Interactive systems such as chatbots and games are increasingly used to persuade and educate on sustainability-related topics, yet it remains unclear how different delivery formats shape learning and persuasive outcomes when content is held constant. Grounding on identical arguments and factual content across conditions, we present a controlled user study comparing three modes of information delivery: static essays, conversational chatbots, and narrative text-based games. Across subjective measures, the chatbot condition consistently outperformed the other modes and increased perceived importance of the topic. However, perceived learning did not reliably align with objective outcomes: participants in the text-based game condition reported learning less than those reading essays, yet achieved higher scores on a delayed (24-hour) knowledge quiz. Additional exploratory analyses further suggest that common engagement proxies, such as verbosity and interaction length, are more closely related to subjective experience than to actual learning. These findings highlight a dissociation between how persuasive experiences feel and what participants retain, and point to important design trade-offs between interactivity, realism, and learning in persuasive systems and serious games.


翻译:聊天机器人和游戏等互动系统正日益被用于可持续性相关主题的说服与教育,然而当内容保持不变时,不同的呈现形式如何影响学习效果与说服效果仍不明确。本研究基于各实验条件下完全相同的论点与事实内容,通过一项受控用户实验比较了三种信息传递模式:静态文章、对话式聊天机器人以及叙事性文本游戏。在主观测量指标上,聊天机器人条件持续优于其他模式,并提升了参与者对主题重要性的感知。然而,感知学习效果与客观结果并未呈现可靠的一致性:文本游戏条件下的参与者自我报告的学习效果低于阅读文章的参与者,却在延迟(24小时后)知识测试中取得了更高的分数。进一步的探索性分析还表明,常见的参与度替代指标(如语言详尽度和互动时长)与主观体验的关联度高于与实际学习效果的关联度。这些发现揭示了说服性体验的主观感受与参与者实际知识留存之间的分离,并指出了在说服性系统与严肃游戏中,交互性、真实感与学习效果之间存在的关键设计权衡。

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Chatbot,聊天机器人。 chatbot是场交互革命,也是一个多技术融合的平台。上图给出了构建一个chatbot需要具备的组件,简单地说chatbot = NLU(Natural Language Understanding) + NLG(Natural Language Generation)。

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