Nicky Case 可探索的解释：四种更多的设计模式 4 More Design Patterns (2018)

译按

在第一次正式写作关于「可探索的解释」后的第四年，Nicky Case 写了这篇方法论式的回顾文章，回顾了这几年在制作与集展（curate）「可探索」项目过程中的观察与归纳。

Nicky Case 描述了解谜/打赌/角色扮演/沙盒的四种设计模式的的使用场景，并提供了一种很实用的思考方式：适合建模的/正误分明的/没有正确答案的/没有合适的问题的。

我可能会把这四种设计模式分为两类。

第一类将「可探索」理解为「建模」，即建立一个模型并且得以进行模拟（simulation）。而当一个模型能够接受输入，并且产生输出时，游戏目标便可被设定为：要求玩家通过特定输入去解决/近似某个输出，这便是所谓的模式一：谜题（Puzzles）；而倘若这个模型结果的逆向工程并不那么有趣，或者说模型本身的丰富可能性带有更多的创造性而非某种定量的衡量标准，那么把重心放在教会受众使用或理解这个模型/模拟便是最终目的，即模式四：沙盒（Sandbox）。

而另一类则更多是叙事与情感的强化，即情景化的，有投入与「切身利益」的基础上的学习与记忆会更加有效（可参考Michael Nielsen 重塑解释 Reinventing Explanation (2014)）。所以模式二：增加赌注（Bets）的方式便是提供一种参与的「风险」，以及反直觉的转折的铺垫，而模式三：角色扮演（Role Playing），也是一种强化与代入的技术，因而也更佳适合于使用在以共情，理解而非学习某种正确/错误知识的人文场景中。

望读者能有所收获，也希望到目前为止的有关于 Explorable Explanations 这系列的译介让这条国内少有人走的游戏设计与创作的道路能被更多人所认知与尝试。

叶梓涛

Nicky Case

Nicky Case 是一位性别酷儿，加拿大独立游戏开发者，以如《出柜模拟器》（Coming out Simulator），《信任的进化》或《多边形的寓言》为名，其作品以交互性设计为特色，旨在帮助人们理解复杂系统。

你可以在 ncase.me^[1] 的网站上支持 Nicky Case，订阅 Case 的邮件通讯，浏览其创作等。

原文链接：https://blog.ncase.me/explorable-explanations-4-more-design-patterns/

Jun 20, 2018

译者补充了部分图片

Explorable Explanations: 4 More Design Patterns (2018)

四年前（哇，已经四年了？），我们举行了有史以来第一次可探索解释的会议，来讨论通过玩进行教学（teaching through play）。

我们当时并不知道自己做的事什么。现在仍也不知道。

但在四年之后，在由教育者、记者和像你这样有好奇的非专业人士人所做的100多个可探索的项目^[2]（Explorables）之后，我想我们对如何通过游玩来分享复杂的、强有力的、美丽的想法有了更多的理解。因此，这是一篇关于不同模式（pattern）的清单式文章。

模式 #1：解出来 Puzzle It Out

（注：来自《SineRider^[3]》）

并非所有的「在做中学」（learning-by-doing）都是平等的。

在高中时，我做了很多化学「实验」，而老师只是明确地告诉你要做什么，以及明确地要期待什么样的结果。我记得我把自己的手给放火上了。但我不记得任何具体的化学。

那是因为，尽管我们的实验室是亲手操作的（hands-on，尤其也亲手点火），而且我们确实也「做」了些事，但我们没有做到一件学习任何东西所需要的事：思考（thinking）。

在克里斯·沃克（Chris Walker）的《SineRider^[4]》中却不是这样的！在这个受 TI-86 启发的解谜游戏中，你通过绘制方程来创造出一个冬日的景观，使你踩着雪橇的角色滑向他们的目标。你并非漫不经心地遵照一个算法来得到「一个真正的答案」，而是被迫要切实地思考方程如何变成曲线，以及曲线如何反过来变为方程，并在无限∞个可能的解法中发明你自己的解决方案。

克里斯在《District^[5]》中也复制了这种基于谜题（puzzle-based）的设计，并启发我在《The Wisdom and/or Madness of Crowds^[6]》中也用了谜题。

谜题，除了增加有趣的挑战之外，还让你的玩家在继续前进之前证明（prove）他们确实理解了基本的想法。「教学」与「评估」融为一体。

这种设计模式适用于：适合模拟的教学主题，例如数学、编程、科学。

但如果做一个完整的模拟有点太多，有一个更简单的方法来挑战你的玩家，那就是用…

模式 #2：下赌注！Place Your Bets!

（注：来自《You Draw It^[7]》）

学习需要思考。这就是为什么简单地给别人「答案」往往会失败。

然而，要求你的读者每次都解出答案可能也是不实际的，所以你能做下一个最好的事情：给他们答案，但要在他们与问题搏斗之后。

The Upshot 的《You Draw It》系列（关于教育^[8], 奥巴马 obama^[9], 服药过量 overdoses^[10]）在这方面做得很好。该网站不是先向你展示某个统计数字的图表，而是首先让你画出你所认为的图表。只有这样之后，它才会揭示你的期望与现实是如何（错误）匹配的。通过迫使你写下你的期望，真实的答案就会让你感到更加震惊。（对我来说，我的「我的妈呀」时刻是看到我是多么低估了阿片类药物的流行）。

这种下注（place-your-bets）模式也出现在 Pudding 所做的《生日悖论^[11]》（Birthday Paradox），以及我的《信任的进化^[12]》（The Evolution of Trust）中。

在 Steven Strogatz 的文章《为困惑和创伤者而写的数学》（Writing about Math for the Perplexed & Traumatized）(pdf^[13])中，他谈到了传统的数学教学是多么的无效，因为「它回答了学生没有想要问的问题」。

解决办法是：「你必须帮助他们爱上这些问题 」。

这种设计模式适用于：有明确正确或错误答案的教学课题。

但如果你教的东西没有明确的对或错的答案呢？如果它是关于哲学、政治或伦理学的呢？在这种情况下，你可以尝试…

模式 #3：角色扮演 Role Play

（注：来自《叙利亚之旅 A Syrian Journey^[14]》）

我成功了! 我和我的家人逃离了叙利亚，来到了土耳其，并用一艘小型充气船渡过了河，来到了希腊的岸边。最后，我们——哦，القرف。第二艘船刚在我们身后翻了。一个女人和她的女儿在水中挣扎。我是冒着被边防军抓住的危险跳下去救她们......还是和家人一起跑进树林，留这对母女听天由命，而这个命运很可能就是我们的？

这是BBC《叙利亚之旅^[15]》中的一个场景，这是一个基于真实叙利亚难民经历的互动故事。这不仅仅是创造「共情」（empathy，这个词现在总与「协同」和「范式转变」相提并论），它让你真正地思考（从而学习）难民所面临的困境。

其他一些角色扮演的可探索的项目包括：BBC 的《Crossing Divides^[16]》，Pippin Barr 的《电车难题 Trolley Problem^[17]》，以及 Gabrielle LaMarr LeMee 的《教育你的孩子 Educate Your Child^[18]》。

在所有这些项目中，并没有正确的答案，但它们仍然让你思考正确的问题。

这种设计模式适合于：探索有关哲学、政治、伦理或生活的困难问题

但是，如果你的主题不仅没有正确答案，而且也没有「正确的问题呢」？为了最大限度地提高「可探索的解释」中的「可探索」，你可以看看我们最终的设计模式……

模式 #4：沙盒模式 Sandbox Mode

（注：来自《地球：入门^[19]》Earth: A Primer）

给你的读者一个大模拟，只有很少的引导，让他们能在其中探索把玩吧。

把你的受众丢进水池的最深处的好处是，这是获得最深刻形式的知识的方法。

缺点是，他们可能会被淹死。

学习需要思考。但如果你给一个人的任务远超出他们当前的能力，他们就会放弃——就像一个太重的哑铃。

例如，Daniel Smilkov 和 Shan Carter 的《A Neural Network Playground^[20]》（一个神经网络的游乐场）是一个精心设计的模拟，我那些已对机器学习有一定了解的朋友觉得它很有用......但对我来说，它信息过载了。我甚至不知道如何开始了解这个想法。

避免这种情况的一个方法就是做一个非常简单的模拟。

你的玩家被扔进了儿童游泳池的深水区。这并不是意味着它不能成为一个超棒的儿童游泳池！Ableton 的《Learning Music^[21]》可以让你用数字鼓机创作自己的简单作品，而 Neil Thapen 的《Pink Trombone^[22]》可以让你用一个（有点搞笑恐怖的）模拟人声来演奏。

另一个解决方案是把完整的「沙盒模式」放在可探索项目的结尾，而在此之前的一切则只是引入了沙盒的零碎部分。Chaim Gingold 的《Earth: A Primer^[23]》和我与 Vi Hart 的《Parable of the Polygons^[24]》就采用了这种方法。

你先把脚趾头浸在池子的浅水区，然后逐渐深入。

这种设计模式适用于：理解科学中的模拟，或使用艺术/音乐中的工具

当然，这些并不是已发明的或尚未发明的设计模式! 

有太多的基础性问题了：

• 一个可探索的项目能否让你超越（beyond）其作者，让你用作者自己的模拟来挑战作者的结论？（见 Bret Victor 的愿景 Bret Victor 可探索的解释 Explorable Explanations (2011)）
• 可探索的项目能否像写作一样增强人类的智能自身？(见Douglas Engelbart的观点^[25]：Augmenting Human Intellect: A Conceptual Framework By Douglas C. Engelbart October 1962)
• 可探索的项目能否教授技能（skills），而非仅是想法？
• 读者能不能一同学习并制作东西，而非仅仅分开进行？
• 套用这篇关于「交互式的死亡」（death of interactive）的文章^[26]，一个交互式的项目能否像同某一主题的专家面对面对话一样，耐心地向你解释一切？

诺贝尔奖得主卡尔·维曼（Carl Wieman）曾将我们目前的教育实践与古代医疗实践相比较，并称讲座（lectures）的方式是「相当于放血的教学法^[27]」。

我不知道未来的学习是怎样的，但我以及可探索的解释的社群，我们敢打赌，它将相当于孩子们在海滩上赛跑而获得锻炼，沉浸在阳光和新鲜空气中，在深邃、广阔、美丽的海洋岸边建造小小城堡。

参考资料

[1]

ncase.me: http://ncase.me

[2]

100多个可探索的项目: http://explorabl.es/all/

[3]

SineRider: http://sineridergame.com/

[4]

SineRider: http://sineridergame.com/

[5]

District: http://polytrope.com/district/

[6]

The Wisdom and/or Madness of Crowds: https://ncase.me/crowds/

[7]

You Draw It: https://www.nytimes.com/interactive/2017/04/14/upshot/drug-overdose-epidemic-you-draw-it.html

[8]

教育: https://www.nytimes.com/interactive/2015/05/28/upshot/you-draw-it-how-family-income-affects-childrens-college-chances.html

[9]

奥巴马 obama: https://www.nytimes.com/interactive/2017/01/15/us/politics/you-draw-obama-legacy.html

[10]

服药过量 overdoses: https://www.nytimes.com/interactive/2017/04/14/upshot/drug-overdose-epidemic-you-draw-it.html

[11]

生日悖论: https://pudding.cool/2018/04/birthday-paradox/

[12]

信任的进化: https://ncase.me/trust/

[13]

pdf: https://static.squarespace.com/static/5436e695e4b07f1e91b30155/t/54452bf9e4b0d8c56ac26931/1413819385579/writing-about-math-for-the-perplexed-and-the-traumatized.pdf

[14]

A Syrian Journey: https://www.bbc.com/news/world-middle-east-32057601

[15]

叙利亚之旅: https://www.bbc.com/news/world-middle-east-32057601

[16]

Crossing Divides: http://crossingdivides.bbcnewslabs.co.uk/

[17]

电车难题 Trolley Problem: https://pippinbarr.com/trolley-problem/info/

[18]

教育你的孩子 Educate Your Child: https://gabriellelamarrlemee.github.io/thesis-simulation/

[19]

地球：入门: http://www.earthprimer.com/

[20]

A Neural Network Playground: http://playground.tensorflow.org/

[21]

Learning Music: https://learningmusic.ableton.com/

[22]

Pink Trombone: https://dood.al/pinktrombone/

[23]

Earth: A Primer: http://www.earthprimer.com/

[24]

Parable of the Polygons: https://ncase.me/polygons/

[25]

见Douglas Engelbart的观点: https://www.dougengelbart.org/pubs/augment-3906.html

[26]

这篇关于「交互式的死亡」（death of interactive）的文章: https://medium.com/@dominikus/the-end-of-interactive-visualizations-52c585dcafcb

[27]

相当于放血的教学法: http://www.pnas.org/content/111/23/8319.full

可探索的解释 Explorable Explanation

落日间将可探索的解释与其他如数字人文，艺术式研究等实践和翻译都归于「把游戏作为方法」的视角和传统之下，详情可见日 | 落译介计划网站。

日 | 落译介计划  是媒体实验室落日间对一些有助于思考游戏/电子游戏的外文文本翻译和推荐/索引计划。（点击原文或查看网站 xpaidia.com/sunset-project/）。 

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