억할 수 있는지)

각각의 레벨의 끝에서, 시스템은 또한 하기의 데이터 요소들을 기록하기 위해 API를 사용할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)?

점수

올바른 이름의 수

올바른 남성 이름의 수

올바른 이름의 %

올바른 남성 이름의 %

올바른 활동의 수

올바른 활동의 %

플레이어가 올바르게 이름을 대답한 경우 이미지 내의 사람들의 최대 수

이미지에 1명의 사람이 있는 경우 올바른 대답의 수

이미지에 2명의 사람이 있는 경우 올바른 대답의 수

이미지에 3명의 사람이 있는 경우 올바른 대답의 수

이미지에 4명의 사람이 있는 경우 올바른 대답의 수

이미지에 5명의 사람이 있는 경우 올바른 대답의 수

이미지에 6명의 사람이 있는 경우 올바른 대답의 수

이미지에 7명의 사람이 있는 경우 올바른 대답의 수

이미지에 8명 이상의 사람이 있는 경우 올바른 대답의 수

이미지에 1명의 사람이 있는 경우 올바른 대답의 %

이미지에 2명의 사람이 있는 경우 올바른 대답의 %

이미지에 3명의 사람이 있는 경우 올바른 대답의 %

이미지에 4명의 사람이 있는 경우 올바른 대답의 %

이미지에 5명의 사람이 있는 경우 올바른 대답의 %

이미지에 6명의 사람이 있는 경우 올바른 대답의 %

이미지에 7명의 사람이 있는 경우 올바른 대답의 %

이미지에 8명 이상의 사람이 있는 경우 올바른 대답의 %

도 23은 일 실시예에 따른, 멜로디 인식을 사용하여 상세한 데이터를 수집하기 위한 커스텀 게임의 다른 예시적인 흐름을 나타낸다. 게임 Melodies는, 누군가가 이미 멜로디를 알고 있는지가 아니라, 음악적 기억을 테스트할 수 있다. 이에 따라, 게임으로부터의 실제 값은 플레이어가 멜로디를 틀리게 말한 후에 어떤 일이 일어나는지 이해하는 것으로부터 나올 수 있다. 멜로디를 또다시 제공할 때 멜로디의 이름을 기억할 수 있는지. 플레이어가 피스를 이미 알고 있다는 사실은 그의 점수를 높이는 데 도움이 되지만, 게임의 실제 값은 처음으로 재생될 때와 2번째 또는 3번째 또는 4번째 재생될 때를 대비하여 올바른 대답을 추적하는 것이다.

레벨 0 연습 라운드에서, 하나의 화면 상에, 시스템은 멋진 배경을 디스플레이하고, 클립을 재생하며, 플레이어에게 4개의 가능한 옵션들 - 그 중 3개는 음악 피스들의 이름들이고 5번째 선택항은 "모릅니다; 이전에 이것을 들어본 적이 없습니다 "임 - 중에서 선택하라고 요청할 수 있다.

시스템은 "이전에 틀린"목록으로부터뿐만 아니라 우리의 컬렉션으로부터의 모든 가능한 피스들 중에서 랜덤하게 선택된 클립을 재생할 수 있다. 시스템은 처음 4개의 클립에 대해 이전에 재생되지 않은 컬렉션 중에서만 랜덤하게 선택한다. 그 후에, 시스템은 재생되지 않은 것으로부터 선택할 50% 확률과 "이전에 틀린" 목록 중에서 선택할 50% 확률을 갖는다. 플레이어가 클립에 대해 올바르게 대답하면, 그 클립이 또다시 제시되지 않는다.

시스템은 플레이어에게 4개의 가능한 옵션들 중에서 선택하도록 요청할 수 있다. 플레이어가 올바른 대답을 제공하면, 시스템은 피스가 올바르게 대답되었다고 말하고, 올바른 대답 개수 카운터를 1만큼 증가시키고, 점수를 증가시키며 다시 단계 1로 진행한다. 플레이어가 틀린 대답을 제공하거나 모르는 경우, 시스템은 (1) 피스의 올바른 이름을 사용해 피스를 다시 재생하고; (2) 이 피스에 대한 "틀린 개수"카운터를 1만큼 증가시키고 피스를 다시 선택될 음악 피스들의 "이전에 틀린" 큐에 두며; (3) 게임에 대한 틀린 개수를 1만큼 증가시키고; (4) 다시 단계 1로 진행한다.

이 게임이 실제로 레벨들을 갖지 않기 때문에, 플레이어가 10개의 틀린 대답 또는 20개의 올바른 대답에 도달할 때까지 게임이 계속된다. 10개의 틀린 대답 제약조건에 도달하는 것에 의해 게임이 종료되는 경우, 시스템은 "게임 종료. 다시 시도하시겠습니까?"를 디스플레이한다. 20개의 올바른 대답 제약조건에 도달하는 것에 의해 게임이 종료되는 경우, 시스템은 "20개의 올바른 대답을 한 것을 축하합니다. 당신은 훌륭한 음악적 기억을 가지고 있습니다. 계속하시겠습니까?"를 디스플레이한다. 시스템은 API를 사용하여 데이터를 기입한다. 플레이어가 계속하기를 원하는 경우, 시스템은 올바른/틀린 카운터를 재시작하고, 플레이어가 다음 10개의 틀린/20개의 올바른 제약조건에 도달할 때까지, 계속한다.

게임 또는 각각의 "라운드"의 끝에서, 시스템은 하기를 API를 통해 데이터베이스에 기입할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

점수

첫 번째에 올바르게 대답된 피스의 수(즉, 플레이어가 피스를 이미 알고 있었음)

첫 번째 제시에서 올바르게 대답된 피스의 %

두 번째 제시에서 올바르게 대답된 피스의 수

두 번째 제시에서 올바르게 대답된 피스의 %

세 번째 또는 후속 제시에서 올바르게 대답된 피스의 수(즉, 플레이어가 피스를 배웠음)

세 번째 제시에서 올바르게 대답된 피스의 %

여러 번의 제시에도 불구하고 틀리게 대답된 피스의 수

그에 부가하여, 시스템은 플레이어가 이미 알고 있었고, 배웠으며 그리고 배운 적이 없는 피스에 대한 개별 이름/ID를 추적할 수 있다. 제시된 매 클립마다, 시스템은 하기의 항목을 갖는 레코드를 파일에 기입할 수 있다:

사용자 ID

날짜/시간 스탬프

음악 클립 이름/ID

플레이어가 제공한 대답

플레이어가 올바르게 대답했는지(예/아니오)

플레이어가 올바르게 대답한 경우, 플레이어가 올바르게 답하기 위해 몇 번 제시했는지(1회, 2회, 3회, 기타)

게임 또는 각각의 "라운드"의 끝에서, 시스템은 또한 하기를 API를 통해 데이터베이스에 기입할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)?

점수

첫 번째 듣기에서 올바르게 대답된 멜로디의 수(즉, 음조를 이미 알고 있음)

두 번째 듣기에서 올바르게 대답된 멜로디의 수

세 번째 듣기에서 올바르게 대답된 멜로디의 수

네 번째 듣기에서 올바르게 대답된 멜로디의 수

첫 번째 듣기에서 올바르게 대답된 멜로디의 %(즉, 음조를 이미 알고 있음)

두 번째 듣기에서 올바르게 대답된 멜로디의 %

세 번째 듣기에서 올바르게 대답된 멜로디의 %

네 번째 듣기에서 올바르게 대답된 멜로디의 %

올바르게 대답된 클래식 클립의 %

올바르게 대답된 째즈 클립의 %

올바르게 대답된 팝 음악 클립의 %

올바르게 대답된 클래식 록 클립의 %

올바르게 대답된 컨트리 클립의 %

올바르게 대답된 동요 클립의 %

도 24는 일 실시예에 따른, 패턴 인식을 사용하여 상세한 데이터를 수집하기 위한 커스텀 게임의 다른 예시적인 흐름을 나타낸다. 도 24에 예시된 바와 같이, 게임 Patterns은, 형상, 숫자, 및 글자 팔레트로부터 혼합하여, 점점 더 복잡한 패턴을 계속하여 적응적으로 제시할 수 있다.

도 25는 일 실시예에 따른, 상이한 이해 모드를 사용해 상세한 데이터를 수집하기 위한 커스텀 게임의 다른 예를 나타낸다. 대부분의 자폐아 학생들은 독해력 테스트에 저조하지만, 실패의 원인은 불분명하다. 가능한 실패 원인은 (1) 텍스트의 단락으로부터의 감각 과부하로 인해 정보를 받을 수 없는 것; (2) 받은 정보를 이해할 수 없는 것; 또는 (3) 운동 장애로 인해 대답을 제공할 수 없는 것일 수 있다. 도 25에 기술된 바와 같이, 상이한 이해 모드를 제공하는 것은 자폐아 학생들에 대한 이해를 방해할 수 있는 인자들을 격리시킬 수 있다. 예를 들어, 질문들의 배터리에 걸친 다양한 제시 옵션들의 적응적이고 랜덤한 제시는 응답자의 선호된 상호작용 모드를 격리시킬 수 있다.

도 26은 일 실시예에 따른, 상세한 데이터를 수집하기 위한 커스텀 게임들(Arrows, Math Bubbles, Bumpers)의 다른 예들을 나타낸다. 게임 Arrows는 주로 플레이어가 산만함에도 불구하고 집중할 수 있는지를 측정할 수 있다. 게임 또는 각각의 "라운드"의 끝에서, 시스템은 API를 통해 하기를 데이터베이스에 기입할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)?

점수

무리와 반대로 있는 경우 올바른 대답의 수(즉, 초점의 새가 무리의 나머지와 상이한 방향으로 날아가고 있을 때)

무리와 함께 있는 경우 올바른 대답의 수

무리와 반대로 있을 때 올바른 시간의 % - 이것은 어쩌면 단일의 가장 드러내보이는 초점 메트릭임

무리와 함께 있을 때 올바른 시간의 %

대답하는 평균 속도

올바르게 대답하는 평균 속도 - 무리와 반대로 있는 경우

올바르게 대답하는 평균 속도 - 무리와 함께 있는 경우

틀리게 대답하는 평균 속도 - 무리와 반대로 있는 경우

틀리게 대답하는 평균 속도 - 무리와 함께 있는 경우

게임 Bumpers의 주된 목적은 논리적 프로세스이다 (범퍼의 시각적 회상은 부차적이다). 게임 또는 각각의 "라운드"의 끝에서, 시스템은 API를 통해 하기를 데이터베이스에 기입할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)?

점수

격자 크기(셀들의 수)

올바른 시도의 횟수

틀린 시도의 횟수

레벨에서 하나의 턴(turn)에서 보여지는 패들(paddle)의 최대 수

레벨에서 하나의 턴에서 터치되는 패들의 최대 수

대답하는 데 걸린 최단 시간

대답하는 데 걸린 최장 시간

레벨의 모든 턴에 대한 모든 올바른 대답에 대해 터치된 패들의 총수

힌트가 사용된 횟수

게임 Math Bubbles는 주로 논리-산술을 측정할 수 있다. 산술 문제는 하기의 표에 기초하여 생성될 수 있다:

생성된 큰 쪽 숫자가 제시된 방정식에서 항상 먼저 있다. 나눗셈에서, 랜덤하게 생성된 큰 쪽 숫자는 분자이고 작은 쪽 숫자는 분모이다. 모든 질문에 대한 대답이 정수일 수 있다.

플레이어가 레벨 1에서 시작한다. 다음 레벨로 진행하기 위해, 플레이어는 5개의 질문에 연속적으로 정확하게 대답할 수 있다. 질문에 틀리게 대답하면, 레벨이 다시 시작된다. 질문의 동작은 그 레벨에 대해 이용가능한 옵션들 중에서 랜덤하게 선택된다. 이어서, 앞서 열거된 범위들에 따라 2개의 숫자들이 랜덤하게 생성된다. 장래의 실패에 관계없이 최대 레벨이 끝나면, 플레이어는, 실패하거나 종료하기로 결정할 때까지, 레벨 15 난이도의 질문을 받을 수 있다. 올바르게 대답된 매 50개의 질문마다, 플레이어는 "축하합니다! 50개의 질문에 올바르게 대답했습니다. 현재 점수로 지금 종료하기로 선택할 수 있거나 계속하기로 선택할 수 있으며 중단한 곳으로부터 다른 50개의 질문들에 대답할 수 있습니다."라는 화면을 제시받는다. 플레이어는 여기서 계속하고자 하는지 중단하고자 하는지를 클릭할 수 있다.

Math Bubbles에는, (1) 문제의 난이도; (2) 버블의 속도; (3) 화면 상의 버블의 밀도; 그리고 (4) 대답하는 데 걸린 시간과 같은, 점수 매기기에 대한 4개의 측면이 있다. 문제의 난이도 점수는 문제의 레벨 x 10이다. 예를 들어, 레벨 6 질문에 올바르게 대답하는 것은 60점의 가치가 있다.

1x 속도, 1.5x 속도 및 2x 속도와 같은, 버블의 3개의 가능한 속도가 있다. 속도 승수가 문제의 난이도 점수와 곱해진다. 레벨 6 질문이 1.5x 속도로 올바르게 답변되면, 질문에 답변하는 것은 이제 1.5x60, 즉 90점의 가치가 있다. 느린 버블은 화면의 하단에 도달하는 데 12초 걸릴 수 있다. 중간 속도 버블은 화면의 하단에 도달하는 데 8초 걸릴 수 있고, 빠른 버블은 화면의 하단에 도달하는 데 6초 걸릴 수 있다

버블의 밀도는 버블 방출들 사이에 얼마의 시간이 허용되는지에 의해 결정됩니다. 기본 방출 레이트(느림)는 1x 승수의 경우 12초당 하나이다. 중간 방출 레이트는 6x 승수의 경우 9초당 하나이다. 빠른 방출 레이트는 2x 승수의 경우 4.5초당 하나이다. 레벨 6에서 중간 속도로 방출되기 이전으로부터의 거품이 6초 후에 방출되는 경우(1.5x 승수), 점수는 90 x 1.5 = 135이다.

대답하는 데 걸린 시간은 점수 매기기에서의 마지막 인자이다. 버블이 화면의 상단 1/3에서 올바르게 답변되는 경우, 2x 승수가 적용된다. 버블이 화면의 중간 1/3에서 답변되는 경우, 1.5x 승수가 부여된다. 버블이 화면의 마지막 1/3에서 답변되는 경우, 1x 승수가 부여된다. 이것은 끝에서 기존의 점수와 곱해진다. 이전과 동일한 버블을 사용하는 것이 화면의 중간 1/3에서 답변되는 경우, 최종 점수는 135 x 1.5 = 202.5이고, 이는 가장 가까운 정수, 이 경우에, 203으로 반올림될 것이다.

점수에 대한 방정식은

(문제의 레벨 x 10) x (속도 승수) x (레이트 승수) x (답변할 시간 승수)이다.

시작 속도는 1x 속도이고 시작 방출 레이트는 8초당 1개이다. 올바르게 대답한 매 15개의 문제마다, 3 레벨(빠름)이 해제될 때까지 속도와 방출 레이트 둘 다가 한 단계씩 증가된다. 플레이어가 문제에 틀리게 대답하는 경우, 속도와 레이트의 레벨이 한 레벨 아래로 이동된다. 예를 들어, 플레이어가 연속적으로 32개의 질문에 올바르게 대답했고(그리고 따라서 속도와 방출 레이트 둘 다에 대해 2x 승수에 있고) 33번째 질문이 틀리게 답변되는 경우, 15개의 질문이 다시 연속적으로 올바르게 답변될 때까지 속도와 방출 레이트가 1.5x로 내려간다.

게임 또는 각각의 "라운드"의 끝에서, 시스템은 API를 통해 하기를 데이터베이스에 기입할 수 있다:

날짜/시간 스탬프

레벨

성공(예 또는 아니오)?

점수

올바르게 푼 문제의 수

올바르게 푼 덧셈 문제의 수

올바르게 푼 뺄셈 문제의 수

올바르게 푼 곱셈 문제의 수

올바르게 푼 나눗셈 문제의 수

놓친/틀린 문제의 수

가장 큰 "상단 숫자"의 값 - 방정식에 제시된 첫 번째 숫자

가장 큰 "하단 숫자"의 값 - 방정식에 제시된 두 번째 숫자

가장 큰 "대답"의 값

한 번에 화면 상의 최대 문제 수.

도 27은 일 실시예에 따른, 능력 영역을 평가하기 위한 조정된 게임들의 예들을 나타낸다. 이 조정된 게임은 신체-운동감각과 같은 어려운 능력 영역을 평가할 수 있다. 이 유형의 게임은 신체 움직임 능력을 평가하기 위해 Kinect의 카메라를 사용하여 기존의 Xbox 게임으로부터 만들어질 수 있다.

도 28a는 하나 이상의 개시된 실시예들이 구현될 수 있는 예시적인 통신 시스템(100)의 도면이다. 통신 시스템(100)은 음성, 데이터, 비디오, 메시징, 방송, 게임 등과 같은 콘텐츠를 다수의 무선 사용자들 및 게임 플레이어들에게 제공하는 다중 접속 시스템일 수 있다. 통신 시스템(100)은 다수의 무선 사용자들이, 무선 대역폭을 비롯한, 시스템 자원들의 공유를 통해 이러한 콘텐츠에 액세스할 수 있게 할 수 있다. 예를 들어, 통신 시스템(100)은 CDMA(code division multiple access), TDMA(time division multiple access), FDMA(frequency division multiple access), OFDMA(orthogonal FDMA), SC-FDMA(single-carrier FDMA) 등과 같은, 하나 이상의 채널 액세스 방법들을 이용할 수 있다. 도 28a에 도시된 것과 같은 통신 시스템은 본원에서 네트워크라고도 지칭될 수 있다.

도 28a에 도시된 바와 같이, 통신 시스템(100)은 WTRU(wireless transmit/receive unit)(102a, 102b, 102c, 102d), RAN(radio access network)(104), 코어 네트워크(106), PSTN(public switched telephone network)(108), 인터넷(110), 및 다른 네트워크들(112)을 포함할 수 있지만, 개시된 실시예들이 임의의 수의 WTRU들, 기지국들, 네트워크들 및/또는 네트워크 요소들을 생각하고 있다는 것을 잘 알 것이다. WTRU들(102a, 102b, 102c, 102d) 각각은 무선 환경에서 동작하고 그리고/또는 통신하도록 구성된 임의의 유형의 디바이스일 수 있다. 예로서, WTRU들(102a, 102b, 102c, 102d)은 무선 신호들을 전송 및/또는 수신하도록 구성될 수 있고, UE(user equipment), 이동국(mobile station), 모바일 디바이스, 고정 또는 이동 가입자 유닛(fixed or mobile subscriber unit), 페이저(pager), 셀룰러 전화(cellular telephone), PDA(personal digital assistant), 스마트폰, 랩톱, 넷북, 개인용 컴퓨터, 무선 센서, 가전 제품, 테이블, 멀티미디어 콘솔 게임 등을 포함할 수 있다.

통신 시스템(100)은 또한 기지국(114a) 및 기지국(114b)을 포함할 수 있다. 기지국들(114a, 114b) 각각은, 코어 네트워크(106), 인터넷(110), 및/또는 네트워크들(112)과 같은, 하나 이상의 통신 네트워크들에의 액세스를 용이하게 하기 위해 WTRU들(102a, 102b, 102c, 102d) 중 적어도 하나와 무선으로 인터페이싱하도록 구성된 임의의 유형의 디바이스일 수 있다. 예로서, 기지국들(114a, 114b)은 BTS(base transceiver station), Node-B, eNode B, Home Node B, Home eNode B, 사이트 제어기(site controller), AP(access point), 무선 라우터(wireless router) 등일 수 있다. 기지국들(114a, 114b)은 각각이 단일 요소로서 도시되어 있지만, 기지국들(114a, 114b)이 임의의 수의 상호연결된 기지국들 및/또는 네트워크 요소들을 포함할 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

기지국(114a)은 BSC(base station controller), RNC(radio network controller), 릴레이 노드(relay node) 등과 같은, 다른 기지국들 및/또는 네트워크 요소들(도시 생략)도 포함할 수 있는 RAN(104)의 일부일 수 있다. 기지국(114a) 및/또는 기지국(114b)은, 셀(cell)(도시되지 않음)이라고 지칭될 수 있는, 특정의 지리적 영역 내에서 무선 신호를 전송 및/또는 수신하도록 구성될 수 있다. 셀은 셀 섹터(cell sector)들로 추가로 나누어질 수 있다. 예를 들어, 기지국(114a)과 연관된 셀이 3개의 섹터들로 나누어질 수 있다. 따라서, 일 실시예에서 기지국(114a)은 3개의 송수신기들을 - 즉, 셀의 각각의 섹터마다 하나씩 - 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 기지국(114a)은 MIMO(multiple-input multiple-output) 기술을 이용할 수 있고, 따라서, 셀의 각각의 섹터에 대해 다수의 송수신기를 이용할 수 있다.

기지국들(114a, 114b)은 임의의 적당한 무선 통신 링크(예컨대, RF(radio frequency), 마이크로파, IR(infrared), UV(ultraviolet), 가시광 등)일 수 있는 공중 인터페이스(air interface)(116)를 통해 WTRU들(102a, 102b, 102c, 102d) 중 하나 이상과 통신할 수 있다. 공중 인터페이스(116)는 임의의 적당한 RAT(radio access technology)를 사용하여 구축될 수 있다.

보다 구체적으로는, 앞서 살펴본 바와 같이, 통신 시스템(100)은 다중 접속 시스템일 수 있고, CDMA, TDMA, FDMA, OFDMA, SC-FDMA 등과 같은, 하나 이상의 채널 액세스 방식들을 이용할 수 있다. 예를 들어, RAN(104) 내의 기지국(114a) 및 WTRU들(102a, 102b, 102c)은 WCDMA(wideband CDMA)를 사용하여 공중 인터페이스(116)를 설정할 수 있는 UTRA(UMTS(Universal Mobile Telecommunications System) Terrestrial Radio Access)와 같은 무선 기술을 구현할 수 있다. WCDMA는 HSPA(High-Speed Packet Access) 및/또는 HSPA+(Evolved HSPA)와 같은 통신 프로토콜들을 포함할 수 있다. HSPA는 HSDPA(High-Speed Downlink Packet Access) 및/또는 HSUPA(High-Speed Uplink Packet Access)를 포함할 수 있다.

다른 실시예에서, 기지국(114a) 및 WTRU들(102a, 102b, 102c)은 LTE(Long Term Evolution) 및/또는 LTE-A(LTE-Advanced)를 사용하여 공중 인터페이스(116)를 구축할 수 있는 E-UTRA(Evolved UMTS Terrestrial Radio Access)와 같은 무선 기술을 구현할 수 있다.

다른 실시예들에서, 기지국(114a) 및 WTRU들(102a, 102b, 102c)은 IEEE 802.16(즉, WiMAX(Worldwide Interoperability for Microwave Access)), CDMA2000, CDMA2000 1X, CDMA2000 EV-DO, IS-2000(Interim Standard 2000), IS-95(Interim Standard 95), IS-856(Interim Standard 856), GSM(Global System for Mobile communications), EDGE(Enhanced Data rates for GSM Evolution), GSM EDGE(GERAN) 등과 같은 무선 기술들을 구현할 수 있다.

도 28a의 기지국(114b)은, 예를 들어, 무선 라우터, Home Node B, Home eNode B, 또는 액세스 포인트일 수 있고, 사업장, 가정, 차량, 캠퍼스 등과 같은 로컬화된 영역에서의 무선 연결을 용이하게 하기 위해 임의의 적당한 RAT를 이용할 수 있다. 일 실시예에서, 기지국(114b)과 WTRU들(102c, 102d)은 WLAN(wireless local area network)을 구축하기 위해 IEEE 802.11과 같은 무선 기술을 구현할 수 있다. 다른 실시예에서, 기지국(114b)과 WTRU들(102c, 102d)은 WPAN(wireless personal area network)을 구축하기 위해 IEEE 802.15와 같은 무선 기술을 구현할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 기지국(114b)과 WTRU들(102c, 102d)은 피코셀(picocell) 또는 펨토셀(femtocell)을 구축하기 위해 셀룰러 기반 RAT(cellular-based RAT)(예컨대, WCDMA, CDMA2000, GSM, LTE, LTE-A 등)를 이용할 수 있다. 도 28a에 도시된 바와 같이, 기지국(114b)은 인터넷(110)에의 직접 연결(direct connection)을 가질 수 있다. 따라서, 기지국(114b)은 코어 네트워크(106)를 통해 인터넷(110)에 액세스할 필요가 없을 수 있다.

RAN(104)은 음성, 데이터, 애플리케이션들, 및 VoIP(voice over internet protocol) 서비스들을 WTRU들(102a, 102b, 102c, 102d) 중 하나 이상에 제공하도록 구성된 임의의 유형의 네트워크일 수 있는 코어 네트워크(106)와 통신할 수 있다. 예를 들어, 코어 네트워크(106)는 호 제어, 과금 서비스, 모바일 위치-기반 서비스, 선불 전화(pre-paid calling), 인터넷 연결, 비디오 배포 등을 제공하고 그리고/또는 사용자 인증과 같은 고수준 보안 기능들을 수행할 수 있다. 도 28a에 도시되어 있지는 않지만, RAN(104) 및/또는 코어 네트워크(106)가 RAN(104)과 동일한 RAT 또는 상이한 RAT를 이용하는 다른 RAN들과 직접 또는 간접 통신을 할 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 예를 들어, E-UTRA 무선 기술을 이용하고 있을 수 있는 RAN(104)에 연결되는 것에 부가하여, 코어 네트워크(106)는 또한 GSM 무선 기술을 이용하는 다른 RAN(도시 생략)과 통신할 수 있다.

코어 네트워크(106)는 또한 WTRU들(102a, 102b, 102c, 102d)이 PSTN(108), 인터넷(110), 및/또는 다른 네트워크들(112)에 액세스하기 위한 게이트웨이로서 역할할 수 있다. PSTN(108)은 POTS(plain old telephone service)를 제공하는 회선 교환 전화 네트워크를 포함할 수 있다. 인터넷(110)은 TCP/IP 인터넷 프로토콜군(internet protocol suite) 내의 TCP(transmission control protocol), UDP(user datagram protocol) 및 IP(internet protocol)와 같은, 공통의 통신 프로토콜들을 사용하는 상호연결된 컴퓨터 네트워크들 및 디바이스들의 전세계 시스템(global system)을 포함할 수 있다. 네트워크들(112)은 다른 서비스 공급자들이 소유하고 그리고/또는 운영하는 유선 또는 무선 통신 네트워크들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 네트워크들(112)은 RAN(104)과 동일한 RAT 또는 상이한 RAT를 이용할 수 있는 하나 이상의 RAN들에 연결된 다른 코어 네트워크를 포함할 수 있다.

통신 시스템(100) 내의 WTRU들(102a, 102b, 102c, 102d) 중 일부 또는 전부는 다중-모드 기능들을 포함할 수 있다 - 즉, WTRU들(102a, 102b, 102c, 102d)이 상이한 무선 링크들을 통해 상이한 무선 네트워크들과 통신하기 위한 다수의 송수신기들을 포함할 수 있다 -. 예를 들어, 도 28a에 도시된 WTRU(102c)는 셀룰러 기반 무선 기술을 이용할 수 있는 기지국(114a)과 통신하도록, 그리고 IEEE 802 무선 기술을 이용할 수 있는 기지국(114b)과 통신하도록 구성될 수 있다.

도 28b는 예시적인 WTRU(102)의 시스템도이다. 도 28b에 도시된 바와 같이, WTRU(102)는 프로세서(118), 송수신기(120), 송수신 요소(transmit/receive element)(122), 스피커/마이크로폰(124), 키패드(126), 디스플레이/터치패드(128), 비이동식 메모리(130), 이동식 메모리(132), 전원(134), GPS(global positioning system) 칩셋(136), 및 다른 주변기기들(138)을 포함할 수 있다. 실시예와 부합한 채로 있으면서 WTRU(102)가 전술한 요소들의 임의의 서브컴비네이션(sub-combination)을 포함할 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

프로세서(118)는 범용 프로세서, 특수 목적 프로세서, 종래의 프로세서, DSP(digital signal processor), 복수의 마이크로프로세서들, DSP 코어와 연관된 하나 이상의 마이크로프로세서들, 제어기, 마이크로제어기, ASIC(Application Specific Integrated Circuit)들, FPGA(Field Programmable Gate Array) 회로들, 임의의 다른 유형의 IC(integrated circuit), 상태 머신(state machine) 등일 수 있다. 프로세서(118)는 WTRU(102)가 무선 환경에서 동작할 수 있게 하는 신호 코딩, 데이터 처리, 전력 제어, 입출력 처리, 및/또는 임의의 다른 기능을 수행할 수 있다. 프로세서(118)는 송수신기(120)에 결합될 수 있고, 송수신기(120)는 송수신 요소(122)에 결합될 수 있다. 도 28b가 프로세서(118) 및 송수신기(120)를 별개의 컴포넌트들로서 도시하고 있지만, 프로세서(118) 및 송수신기(120)가 전자 패키지 또는 칩에 하나로 통합되어 있을 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

송수신 요소(122)는 공중 인터페이스(116)를 통해 기지국(예컨대, 기지국(114a))으로 신호들을 전송하거나 기지국으로부터 신호들을 수신하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 일 실시예에서, 송수신 요소(122)는 RF 신호들을 전송 및/또는 수신하도록 구성된 안테나일 수 있다. 다른 실시예에서, 송수신 요소(122)는, 예를 들어, IR 신호, UV 신호 또는 가시광 신호를 전송 및/또는 수신하도록 구성된 방출기/검출기(emitter/detector)일 수 있다. 또 다른 실시예에서, 송수신 요소(122)는 RF 및 광 신호들 둘 다를 전송 및 수신하도록 구성될 수 있다. 송수신 요소(122)가 무선 신호들의 임의의 조합을 전송 및/또는 수신하도록 구성될 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

그에 부가하여, 송수신 요소(122)가 도 1b에 단일 요소로서 도시되어 있지만, WTRU(102)는 임의의 수의 송수신 요소들(122)을 포함할 수 있다. 보다 구체적으로는, WTRU(102)는 MIMO 기술을 이용할 수 있다. 따라서, 일 실시예에서, WTRU(102)는 공중 인터페이스(116)를 통해 무선 신호들을 전송 및 수신하기 위한 2개 이상의 송수신 요소들(122)(예컨대, 다수의 안테나들)을 포함할 수 있다.

송수신기(120)는 송수신 요소(122)에 의해 전송되어야 하는 신호들을 변조하도록 그리고 송수신 요소(122)에 의해 수신되는 신호들을 복조하도록 구성될 수 있다. 앞서 살펴본 바와 같이, WTRU(102)는 다중-모드 능력을 가질 수 있다. 따라서, 송수신기(120)는 WTRU(102)가, 예를 들어, UTRA 및 IEEE 802.11과 같은, 다수의 RAT들을 통해 통신할 수 있게 하기 위해 다수의 송수신기들을 포함할 수 있다.

WTRU(102)의 프로세서(118)는 스피커/마이크로폰(124), 키패드(126), 및/또는 디스플레이/터치패드(128)(예컨대, LCD(liquid crystal display) 디스플레이 유닛 또는 OLED(organic light emitting diode) 디스플레이 유닛)에 결합될 수 있고 그로부터 사용자 입력 데이터를 수신할 수 있다. 프로세서(118)는 또한 사용자 데이터를 스피커/마이크로폰(124), 키패드(126) 및/또는 디스플레이/터치패드(128)로 출력할 수 있다. 그에 부가하여, 프로세서(118)는 비이동식 메모리(130) 및/또는 이동식 메모리(132)와 같은, 임의의 유형의 적당한 메모리로부터의 정보에 액세스하고 그 메모리에 데이터를 저장할 수 있다. 비이동식 메모리(130)는 RAM(random access memory), ROM(read only memory), 하드 디스크, 또는 임의의 다른 유형의 메모리 저장 디바이스를 포함할 수 있다. 이동식 메모리(132)는 SIM(subscriber identity module) 카드, 메모리 스틱(memory stick), SD(secure digital) 메모리 카드 등을 포함할 수 있다. 다른 실시예에서, 프로세서(118)는, 서버 또는 홈 컴퓨터(도시되지 않음) 상에 있는 것과 같이, WTRU(102) 상에 물리적으로 위치되지 않은 메모리로부터의 정보에 액세스하고 그 메모리에 데이터를 저장할 수 있다.

프로세서(118)는 전원(134)으로부터 전력을 받을 수 있고, WTRU(102) 내의 다른 컴포넌트들로 전력을 분배하고 그리고/또는 전력을 제어하도록 구성될 수 있다. 전원(134)은 WTRU(102)에 전력을 공급하기 위한 임의의 적당한 디바이스일 수 있다. 예를 들어, 전원(134)은 하나 이상의 건전지(예컨대, 니켈 카드뮴(NiCd), 니켈 아연(NiZn), 니켈 금속 수소화물(NiMH), 리튬 이온(Li-ion) 등), 태양 전지(solar cell), 연료 전지(fuel cell) 등을 포함할 수 있다.

프로세서(118)는 또한 WTRU(102)의 현재 위치에 관한 위치 정보(예컨대, 경도 및 위도)를 제공하도록 구성될 수 있는 GPS 칩셋(136)에 결합될 수 있다. GPS 칩셋(136)으로부터의 정보에 부가하여 또는 그 대신에, WTRU(102)는 기지국(예컨대, 기지국들(114a, 114b))으로부터 공중 인터페이스(116)를 통해 위치 정보를 수신할 수 있고 그리고/또는 2개 이상의 근방의 기지국들로부터 수신되는 신호들의 타이밍에 기초하여 그의 위치를 결정할 수 있다. WTRU(102)가 일 실시예와 부합한 채로 있으면서 임의의 적당한 위치 결정 방법에 의해 위치 정보를 획득할 수 있다는 것을 잘 알 것이다.

프로세서(118)는 또한 부가의 특징, 기능 및/또는 유선 또는 무선 연결을 제공하는 하나 이상의 소프트웨어 및/또는 하드웨어 모듈들을 포함할 수 있는 다른 주변기기들(138)에 결합될 수 있다. 예를 들어, 주변기기들(138)은 가속도계, 전자 나침반(e-compass), 위성 송수신기, 디지털 카메라(사진 또는 비디오용), USB(universal serial bus) 포트, 진동 디바이스, 텔레비전 송수신기, 핸즈프리 헤드셋, 블루투스® 모듈, FM(frequency modulated) 라디오 유닛, 디지털 음악 플레이어, 미디어 플레이어, 비디오 게임 플레이어 모듈, 인터넷 브라우저 등을 포함할 수 있다.

도 29는 모바일 디바이스들 (210, 310, 및 610)의 하나 이상의 컴포넌트들로서, 네트워크 장비 또는 관련 장비의 하나 이상의 컴포넌트들로서, 그리고/또는 본원에 기술되는 발명 요지의 임의의 부분을 구현할 수 있는 임의의 제3자 시스템 또는 서브시스템의 하나 이상의 컴포넌트들로서를 비롯하여, 본원에 기술되는 실시예들 중 임의의 것에서 이용될 수 있는 예시적인 프로세서(1158)의 블록도이다. 도 29에 도시된 블록도가 예시적인 것이고 특정 구현을 암시하려고 의도되어 있지 않다는 것이 강조된다. 이와 같이, 프로세서(1158)는 단일 프로세서 또는 다수의 프로세서들로 구현될 수 있다. 다수의 프로세서들은 분산되거나 중앙집중식으로 위치될 수 있다. 다수의 프로세서들은 무선으로, 하드 와이어를 통해, 또는 이들의 조합으로 통신할 수 있다.

도 29에 도시된 바와 같이, 프로세서(1158)는 처리 부분(1160), 메모리 부분(1162), 그리고 입/출력 부분(1164)을 포함한다. 처리 부분(1160), 메모리 부분(1162), 그리고 입/출력 부분(1164)이 이 부분들 간의 통신을 가능하게 하기 위해 서로 결합된다(결합이 도 10에 도시되어 있지 않음). 입/출력 부분(1164)은, 예를 들어, APN, MNC, 및/또는 MCC를 요청하고 수신하며, 통신 세션을 구축하고 종료하며, 데이터 액세스 요청 데이터 및 응답을 전송하고 수신하며, 텍스트, 데이터, 및 음성 통신을 전송, 수신, 저장 및 처리하고, 무선 자원 요청을 효율적으로 처리하는 소프트웨어를 실행하며, 무선 자원 요청, 무선 자원 요청 처리 기본설정 및 구성을 수신하고 저장하며, 그리고/또는 본원에 기술되는 임의의 다른 기능을 수행하기 위해 이용되는, 컴포넌트들, 명령들, 및/또는 명령어들을 제공 및/또는 수신할 수 있다.

프로세서(1158)는 클라이언트 프로세서 및/또는 서버 프로세서로서 구현될 수 있다. 기본적인 구성에서, 프로세서(1158)는 적어도 하나의 처리 부분(1160) 및 메모리 부분(1162)을 포함할 수 있다. 메모리 부분(1162)은 텍스트, 데이터 및/또는 음성 통신, 통신 관련 데이터 및/또는 콘텐츠, 음성 호출, 다른 전화 통신 등을 설정, 전송, 수신 및/또는 처리하는 것과 관련하여 이용되는 임의의 정보를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리 부분은 APN, MNC, MCC, 무선 자원 요청, 효율적인 무선 자원 요청 처리 시스템을 위한 소프트웨어, 텍스트 및 데이터 통신, 호출, 음성 메일, 멀티미디어 콘텐츠, 시각적 음성메일 애플리케이션 등을 저장할 수 있다. 프로세서의 정확한 구성 및 유형에 따라, 메모리 부분(1162)은 휘발성(RAM 등)(1166), 비휘발성(ROM, 플래시 메모리, 기타 등등)(1168), 또는 이들의 조합일 수 있다. 프로세서(1158)는 부가의 특징들 또는 기능을 가질 수 있다. 예를 들어, 프로세서(1158)는 자기 또는 광학 디스크, 테이프, 플래시, 스마트 카드 또는 이들의 조합 - 이들로 제한되지 않음 - 을 비롯한 부가의 저장소(이동식 저장소(1170) 및/또는 비이동식 저장소(1172))를 포함할 수 있다. 메모리 및 저장 요소들(1162, 1170, 1172, 1166, 및 1168)과 같은 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 다른 데이터와 같은 정보의 저장을 위해 임의의 방법 또는 기술로 구현되는 휘발성 및 비휘발성, 이동식 및 비이동식 매체를 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 RAM, ROM, EEPROM, 플래시 메모리 또는 다른 메모리 기술, CD-ROM, DVD(digital versatile disk) 또는 다른 광학 저장소, 자기 카세트, 자기 테이프, 자기 디스크 저장소 또는 다른 자기 저장 디바이스, USB(universal serial bus) 호환 메모리, 스마트 카드, 또는 원하는 정보를 저장하는 데 사용될 수 있고 프로세서(1158)에 의해 액세스될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함하지만, 이들로 제한되지 않는다. 임의의 이러한 컴퓨터 저장 매체가 프로세서(1158)의 일부일 수 있다.

프로세서(1158)는 또한 프로세서(1158)가, 예를 들어, RAN(radio access network)을 통해, 다른 디바이스들과 통신할 수 있게 하는 통신 연결(들)(1180)을 포함할 수 있다. 통신 연결(들)(1180)은 통신 매체의 일 예이다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어들, 데이터 구조들, 프로그램 모듈들, 또는 다른 데이터를 반송파 또는 다른 전송 메커니즘과 같은 피변조 데이터 신호에 구현하고 임의의 정보 전달 매체를 포함한다. 용어 "피변조 데이터 신호"는 신호의 특성들 중 하나 이상이 정보를 그 신호에 인코딩하는 방식으로 설정되거나 변경된 신호를 의미한다. 제한이 아닌 예로서, 통신 매체는, 지상선 전화에서 사용될 수 있는 유선 네트워크 또는 직접 유선 연결(direct-wired connection)과 같은 유선 매체와, 음향, RF, 적외선, 셀룰러, 및 다른 무선 매체와 같은 무선 매체를 포함한다. 용어 컴퓨터 판독가능 매체는, 본원에서 사용되는 바와 같이, 저장 매체 및 통신 매체 둘 다를 포함한다. 프로세서(1158)는 또한 키보드, 키패드, 마우스, 펜, 음성 입력 디바이스, 터치 입력 디바이스 등과 같은 입력 디바이스(들)(1176)를 가질 수 있다. 디스플레이, 스피커, 프린터 등과 같은 출력 디바이스(들)(1174)가 또한 포함될 수 있다.

개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 시스템 및 방법의 예시적인 실시예들이 다양한 통신 디바이스들 및 컴퓨팅 디바이스들/프로세서들과 관련하여 기술되었지만, 기본적인 개념들이 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 시스템 및 방법을 구현할 수 있는 임의의 통신 또는 컴퓨팅 디바이스, 프로세서, 또는 시스템에 적용될 수 있다. 본원에 기술되는 다양한 기법들이 하드웨어 또는 소프트웨어, 또는 적절한 경우, 이 둘의 조합과 관련하여 구현될 수 있다. 따라서, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 시스템 및 방법, 또는 그의 특정 양태들 또는 부분들은 플로피 디스켓, CD-ROM, 하드 드라이브, 또는 임의의 다른 머신 판독가능 저장 매체와 같은 유형적, 비일시적 매체 상에 구현되는 프로그램 코드(즉, 명령어들)의 형태를 가질 수 있으며, 여기서 프로그램 코드가, 컴퓨터와 같은, 머신에 로드되어 실행될 때, 그 머신은 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 장치가 된다. 프로그래밍가능 컴퓨터들 상에서의 프로그램 코드 실행의 경우에, 컴퓨팅 디바이스는 일반적으로 프로세서, 프로세서에 의해 판독가능한 저장 매체(휘발성 및 비휘발성 메모리 및/또는 저장 요소들을 포함함), 적어도 하나의 입력 디바이스, 및 적어도 하나의 출력 디바이스를 포함할 것이다. 프로그램(들)은, 원하는 경우, 어셈블리어 또는 기계어로 구현될 수 있다. 언어는 컴파일되거나 인터프리트되는 언어일 수 있고, 하드웨어 구현들과 결합될 수 있다.

본원에 기술되는 바와 같은, 저장 매체, 메모리, 컴퓨터 판독가능 저장 매체 및 머신 판독가능 저장 매체가 실체적이고 유형적이며 물리적인 구조를 가진다는 것을 잘 알 것이다. 공지된 바와 같이, 신호는 실체적이고 유형적이고 물리적인 구조를 갖지 않는다. 본원에 기술되는 임의의 컴퓨터 판독가능 저장 매체뿐만 아니라 저장 매체, 메모리, 컴퓨터 판독가능 저장 매체, 및 머신 판독가능 저장 매체는 신호로서 해석되어서는 안된다. 본원에 기술되는 임의의 컴퓨터 판독가능 저장 매체뿐만 아니라 저장 매체, 메모리, 컴퓨터 판독가능 저장 매체, 및 머신 판독가능 저장 매체는 과도 신호로서 해석되어서는 안된다. 본원에 기술되는 임의의 컴퓨터 판독가능 저장 매체뿐만 아니라 저장 매체, 메모리, 컴퓨터 판독가능 저장 매체, 및 머신 판독가능 저장 매체는 전파 신호로서 해석되어서는 안된다. 본원에 기술되는 임의의 컴퓨터 판독가능 저장 매체뿐만 아니라 저장 매체, 메모리, 컴퓨터 판독가능 저장 매체, 및 머신 판독가능 저장 매체는 실체적이고, 물리적이며, 유형적인 구조를 가지는 제조 물품으로서 해석되어야 한다.

개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 방법 및 시스템이 또한, 전기 배선 또는 케이블을 통해, 광섬유를 통해, 또는 임의의 다른 형태의 전송을 통하는 것과 같이, 어떤 전송 매체를 통해 전송되는 프로그램 코드의 형태로 구현되는 통신을 통해 실시될 수 있고, 여기서, 프로그램 코드가, EPROM, 게이트 어레이, PLD(programmable logic device), 클라이언트 컴퓨터 등과 같은, 머신에 의해 수신되고, 그에 로드되며, 그에 의해 실행될 때, 그 머신은 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 장치가 된다. 범용 프로세서 상에서 구현될 때, 프로그램 코드는 프로세서와 결합하여, 본원에 기술되는 바와 같이 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 기능을 호출하는 동작을 하는 독자적인 장치를 제공한다. 그에 부가하여, 지능적 로밍 및 연동 시스템과 관련하여 사용되는 임의의 저장 기법들은 변함없이 하드웨어와 소프트웨어의 조합일 수 있다.

개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 시스템 및 방법이 다양한 도면들의 다양한 실시예들과 관련하여 기술되었지만, 본원으로부터 벗어남이 없이 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 동일한 기능을 수행하기 위해 다른 유사한 실시예들이 사용될 수 있거나 기술된 실시예들에 대해 수정 및 부가가 행해질 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 예를 들어, 본 기술분야의 통상의 기술자라면, 본 출원에 기술된 바와 같이 개인의 능력, 실력 및 관심을 확인해주는 시스템 및 방법이, 유선이든 무선이든 관계없이, 임의의 환경에 적용될 수 있고, 통신 네트워크를 통해 연결되고 네트워크를 거쳐 상호작용하는 임의의 수의 그러한 디바이스들에 적용될 수 있다는 것을 잘 알 것이다. 따라서, 개인의 능력, 실력 및 관심사를 확인해주는 시스템 및 방법이 임의의 단일 실시예로 제한되어서는 안되고, 오히려 첨부된 청구항들에 따라 범위 및 폭이 해석되어야 한다.

Claims

방법으로서,
복수의 게임들을 나타내는 게임 데이터를, 서버에서, 수신하는 단계 - 상기 복수의 게임들의 각각의 게임은 적어도 하나의 개인적 특성을 평가하도록 설계됨 -;
상기 서버에 의해, 상기 복수의 게임들 중 제1 게임과 연관된 제1 비교 게임 성과를 결정하는 단계 - 상기 제1 비교 게임 성과는 상기 게임 데이터 및 비교 게임 정보에 기초하고, 상기 비교 게임 정보는 상기 제1 게임과 연관된 게임 성과와 상기 복수의 게임들 중 적어도 하나의 다른 게임과 연관된 각자의 게임 성과 간의 비교를 나타냄 -;
상기 서버에 의해, 상기 제1 비교 게임 성과로부터 개인적 특성을 도출하는 단계; 및
상기 서버에 의해, 상기 개인적 특성의 표시를 제공하는 단계를 포함하는, 방법.
제1항에 있어서, 상기 적어도 하나의 개인적 특성은 인간적 능력, 인지 실력(cognitive skill), 또는 진로 관심 중 적어도 하나를 포함하는, 방법.
제2항에 있어서, 상기 인간적 능력은 수학 실력, 논리적 추론 실력, 언어 실력, 시각적-공간적 실력, 음악적 실력, 신체적-운동감각적 실력, 대인관계 실력, 자기이해 실력, 및 자연탐구적 실력을 포함하는, 방법.
제2항에 있어서, 상기 인지 실력은 주의 기능, 참여 기능, 최적화 기능, 효율 기능, 기억 기능, 조사 기능, 및 해결 기능을 포함하는, 방법.
[청구항 4]
시스템으로서,
프로세서; 및
상기 프로세서에 결합된 메모리를 포함하고, 상기 메모리는, 상기 프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금 동작들을 수행하게 하는 적어도 하나의 실행가능 명령어를 포함하며, 상기 동작들은
복수의 게임들을 나타내는 게임 데이터를 수신하는 동작 - 상기 복수의 게임들의 각각의 게임은 적어도 하나의 개인적 특성을 평가하도록 설계됨 -;
상기 복수의 게임들 중 제1 게임과 연관된 제1 비교 게임 성과를 결정하는 동작 - 상기 제1 비교 게임 성과는 상기 게임 데이터 및 비교 게임 정보에 기초하고, 상기 비교 게임 정보는 상기 제1 게임과 연관된 게임 성과와 상기 복수의 게임들 중 적어도 하나의 다른 게임과 연관된 각자의 게임 성과 간의 비교를 나타냄 -;
상기 제1 비교 게임 성과로부터 개인적 특성을 도출하는 동작; 및
상기 개인적 특성의 표시를 제공하는 동작을 포함하는, 시스템.
프로세서에 의해 실행될 때, 상기 프로세서로 하여금 동작들을 수행하게 하는 실행가능 명령어들을 포함하는 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서, 상기 동작들은
복수의 게임들을 나타내는 게임 데이터를 수신하는 동작 - 상기 복수의 게임들의 각각의 게임은 적어도 하나의 개인적 특성을 평가하도록 설계됨 -;
서버에 의해, 상기 복수의 게임들 중 제1 게임과 연관된 제1 비교 게임 성과를 결정하는 동작 - 상기 제1 비교 게임 성과는 상기 게임 데이터 및 비교 게임 정보에 기초하고, 상기 비교 게임 정보는 상기 제1 게임과 연관된 게임 성과와 상기 복수의 게임들 중 적어도 하나의 다른 게임과 연관된 각자의 게임 성과 간의 비교를 나타냄 -;
상기 서버에 의해, 상기 제1 비교 게임 성과로부터 개인적 특성을 도출하는 동작; 및
상기 서버에 의해, 상기 개인적 특성의 표시를 제공하는 동작을 포함하는, 컴퓨터 판독가능 저장 매체.