李宇軒，韓旭，余毅

基于模糊Kano模型與熵權(quán)TOPSIS的產(chǎn)品設(shè)計(jì)研究

李宇軒1，韓旭2，余毅1

（1.武漢理工大學(xué)，武漢 430070；2.湖北工業(yè)大學(xué)，武漢 430068；）

為提供以玩家體驗(yàn)為中心的嚴(yán)肅游戲產(chǎn)品，提出一種融合學(xué)習(xí)方法（游戲化機(jī)制模型、模糊Kano模型、熵權(quán)TOPSIS法）的嚴(yán)肅游戲設(shè)計(jì)方法。首先，根據(jù)游戲教育目標(biāo)結(jié)合相關(guān)成熟范式建立有針對(duì)性的學(xué)習(xí)機(jī)制——游戲化機(jī)制模型（Learning Mechanics-Game Mechanics Model），然后對(duì)模型中指標(biāo)進(jìn)行相關(guān)性評(píng)價(jià)，篩選得到初步符合游戲主題與教育目的的設(shè)計(jì)要素。其次，使用模糊Kano模型設(shè)計(jì)問卷調(diào)查得到需求分類，以必備需求為核心設(shè)計(jì)要素，提取期望需求、興奮需求進(jìn)行再次篩選排序，計(jì)算滿意度指標(biāo)。再次，通過李克特量表收集對(duì)滿意度指標(biāo)的評(píng)價(jià)信息結(jié)合熵值法得到具有客觀性的設(shè)計(jì)要素權(quán)重，使用逼近理想解法（TOPSIS）確定各設(shè)計(jì)要素重要性排序。最后，以宣傳網(wǎng)絡(luò)信息安全的實(shí)體嚴(yán)肅游戲“DataCapital”作為設(shè)計(jì)案例，驗(yàn)證了該設(shè)計(jì)方法的可行性與優(yōu)越性。認(rèn)為該方法能較好地幫助嚴(yán)肅游戲的開發(fā)、切實(shí)提高游戲的玩家滿意度，能為其他類似產(chǎn)品提供設(shè)計(jì)方法借鑒。

嚴(yán)肅游戲；模糊Kano模型；TOPSIS法；熵值法；學(xué)習(xí)機(jī)制–游戲化機(jī)制模型

嚴(yán)肅游戲（Serious Games）作為一種數(shù)字游戲?qū)W習(xí)工具，是游戲化理念與教育機(jī)制的結(jié)合，因其能利用游戲的吸引力和現(xiàn)代通信技術(shù)提升信息傳播效率與影響力，在各個(gè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用[1]。在Starks等[2]的研究中證明具有充分學(xué)習(xí)方法支撐的嚴(yán)肅游戲在幫助掌握復(fù)雜技能、提高學(xué)習(xí)效率上對(duì)比傳統(tǒng)教育具有優(yōu)勢。因此能夠整合恰當(dāng)學(xué)習(xí)方法指導(dǎo)游戲化過程，使學(xué)習(xí)方法與游戲機(jī)制相輔相成，共同貢獻(xiàn)于教育的目的是高效的嚴(yán)肅游戲設(shè)計(jì)方法關(guān)鍵點(diǎn)[3]。

針對(duì)嚴(yán)肅游戲的設(shè)計(jì)方法，Arnab等[4-5]提出了Mapping–learning嚴(yán)肅游戲創(chuàng)新設(shè)計(jì)思路，通過利用根節(jié)點(diǎn)為游戲化機(jī)制與學(xué)習(xí)方法的學(xué)習(xí)機(jī)制-游戲機(jī)制模型（Learning Mechanics and Game Mechanics，LM–GM模型）指導(dǎo)游戲化過程，為嚴(yán)肅游戲設(shè)計(jì)提供了高效的通用指導(dǎo)工具。Callaghan等[6]應(yīng)用LM–MG模型設(shè)計(jì)嚴(yán)肅游戲,將嚴(yán)肅游戲應(yīng)用于工程師技能教學(xué)中，在實(shí)際的技能教育場景中驗(yàn)證了該方法的可行性。Alvarez[7]等提出了將實(shí)現(xiàn)–傳播–應(yīng)用（RDU）模型應(yīng)用在嚴(yán)肅游戲中，將設(shè)計(jì)迭代融入嚴(yán)肅游戲設(shè)計(jì)。Romero等[8]將LM–GM模型作為評(píng)估與改進(jìn)研究生課程的工具，使用定性研究方法得出引入不合適游戲元素會(huì)加重學(xué)生認(rèn)知負(fù)荷的結(jié)論。綜上所述，LM-GM模型作為嚴(yán)肅游戲設(shè)計(jì)通用工具在綜合設(shè)計(jì)范式、指導(dǎo)學(xué)習(xí)方法匹配游戲化機(jī)制上起到了積極作用，但在設(shè)計(jì)過程中拘泥于參考成熟范式設(shè)計(jì)，對(duì)用戶即玩家需求的發(fā)掘停留在淺表層。

模糊Kano模型（FKM）、熵值法、TOPSIS法被應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域的用戶需求分析上。Huang[9]等運(yùn)用模糊Kano法對(duì)問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以提取當(dāng)?shù)匚幕呐d奮質(zhì)量需求用于校園文化產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)中。周祺等[10]將模糊Kano模型結(jié)合情景FBS應(yīng)用于情景玩具設(shè)計(jì)，兩種模型優(yōu)勢互補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)了情景化玩具在應(yīng)用場景下功能、行為、結(jié)構(gòu)的合理性設(shè)計(jì)。通過AHP專家打分法結(jié)合TOPSIS法對(duì)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)優(yōu)選，實(shí)現(xiàn)了相對(duì)安全的兒童座椅產(chǎn)品設(shè)計(jì)。以上分析中Kano模型能較好地對(duì)用戶需求進(jìn)行分類，但傳統(tǒng)AHP賦權(quán)過分依賴主觀評(píng)價(jià)，易影響測評(píng)結(jié)果。劉大帥等[11]運(yùn)用熵值法進(jìn)行客觀賦權(quán)，經(jīng)對(duì)比傳統(tǒng)專家打分測評(píng)法，發(fā)現(xiàn)熵值法能更客觀地反應(yīng)用戶實(shí)際需求指標(biāo)，有效避免主觀判斷誤差。因此，使用FKM結(jié)合熵權(quán)TOPSIS的需求評(píng)價(jià)能更客觀地反應(yīng)用戶實(shí)際需求，在嚴(yán)肅游戲設(shè)計(jì)實(shí)踐過程中給予開發(fā)人員客觀設(shè)計(jì)指導(dǎo)。

綜上所述，本文使用嚴(yán)肅游戲設(shè)計(jì)指導(dǎo)模型（LM–GM模型）作為范式研究與文獻(xiàn)調(diào)研的基礎(chǔ)，使需求收集具有明確方向性。在設(shè)計(jì)需求分類中應(yīng)用模糊Kano調(diào)查問卷得到實(shí)際需求，使用熵值法計(jì)算各設(shè)計(jì)指標(biāo)客觀權(quán)重，最后使用TOPSIS法得到各指標(biāo)客觀的重要度排序。充分發(fā)揮各模型的長處，并在實(shí)際案例中驗(yàn)證該設(shè)計(jì)流程的優(yōu)越性。

1 嚴(yán)肅游戲設(shè)計(jì)創(chuàng)新方法

1.1 設(shè)計(jì)步驟

融合LM–GM模型、模糊Kano法與熵權(quán)TOPSIS的嚴(yán)肅游戲設(shè)計(jì)流程，見圖1。

步驟1：通過范式研究與文獻(xiàn)調(diào)研，總結(jié)相關(guān)學(xué)習(xí)方法與游戲化機(jī)制后，加入LM–GM模型，建立有針對(duì)性的設(shè)計(jì)模型。其次，對(duì)模型中核心組件進(jìn)行專家評(píng)價(jià)，篩選與游戲主題與教育目的相關(guān)性較高的設(shè)計(jì)要素。

步驟2：通過模糊Kano模型建立調(diào)查問卷收集用戶實(shí)際想法，計(jì)算滿意度系數(shù)。使用客觀賦權(quán)方法（熵權(quán)法）計(jì)算各設(shè)計(jì)指標(biāo)的信息熵，進(jìn)一步得到設(shè)計(jì)指標(biāo)的加權(quán)評(píng)價(jià)矩陣。

步驟3：通過TOPSIS法對(duì)加權(quán)決策矩陣進(jìn)行分析，得到設(shè)計(jì)要素重要度排序，以此指導(dǎo)設(shè)計(jì)實(shí)踐。

1.2 基于LM–GM模型的初步設(shè)計(jì)需求信息獲取

LG–GM模型，全稱為學(xué)習(xí)機(jī)制–游戲化機(jī)制模型，是Limi等[12]于2013年提出的。其作為歐盟支持的游戲與學(xué)習(xí)聯(lián)盟工作成果的一部分，LM–GM模型設(shè)計(jì)的目的是解決在設(shè)計(jì)以教學(xué)目的為驅(qū)動(dòng)的游戲化產(chǎn)品在游戲化機(jī)制與學(xué)習(xí)方法上匹配的問題。LM–GM模型基于常見的教育機(jī)制與游戲機(jī)制（包括嚴(yán)肅游戲方式與娛樂游戲方式）的互相匹配可以使游戲化機(jī)制為大多數(shù)的教育場景提供嚴(yán)肅游戲解決方案[13]。在設(shè)計(jì)過程中，LM–GM模型可看為根節(jié)點(diǎn)為學(xué)習(xí)機(jī)制與游戲化機(jī)制，水平軸上學(xué)習(xí)方法、游戲機(jī)制可看作類似廣度優(yōu)先搜索排列，核心組件以類似于深度優(yōu)先搜索的方式從兩個(gè)根節(jié)點(diǎn)垂直向下運(yùn)行，側(cè)或葉節(jié)點(diǎn)表示支持該核心的學(xué)習(xí)方法或游戲化機(jī)制，見圖2。

針對(duì)嚴(yán)肅游戲設(shè)計(jì)，設(shè)計(jì)過程中需對(duì)LM-GM模型中的核心組件進(jìn)行篩選，保留與游戲主題和其教育目的關(guān)聯(lián)性高的指標(biāo)。因此，將所有核心組件進(jìn)行公信度評(píng)測。要求具有豐富經(jīng)驗(yàn)的專家選擇模型中重要游戲設(shè)計(jì)要素，公信度低于0.5的核心組件被認(rèn)為與游戲教育目的相關(guān)性較低，將該組件從模型中篩除，過程如下：

式中，為核心組件的相關(guān)性，為選擇該指標(biāo)的專家人數(shù)，為收到有效問卷數(shù)量。

1.3 模糊Kano模型

Kano教授在1984年提出Kano模型[13]。Kano模型主要是為了表現(xiàn)用戶的滿意度與產(chǎn)品的質(zhì)量要素之間的非線性關(guān)系[13]。Kano模型將產(chǎn)品質(zhì)量要素分為5類[14]，見圖3。根據(jù)定義，嚴(yán)肅游戲設(shè)計(jì)中Kano模型的設(shè)計(jì)要素應(yīng)分為5類[15]，即基本設(shè)計(jì)需求（）、期望設(shè)計(jì)需求（）、興奮設(shè)計(jì)需求（）、無關(guān)設(shè)計(jì)需求（）、反向設(shè)計(jì)需求（），見圖3。設(shè)計(jì)過程中使用Kano調(diào)查問卷、Kano評(píng)估表進(jìn)行分類分析，使用Kano調(diào)查結(jié)果表統(tǒng)計(jì)分類結(jié)果。

圖1 嚴(yán)肅游戲游戲設(shè)計(jì)流程

圖2 LM-GM模型

圖3 Kano模型

相比傳統(tǒng)Kano模型，F(xiàn)KM模型能更好地反映用戶面對(duì)模糊問題時(shí)的真實(shí)思維[15]。例如某游戲要素具備時(shí)，用戶可將1分配給滿意0.4、理應(yīng)如此0.5和可以接受0.1，嚴(yán)肅游戲設(shè)計(jì)要素的FKM調(diào)查問卷（見表1），然后根據(jù)表2 FKM評(píng)測表進(jìn)行評(píng)測，并計(jì)算用戶滿意度。

表1 嚴(yán)肅游戲FKM問卷

Tab.1 Serious Games FKM Questionnaire

表2 FKM需求分類評(píng)價(jià)表

Tab.2 FKM Demand Classification Evaluation Form

具體利用FKM對(duì)游戲設(shè)計(jì)要素進(jìn)行分類步驟如下：

通過式（2）計(jì)算矩陣，并根據(jù)FKM分類評(píng)價(jià)表進(jìn)行比較與計(jì)算。由表2計(jì)算評(píng)價(jià)矩陣如下：

根據(jù)FKM問卷調(diào)查的結(jié)果，計(jì)算嚴(yán)肅游戲具有某學(xué)習(xí)方法或游戲化機(jī)制時(shí)的用戶滿意度為，不具備時(shí)的不滿意度為，即與分別表示如下：

1.4 熵權(quán)法指標(biāo)賦權(quán)

熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)方法。與專家打分法（AHP）有主觀性較強(qiáng)的缺點(diǎn)[16]相比，熵權(quán)法運(yùn)用數(shù)據(jù)本身的信息熵計(jì)算權(quán)重得到客觀賦權(quán)結(jié)果。計(jì)算過程如下：

步驟1：構(gòu)造決策矩陣。假設(shè)有個(gè)要素和個(gè)專家決策打分，則評(píng)價(jià)決策矩陣如下：

步驟2：計(jì)算得到歸一化處理后的標(biāo)準(zhǔn)化矩陣，以標(biāo)準(zhǔn)化矩陣中列向量與所有元素和的比組成歸一化矩陣，其計(jì)算過程如下：

式（9）中為調(diào)節(jié)系數(shù)，=1/lnn

1.5 TOPSIS法進(jìn)行設(shè)計(jì)要素重要度評(píng)價(jià)

TOPSIS法是針對(duì)多屬性問題在多個(gè)行業(yè)領(lǐng)域被廣泛運(yùn)用的決策方法[17]。

步驟1：根據(jù)指標(biāo)權(quán)重構(gòu)建加權(quán)決策矩陣

步驟3：根據(jù)正、負(fù)理想解，確定嚴(yán)肅游戲設(shè)計(jì)要素與理想解之間的加權(quán)歐氏距離。

步驟4：計(jì)算各目標(biāo)的相對(duì)貼近度值，并進(jìn)行排序。

2 應(yīng)用實(shí)例

2.1 基于LG–MG模型的設(shè)計(jì)要素統(tǒng)計(jì)

表3 基于LM-GM模型的設(shè)計(jì)需求統(tǒng)計(jì)表

Tab.3 Statistical table of design needs based on LM-GM model

2.2 模糊Kano模型的設(shè)計(jì)需求指標(biāo)分類

采用表1的模糊Kano調(diào)查問卷對(duì)各項(xiàng)設(shè)計(jì)要素進(jìn)行調(diào)研，獲得實(shí)際用戶需求。該產(chǎn)品目標(biāo)用戶為青年學(xué)生群體，因此選擇了解嚴(yán)肅游戲概念的青年學(xué)生發(fā)放調(diào)查問卷。共發(fā)放110份問卷，除2份不合理問卷和3份空白問卷，有效問卷105份。在設(shè)計(jì)過程中應(yīng)對(duì)學(xué)習(xí)方法與游戲化機(jī)制分別進(jìn)行測試，最終擇優(yōu)匹配。因篇幅原因，下文以游戲化機(jī)制評(píng)價(jià)為例，根據(jù)表3中視角轉(zhuǎn)換設(shè)計(jì)要素=[0 0.6 0.4 0 0]，=[0 0 0.1 0.5 0.4]，由式（2）得到評(píng)價(jià)矩陣如下：

表4 設(shè)計(jì)要素FKM分類結(jié)果統(tǒng)計(jì)表

Tab.4 Statistical table of FKM classification results of design elements

表5 設(shè)計(jì)要素正、負(fù)滿意度

Tab.5 Positive and negative satisfaction of design elements

2.3 熵值法確定設(shè)計(jì)要素權(quán)重值

使用七級(jí)李克特量表收集設(shè)計(jì)要素的專家評(píng)價(jià)意見。邀請5位具有豐富經(jīng)驗(yàn)的工業(yè)設(shè)計(jì)系教師對(duì)游戲指標(biāo)重要性進(jìn)行打分，結(jié)果見表6。由式（7）得標(biāo)準(zhǔn)化游戲設(shè)計(jì)要素權(quán)重決策矩陣，結(jié)果見表8。

表6 設(shè)計(jì)要素權(quán)重決策標(biāo)準(zhǔn)矩陣

Tab.6 Standardized Matrix of Design Element Satisfaction

表7 設(shè)計(jì)要素重要度熵值、熵權(quán)值

Tab.7 Design elements importance entropy value, entropy weight value

2.4 熵權(quán)TOPSIS確定設(shè)計(jì)要素重要度

根據(jù)數(shù)據(jù)信息熵與熵權(quán)，為指標(biāo)客觀賦權(quán)。由式（10）計(jì)算得到設(shè)計(jì)要素重要度加權(quán)評(píng)價(jià)矩陣，結(jié)果見表8。

表8 設(shè)計(jì)要素重要度加權(quán)評(píng)價(jià)矩陣

Tab.8 Design elements importance weighted evaluation matrix

表9 設(shè)計(jì)要素重要度的相對(duì)貼近度及其正、負(fù)理想解的歐式距離

Tab.9 The relative closeness of the importance of design elements and the Euclidean distance of positive and negative ideal solutions

2.3 嚴(yán)肅游戲設(shè)計(jì)方案確定

將學(xué)習(xí)方法與游戲機(jī)制重要度排序結(jié)果根據(jù)游戲步驟合理結(jié)合，匯總于表10。設(shè)計(jì)流程中遵循核心要素>推薦要素>備選要素的順序。圍繞游戲教育目的設(shè)計(jì)游戲流程并安排游戲化機(jī)制，其中核心要素為FKM得出的必備設(shè)計(jì)要素，當(dāng)核心要素滿足游戲形式與目的時(shí)，盡最大可能滿足用戶需求；推薦設(shè)計(jì)要素為期望需求與興奮需求中重要度排序靠前設(shè)計(jì)要素，可圍繞核心設(shè)計(jì)要素，合理搭配使用在各個(gè)游戲環(huán)節(jié)中；備選設(shè)計(jì)要素為重要度排序較后的設(shè)計(jì)要素，一般不推薦使用在主要游戲步驟中。

將游戲方法與游戲化機(jī)制根據(jù)表10進(jìn)行合理匹配，經(jīng)過原型測試驗(yàn)證設(shè)計(jì)方案可靠性后將方案導(dǎo)出。按照游戲流程繪制最終方案設(shè)計(jì)信息可視化圖指導(dǎo)產(chǎn)品設(shè)計(jì)，見圖4。

游戲基本規(guī)則如下：玩家同時(shí)扮演普通網(wǎng)民與壟斷公司，即視角切換機(jī)制；玩家開局時(shí)擁有5張代表5種不同個(gè)人隱私信息的卡，如家庭地址，電話號(hào)碼等；玩家開局時(shí)將同時(shí)扮演一種公司類型，如社交媒體公司；通過正確答題解鎖更多公司，即問答教學(xué)與收集游戲；行走在他人公司會(huì)接受盤問，公司所有者可以抽取公司卡提問，回答錯(cuò)誤則失去信息卡，即問答教學(xué)、元游戲理念、獎(jiǎng)懲機(jī)制；玩家也可以僅能在終點(diǎn)格時(shí)通過保護(hù)完好的個(gè)人信息卡宣布勝利，而從壟斷公司視角集齊他人特定信息卡時(shí)可以直接宣布勝利。

表10 信息安全嚴(yán)肅游戲設(shè)計(jì)需求匯總表

Tab.10 Summary of Design Requirements for Information Security Serious Games

圖4 最終方案設(shè)計(jì)信息可視化圖

根據(jù)圖4，從學(xué)習(xí)方法角度來看，該游戲的主要教學(xué)方式為問答教學(xué)，以探索棋盤的方式通過選擇判斷問答、回顧學(xué)習(xí)等學(xué)習(xí)方法，讓玩家學(xué)習(xí)在不同的情況下如何保護(hù)自身信息安全。從游戲化機(jī)制來看，該游戲主要是一款策略游戲并搭配元游戲的設(shè)計(jì)概念，玩家通過正確回答問題得到更多的獎(jiǎng)勵(lì)道具、解鎖地圖上的公司，讓游戲有高度的開放性、可控性。從游戲流程上來看，游戲核心是問答教學(xué)環(huán)節(jié)。依照最終設(shè)計(jì)方案，產(chǎn)出嚴(yán)肅游戲產(chǎn)品——信息安全教育嚴(yán)肅游戲“DataCaptial”見圖5。

對(duì)比傳統(tǒng)設(shè)計(jì)產(chǎn)品，經(jīng)過合理設(shè)計(jì)方法產(chǎn)出的嚴(yán)肅游戲產(chǎn)品具有認(rèn)知過程順暢、學(xué)習(xí)方法多、游戲玩法新穎的特點(diǎn)?？梢酝ㄟ^設(shè)計(jì)手段在兼顧教育目的同時(shí)，保持游戲本身的可玩性，良好地化解了如今嚴(yán)肅游戲設(shè)計(jì)拘泥于范式設(shè)計(jì)、套路化的困境。提升了玩家體驗(yàn)與學(xué)習(xí)效率，為嚴(yán)肅游戲方法應(yīng)用領(lǐng)域的推廣、應(yīng)用層次的提升創(chuàng)造可能。

1–棋盤；2a–機(jī)會(huì)卡；2b–選擇卡；2c–問題卡；3–骰子；4a–個(gè)人信息卡；4b–棋子卡；5–公司問題卡；6–包裝盒；7–說明書。

(1.Game board 2a. Chance card 2b. Choice card 2c. Question card 3. Dice 4a. Personal information card 4b.Chessman card 5. Company question card 6. Packing box 7. Manual)

3 結(jié)語

針對(duì)嚴(yán)肅游戲設(shè)計(jì)中缺少用戶需求分析過程的問題，提出基于LM–GM模型作為范式分析與信息收集指導(dǎo)，融合模糊Kano模型與熵權(quán)修正TOPSIS法為重要度分析工具的設(shè)計(jì)方法。具體流程是，首先根據(jù)LM–GM模型作為初始設(shè)計(jì)需求并通過市場調(diào)研、范式分析完善對(duì)模型的針對(duì)性優(yōu)化；其次應(yīng)用模糊Kano模型為設(shè)計(jì)要素分類，熵權(quán)TOPSIS法得出具有客觀性的設(shè)計(jì)要素重要性排序；最后，以宣傳信息安全的實(shí)體游戲產(chǎn)品“DataCapital”為設(shè)計(jì)案例，驗(yàn)證設(shè)計(jì)方法優(yōu)越性。該設(shè)計(jì)方法改變了以往以經(jīng)驗(yàn)主義與參考成熟范式為主導(dǎo)的嚴(yán)肅游戲設(shè)計(jì)思路，將用戶對(duì)設(shè)計(jì)需求的評(píng)價(jià)融入設(shè)計(jì)調(diào)研流程中，拓寬了游戲設(shè)計(jì)的思路。

在下一步研究中，設(shè)計(jì)調(diào)研應(yīng)著手進(jìn)行主客觀結(jié)合賦權(quán)，避免忽略設(shè)計(jì)要素本身的重要性。而在設(shè)計(jì)實(shí)踐中，應(yīng)將傳統(tǒng)嚴(yán)肅游戲設(shè)計(jì)方法與新的視覺技術(shù)如AR與VR技術(shù)融合，提升游戲體驗(yàn)與教學(xué)中的信息傳遞效率。

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Product Design Based on Fuzzy Kano Model and Entropy Weight TOPSIS

LI Yu-xuan1, HAN Xu2, YU Yi3

(1. University of Edinburgh, Edinburgh Scotland, Edinburgh EH8 9ST, United Kingdom; 2. Hubei University of Technology, Wuhan 430068, China; 3. Wuhan University of Technology, Wuhan 430070, China)

In order to provide serious game products with player experience as its core, this paper proposes a serious game design method of learning methods game mechanism model, fuzzy Kano model and Entropy TOPSIS method. Firstly, according to the goal of game and related paradigms, a targeted learning mechanism-game mechanism model is established, and then the relevance of the indicators in the model is evaluated to screen out the design elements that initially accord with the theme of the game and the purpose of education. Secondly, the fuzzy Kano model is used to design the questionnaire survey to get the demand classification. Taking the essential demand as the core design element, the expected demand and excited demand are extracted to sort, thereby calculating the satisfaction index. Thirdly, the evaluation information of satisfaction index is collected by Likert scale, and the objective weight of design elements is obtained by entropy method, and the importance order of each design element is determined by TOPSIS. Finally, taking the entity serious game "data capital" as a design case, the feasibility and superiority of the design method are verified. In conclusion, this method can be conducive to developing serious games, improving the satisfaction of game players, and providing reference for other similar products.

serious games; educational games; fuzzy Kano model; TOPSIS; Entropy weight method; learning mechanism-gamification mechanism model

TP 391；TB472

A

1001-3563(2022)18-0057-08

10.19554/j.cnki.1001-3563.2022.18.008

2022–07–22

教育部人文社科基金（20YJC760025）；湖北省文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)化設(shè)計(jì)研究中心開放基金重點(diǎn)項(xiàng)目（HBCY2005）

李宇軒（1998—），男，博士生，主要研究方向?yàn)樾畔⒃O(shè)計(jì)，工業(yè)設(shè)計(jì)，交互設(shè)計(jì)。

韓旭（1987—），男，博士，講師，主要研究方向?yàn)橛螒蚧O(shè)計(jì)，虛擬現(xiàn)實(shí)設(shè)計(jì)，智能交互設(shè)計(jì)。

責(zé)任編輯：陳作