1 15

IFEN Roads - Neurofeedback-Spiel 3D

IFEN Roads - Neurofeedback-Spiel 3D

In einem spannenden Rennsetting fährt der trainierende Person Rad an Rad mit
Gegnern und hat das Ziel, jede Strecke zu gewinnen. Das Spiel bietet
verschiedene Strecken, Fahrzeugoptionen und Modi, sodass jedes Rennen frisch,
herausfordernd und unterhaltsam bleibt.

Positives Feedback: Das Auto beschleunigt und nimmt am Rennen teil.

Negatives Feedback: Das Auto bleibt stehen oder ist sehr langsam.

Adaptive Schwierigkeit der KI-Gegner: Wenn sich der trainierende Person verbessert, werden die KI-Gegner wettbewerbsfähiger, sodass die Schwierigkeit des Rennens steigt und das Gameplay spannend und kompetitiv
bleibt.

SPIELANLEITUNG

  • Leistungsdarstellung 
  • Fortschritt
  • Anpassung
247,16 €
247,16 €
Sale Ausverkauft
Inkl. MwSt.

Verfügbar

Lieferzeit ca. 1-4 Werktage

Transparente MwSt.-Regelung für EU-Geschäftskunden

Alle Preise inkl. 19 % deutscher MwSt. Für Geschäftskunden aus der EU wird die MwSt. im Checkout nach Eingabe einer gültigen USt-IdNr. automatisch entfernt (Reverse-Charge).

Vollständige Details anzeigen
  • EEG-Neurofeedback-kompatibel
  • Negatives Feedback
  • Kontinuierliches Feedback
  • Positives Feedback
  • Nicht-überstimulierende Spielumgebungen (z. B. Grafik, Audio)
  • Anpassungsoptionen im Spiel (z. B. Musik, Level, Modi, Umgebungen, Charakterauswahl)
  • Motivationsförderndes Design über wiederholte Trainingssitzungen hinweg
  • Sitzungsübergreifende Fortschrittsverfolgung
  • Anpassbare Schwierigkeitsstufen
  • Personalisierte Schwellenwertkalibrierung
  • Für alle Altersgruppen geeignet (Kinder, Jugendliche und Erwachsene)
  • Anpassbare Bildschirmhelligkeit und Lautstärke
  • Echtzeit-Feedbacksignalgebung (Latenz < 350 ms)
  • KI-basierte Computergegner
  • Klar definierte Spielziele
  • Mehrsprachige Benutzerhandbücher (Englisch, Deutsch,Spanisch,Rumänisch)
  • Immersives, nutzerzentriertes Spielerlebnis


Wie unterstützt der Reward Prediction Error (RPE) das Neurofeedback-Training in IFEN Roads?


IFEN Roads ist ein Neurofeedback-Rennspiel, das auf dem Reward Prediction Error (RPE) basiert, indem Echtzeit-Kriterien des Gehirnzustands mit unmittelbarer Leistung und Belohnungszugang verknüpft werden. Spieler treten gegen KI-Gegner an, und ihr Auto beschleunigt und konkurriert nur dann, wenn die Kriterien erfüllt sind; werden sie nicht erfüllt, läuft das Rennen weiter, aber das Auto bleibt stehen oder ist sehr langsam. So entsteht eine enge Lernschleife, die auf Verstärkungs-Aktualisierungen beruht. Eine Live-Kriterienleiste macht die Kontingenz explizit, während Dimmer- und Sound-Modi multimodales Feedback hinzufügen, indem sie die Bildschirmabdunkelung aufheben und den Ton erhöhen, wenn die Kriterien erfüllt sind, und beides reduzieren, wenn sie es nicht sind. Der Fortschritt wird in einer Bestenliste (Modus, Schwierigkeitsgrad, Zeit, Rang, Datum) festgehalten, und je konsistenter die Spieler die Kriterien erfüllen, desto stärker kann der KI-Wettbewerb ansteigen, was eine strukturierte Formung über wiederholte Sitzungen hinweg unterstützt.


Neurofeedback wird als ein auf Verstärkungslernen basierender Prozess der Selbstregulation verstanden, bei dem diese durch kontingentes Feedback erworben wird.

Motivation, Salienz des Verstärkers und anhaltende Engagement-Bereitschaft gelten dabei als wichtige Moderatoren des Lernerfolgs. Da der subjektive motivationale Wert des Feedbacks zwischen Individuen variieren und bei wiederholter Exposition abnehmen kann, wird die adaptive Gestaltung von Feedback-Umgebungen als ein Ansatz diskutiert, um eine wirksame Verstärkung aufrechtzuerhalten.

Vor diesem Hintergrund kann das Angebot mehrerer Feedback- oder Spieloptionen als theoretisch fundierte Strategie verstanden werden, um Engagement zu unterstützen, Habituationseffekte zu reduzieren und den verstärkenden Wert des Feedbacks über Trainingssitzungen hinweg zu erhalten, wodurch potenziell die Stabilität des Lernens und der Transfer der Effekte begünstigt werden (Schwartz & Andrasik, 2016; Enriquez-Geppert et al., 2017; Lubianiker et al., 2022; Sitaram et al., 2024).


Hier finden Sie weitere Informationen zu den IFEN Games und unseren Paketen.

Unsere Partner

Weitere interessante Produkte