PlayING

学習は、モバイルエンドデバイスのためにUnityで開発された深刻なゲームであり、それは彼ら/彼の工学のキャリアのマイルストーンを再構築するために一連の技術的な機械的（または静的な）問題を解決する必要があるキャラクターを作成します。さまざまなオブジェクトやシーンをタップすることで、プレーヤーはキャラクターの脳を通り抜き、問題の各解決策と新しいシナプス接続を変えます。シナプス化合物の活性化は特徴のさらなる発展をもたらす。どの程度成功していますか、キャリアが本当に失われているか、そしてあなた/彼が世界にどのような影響を与えたかは、プレーヤーの個別に選択された道に依存しています。どのオブジェクトを選択したか、および関連する問題を解決する方法に応じて、彼らは彼らのキャラクターが彼ら/彼が名前を付けた建造物と彼が持っている知識を専門とする業界に影響を与えます。同様の問題の繰り返し解決は、マイルストーンの達成をもたらし、それは新しいシーン、ツール、コンポーネント、および能力を有効にすることを可能にする。学習の中心は、いわゆる「コンストラクタ」で処理される手続き型の問題からなる。このダイナミックな問題生成システム（DPGS）の助けを借りて、取り組むべき課題は、プレーヤーの個人的な利益に適応するだけではありません。難易度と問題の複雑さも、キャラクタの現像状態に応じて計算されます。このようにして、プレーヤ/最適に適合されたゲームおよび学習経験。学習からのゲームは他の人に似ていません。これは常にプレイヤーへの新しい探査機会を提供し、再生価値を高めます。コンストラクタで解決する問題は、トレーニングキャンプ（エクササイズモード）、ライブラリ（用語集）またはニュースアーカイブ（メモリ/ポートフォリオ）への訪問によっていつでも中断することができます。トレーニングストア内のプレイヤーは、様々なコンテンシャルの様々なコンテンシャルに関する文字の特性を改善するために特定のタスクタイプをターゲットにすることができます。ニュースアーカイブには、キャラクターの寿命に報告する時間まで報告するすべての新聞記事、写真、ビデオの移植が含まれます。彼のキャリアの最大のマイルストーンは自分の脳に深く浸透することができます。しかし、最終的にどのような賞を待っているのかは、個別に選択されたパスと関連する個人用ポートフォリオによって異なります。学習は、ラップベースのグループチャレンジが任命することができるオンラインマルチプレイヤーモードによってサポートされています。問題が発生し、それはそれ自体のために一人一人を解く必要があります。その後、プレイヤーは自分の結果をお互いにチェックして正しくまたは正しくマークしなければなりません。間違った結果で、新しいタスクを解決する必要があります。すべてのプレーヤーがすべてのタスクを正しく解決したときにのみ、彼らは次のラウンドにやってきます。