Soumettre la recherche
Mettre en ligne
ワンダーワールドツアー 遊び方説明スライド
•
0 j'aime
•
359 vues
I
InclusiveGame
Suivre
楽しく共生社会を学べる「ワンダーワールドツアー」ゲームの説明スライドです。ゲームをファシリテーションする時にご利用ください。
Lire moins
Lire la suite
Formation
Affichage du diaporama
Signaler
Partager
Affichage du diaporama
Signaler
Partager
1 sur 26
Télécharger maintenant
Télécharger pour lire hors ligne
Recommandé
【DL輪読会】Aspect-based Analysis of Advertising Appeals for Search Engine Advert...
【DL輪読会】Aspect-based Analysis of Advertising Appeals for Search Engine Advert...
Deep Learning JP
機械学習システムのアーキテクチャアラカルト
機械学習システムのアーキテクチャアラカルト
BrainPad Inc.
Data-Centric AI開発における データ生成の取り組み
Data-Centric AI開発における データ生成の取り組み
Takeshi Suzuki
SSII2021 [TS3] 機械学習のアノテーションにおける データ収集 〜 精度向上のための仕組み・倫理や社会性バイアス 〜
SSII2021 [TS3] 機械学習のアノテーションにおける データ収集 〜 精度向上のための仕組み・倫理や社会性バイアス 〜
SSII
Object Detection & Instance Segmentationの論文紹介 | OHS勉強会#3
Object Detection & Instance Segmentationの論文紹介 | OHS勉強会#3
Toshinori Hanya
機械学習システムの33のアーキテクチャパターンおよびデザインパターン
機械学習システムの33のアーキテクチャパターンおよびデザインパターン
Hironori Washizaki
[DL輪読会]Large-Scale Study of Curiosity-Driven Learning
[DL輪読会]Large-Scale Study of Curiosity-Driven Learning
Deep Learning JP
[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models
[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models
Deep Learning JP
Recommandé
【DL輪読会】Aspect-based Analysis of Advertising Appeals for Search Engine Advert...
【DL輪読会】Aspect-based Analysis of Advertising Appeals for Search Engine Advert...
Deep Learning JP
機械学習システムのアーキテクチャアラカルト
機械学習システムのアーキテクチャアラカルト
BrainPad Inc.
Data-Centric AI開発における データ生成の取り組み
Data-Centric AI開発における データ生成の取り組み
Takeshi Suzuki
SSII2021 [TS3] 機械学習のアノテーションにおける データ収集 〜 精度向上のための仕組み・倫理や社会性バイアス 〜
SSII2021 [TS3] 機械学習のアノテーションにおける データ収集 〜 精度向上のための仕組み・倫理や社会性バイアス 〜
SSII
Object Detection & Instance Segmentationの論文紹介 | OHS勉強会#3
Object Detection & Instance Segmentationの論文紹介 | OHS勉強会#3
Toshinori Hanya
機械学習システムの33のアーキテクチャパターンおよびデザインパターン
機械学習システムの33のアーキテクチャパターンおよびデザインパターン
Hironori Washizaki
[DL輪読会]Large-Scale Study of Curiosity-Driven Learning
[DL輪読会]Large-Scale Study of Curiosity-Driven Learning
Deep Learning JP
[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models
[DL輪読会]Flow-based Deep Generative Models
Deep Learning JP
機械学習システムの品質保証に向けた課題とコンソーシアム活動
機械学習システムの品質保証に向けた課題とコンソーシアム活動
Hideto Ogawa
【DL輪読会】Bridge-Prompt: Toward Ordinal Action Understanding in Instructional Vi...
【DL輪読会】Bridge-Prompt: Toward Ordinal Action Understanding in Instructional Vi...
Deep Learning JP
[DL輪読会]Vector-based navigation using grid-like representations in artificial ...
[DL輪読会]Vector-based navigation using grid-like representations in artificial ...
Deep Learning JP
自然言語処理によるテキストデータ処理
自然言語処理によるテキストデータ処理
Yuki Arase
モデルではなく、データセットを蒸留する
モデルではなく、データセットを蒸留する
Takahiro Kubo
広告クリエイティブ制作におけるコンピュータビジョングラフィックデザイン CA Data Engineering & Data Analysis WS #9
広告クリエイティブ制作におけるコンピュータビジョングラフィックデザイン CA Data Engineering & Data Analysis WS #9
Kazuhiro Ota
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
Satoshi Hara
自然言語処理向け データアノテーションとそのユースケース
自然言語処理向け データアノテーションとそのユースケース
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
論文の書き方(研究室用)
論文の書き方(研究室用)
Takanori Fukui
動画認識・キャプショニングの潮流 (CVPR 2018 完全読破チャレンジ報告会)
動画認識・キャプショニングの潮流 (CVPR 2018 完全読破チャレンジ報告会)
cvpaper. challenge
【DL輪読会】時系列予測 Transfomers の精度向上手法
【DL輪読会】時系列予測 Transfomers の精度向上手法
Deep Learning JP
生成系ニューラルネットワークまとめ Summary of Generative Neural Network
生成系ニューラルネットワークまとめ Summary of Generative Neural Network
Youichiro Miyake
【DL輪読会】Spectral Normalisation for Deep Reinforcement Learning: An Optimisatio...
【DL輪読会】Spectral Normalisation for Deep Reinforcement Learning: An Optimisatio...
Deep Learning JP
失敗から学ぶ機械学習応用
失敗から学ぶ機械学習応用
Hiroyuki Masuda
Attentionの基礎からTransformerの入門まで
Attentionの基礎からTransformerの入門まで
AGIRobots
ソフトウェアの品質保証の基礎とこれから
ソフトウェアの品質保証の基礎とこれから
Yasuharu Nishi
PowerApps + QnA Makerではじめるチャットボットアプリ - 吉田の備忘録
PowerApps + QnA Makerではじめるチャットボットアプリ - 吉田の備忘録
Taiki Yoshida
ディープラーニング入門 ~ 画像処理・自然言語処理について ~
ディープラーニング入門 ~ 画像処理・自然言語処理について ~
Kensuke Otsuki
先端技術とメディア表現1 #FTMA15
先端技術とメディア表現1 #FTMA15
Yoichi Ochiai
Software design and team design
Software design and team design
Kenji Hiranabe
リアル戦国探究in米沢 当日講座2スライド(スタッフ共有用)『人を致すも人に致されず』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 当日講座2スライド(スタッフ共有用)『人を致すも人に致されず』についてのスライド
Ken Fukui
リアル戦国探究in米沢 事前講座2スライド(スタッフ共有用)『両雄の強さの秘密』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 事前講座2スライド(スタッフ共有用)『両雄の強さの秘密』についてのスライド
Ken Fukui
Contenu connexe
Tendances
機械学習システムの品質保証に向けた課題とコンソーシアム活動
機械学習システムの品質保証に向けた課題とコンソーシアム活動
Hideto Ogawa
【DL輪読会】Bridge-Prompt: Toward Ordinal Action Understanding in Instructional Vi...
【DL輪読会】Bridge-Prompt: Toward Ordinal Action Understanding in Instructional Vi...
Deep Learning JP
[DL輪読会]Vector-based navigation using grid-like representations in artificial ...
[DL輪読会]Vector-based navigation using grid-like representations in artificial ...
Deep Learning JP
自然言語処理によるテキストデータ処理
自然言語処理によるテキストデータ処理
Yuki Arase
モデルではなく、データセットを蒸留する
モデルではなく、データセットを蒸留する
Takahiro Kubo
広告クリエイティブ制作におけるコンピュータビジョングラフィックデザイン CA Data Engineering & Data Analysis WS #9
広告クリエイティブ制作におけるコンピュータビジョングラフィックデザイン CA Data Engineering & Data Analysis WS #9
Kazuhiro Ota
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
Satoshi Hara
自然言語処理向け データアノテーションとそのユースケース
自然言語処理向け データアノテーションとそのユースケース
Deep Learning Lab(ディープラーニング・ラボ)
論文の書き方(研究室用)
論文の書き方(研究室用)
Takanori Fukui
動画認識・キャプショニングの潮流 (CVPR 2018 完全読破チャレンジ報告会)
動画認識・キャプショニングの潮流 (CVPR 2018 完全読破チャレンジ報告会)
cvpaper. challenge
【DL輪読会】時系列予測 Transfomers の精度向上手法
【DL輪読会】時系列予測 Transfomers の精度向上手法
Deep Learning JP
生成系ニューラルネットワークまとめ Summary of Generative Neural Network
生成系ニューラルネットワークまとめ Summary of Generative Neural Network
Youichiro Miyake
【DL輪読会】Spectral Normalisation for Deep Reinforcement Learning: An Optimisatio...
【DL輪読会】Spectral Normalisation for Deep Reinforcement Learning: An Optimisatio...
Deep Learning JP
失敗から学ぶ機械学習応用
失敗から学ぶ機械学習応用
Hiroyuki Masuda
Attentionの基礎からTransformerの入門まで
Attentionの基礎からTransformerの入門まで
AGIRobots
ソフトウェアの品質保証の基礎とこれから
ソフトウェアの品質保証の基礎とこれから
Yasuharu Nishi
PowerApps + QnA Makerではじめるチャットボットアプリ - 吉田の備忘録
PowerApps + QnA Makerではじめるチャットボットアプリ - 吉田の備忘録
Taiki Yoshida
ディープラーニング入門 ~ 画像処理・自然言語処理について ~
ディープラーニング入門 ~ 画像処理・自然言語処理について ~
Kensuke Otsuki
先端技術とメディア表現1 #FTMA15
先端技術とメディア表現1 #FTMA15
Yoichi Ochiai
Software design and team design
Software design and team design
Kenji Hiranabe
Tendances
(20)
機械学習システムの品質保証に向けた課題とコンソーシアム活動
機械学習システムの品質保証に向けた課題とコンソーシアム活動
【DL輪読会】Bridge-Prompt: Toward Ordinal Action Understanding in Instructional Vi...
【DL輪読会】Bridge-Prompt: Toward Ordinal Action Understanding in Instructional Vi...
[DL輪読会]Vector-based navigation using grid-like representations in artificial ...
[DL輪読会]Vector-based navigation using grid-like representations in artificial ...
自然言語処理によるテキストデータ処理
自然言語処理によるテキストデータ処理
モデルではなく、データセットを蒸留する
モデルではなく、データセットを蒸留する
広告クリエイティブ制作におけるコンピュータビジョングラフィックデザイン CA Data Engineering & Data Analysis WS #9
広告クリエイティブ制作におけるコンピュータビジョングラフィックデザイン CA Data Engineering & Data Analysis WS #9
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
機械学習モデルの判断根拠の説明(Ver.2)
自然言語処理向け データアノテーションとそのユースケース
自然言語処理向け データアノテーションとそのユースケース
論文の書き方(研究室用)
論文の書き方(研究室用)
動画認識・キャプショニングの潮流 (CVPR 2018 完全読破チャレンジ報告会)
動画認識・キャプショニングの潮流 (CVPR 2018 完全読破チャレンジ報告会)
【DL輪読会】時系列予測 Transfomers の精度向上手法
【DL輪読会】時系列予測 Transfomers の精度向上手法
生成系ニューラルネットワークまとめ Summary of Generative Neural Network
生成系ニューラルネットワークまとめ Summary of Generative Neural Network
【DL輪読会】Spectral Normalisation for Deep Reinforcement Learning: An Optimisatio...
【DL輪読会】Spectral Normalisation for Deep Reinforcement Learning: An Optimisatio...
失敗から学ぶ機械学習応用
失敗から学ぶ機械学習応用
Attentionの基礎からTransformerの入門まで
Attentionの基礎からTransformerの入門まで
ソフトウェアの品質保証の基礎とこれから
ソフトウェアの品質保証の基礎とこれから
PowerApps + QnA Makerではじめるチャットボットアプリ - 吉田の備忘録
PowerApps + QnA Makerではじめるチャットボットアプリ - 吉田の備忘録
ディープラーニング入門 ~ 画像処理・自然言語処理について ~
ディープラーニング入門 ~ 画像処理・自然言語処理について ~
先端技術とメディア表現1 #FTMA15
先端技術とメディア表現1 #FTMA15
Software design and team design
Software design and team design
Dernier
リアル戦国探究in米沢 当日講座2スライド(スタッフ共有用)『人を致すも人に致されず』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 当日講座2スライド(スタッフ共有用)『人を致すも人に致されず』についてのスライド
Ken Fukui
リアル戦国探究in米沢 事前講座2スライド(スタッフ共有用)『両雄の強さの秘密』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 事前講座2スライド(スタッフ共有用)『両雄の強さの秘密』についてのスライド
Ken Fukui
リアル戦国探究in米沢 当日講座3スライド(スタッフ共有用)『糧は三度はさいせず』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 当日講座3スライド(スタッフ共有用)『糧は三度はさいせず』についてのスライド
Ken Fukui
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
ssusere0a682
リアル戦国探究in米沢 事前講座1スライド(スタッフ共有用)『川中島の謎』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 事前講座1スライド(スタッフ共有用)『川中島の謎』についてのスライド
Ken Fukui
【ゲーム理論入門】ChatGPTが作成した ゲーム理論の問題を解く #3 Slide
【ゲーム理論入門】ChatGPTが作成した ゲーム理論の問題を解く #3 Slide
ssusere0a682
リアル戦国探究in米沢 当日講座1(スタッフ共有用)『兵は詐をもって立つ』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 当日講座1(スタッフ共有用)『兵は詐をもって立つ』についてのスライド
Ken Fukui
TEAMIN Service overview for customer_20240422.pdf
TEAMIN Service overview for customer_20240422.pdf
yukisuga3
Dernier
(8)
リアル戦国探究in米沢 当日講座2スライド(スタッフ共有用)『人を致すも人に致されず』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 当日講座2スライド(スタッフ共有用)『人を致すも人に致されず』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 事前講座2スライド(スタッフ共有用)『両雄の強さの秘密』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 事前講座2スライド(スタッフ共有用)『両雄の強さの秘密』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 当日講座3スライド(スタッフ共有用)『糧は三度はさいせず』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 当日講座3スライド(スタッフ共有用)『糧は三度はさいせず』についてのスライド
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
ゲーム理論 BASIC 演習105 -n人囚人のジレンマモデル- #ゲーム理論 #gametheory #数学
リアル戦国探究in米沢 事前講座1スライド(スタッフ共有用)『川中島の謎』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 事前講座1スライド(スタッフ共有用)『川中島の謎』についてのスライド
【ゲーム理論入門】ChatGPTが作成した ゲーム理論の問題を解く #3 Slide
【ゲーム理論入門】ChatGPTが作成した ゲーム理論の問題を解く #3 Slide
リアル戦国探究in米沢 当日講座1(スタッフ共有用)『兵は詐をもって立つ』についてのスライド
リアル戦国探究in米沢 当日講座1(スタッフ共有用)『兵は詐をもって立つ』についてのスライド
TEAMIN Service overview for customer_20240422.pdf
TEAMIN Service overview for customer_20240422.pdf
ワンダーワールドツアー 遊び方説明スライド
1.
遊び方紹介 第2回 全日本ゲーミフィケーションコンペティション グランプリ受賞作品 共生社会に近づくゲーム ワンダーワールドツアー
2.
どこか遠くて近いところ ワルワン国に 友だちと一緒に 旅行にきました
3.
飛行機の時間までに ミッションをクリア するゲーム
4.
ミッションカードに書いてあるカードをそろえる ツアーカード
5.
全員ミッション達成=ゲームクリア! そろった! やった! わたしも! 全員だね 文字だけのカードもあるよ
6.
文字だけでも同じ ? ワルワン語 似ているイラストや文字があります。 全然関係ないイラストや似ていない文字もあります。
7.
手札を交換しながら ミッション達成を目指します 取る 捨てる 手札
8.
アクション詳細
9.
裏向きになっている 場のカードから 1枚とります
10.
思い出カード が出てくること もあります
11.
A. カードを取って… ①思い出カードなら、読んで実行する ②思い出カード以外なら、 手札に加えて別のカードを1枚捨てる or そのまま捨てる B.
カードを取らずに… ③自分のカードをプレゼントする どれかのアクション
12.
捨てる時は裏向きに。 でも、どこにどう捨て るかは工夫してOK!
13.
ここからが このゲームの変なところ おもしろい
14.
「共生社会」 って知ってますか? 社会には、さま ざ まな状況や状態にあったりする人々 が います が 、「共生社会」は、さま ざ まな人々 が 、す べ て分け隔てのなく暮らし ていくことの で きる社会 で す。障害のある人もない人も、支える人と支えを受ける人に分かれることなくともに支え合い、さま ざ まな 人々の能力 が 発揮されている活力ある社会 で す。そのために「心のバリアフリー」を実行していく必要があります。
15.
一人ひとり 別々の旅行者になって マイノリティを体験する 旅行者カードに ふるまい方/条件が 書かれている
16.
イラストのカード あげるよ! 思い出カードは、 ぼくが読むね どのカード とってほしい? ミッション達成に 対する特別な条件 みんなで助け合うことが、ミッション達成には大切!
17.
「わかるワルワン語」がある場合は、 文字だけのツアーカードもわかる
18.
ミッション達成条件が基本と違う旅行者 イラスト付きカードのみでミッション達成 行き先カードが2枚必要 (すること/持ち物は各1枚なので合計4枚) ※基本の達成条件は、行き先/すること/持ち物 各1枚ずつ、イラスト付き/文字だけ不問
19.
プレイの準備
20.
1 1 1 1 2 2 2 2 4 4 4 4 5 1
ミッションカードを配りま す。全員共通のミッション を決めます。 どの旅行者を担当するかを 決め旅行者カードを配り ます。 各プレイヤーは旅行者 カードの内容を読み上げ、 ミッション達成のために お互いどんな助けが必要か 確認します。 思い出カード以外のツアー カードを裏向けで配り 配置します。 思い出カードを含めてよく 混ぜた残りのツアーカード を場に散らします。 2 3 4 5 機会を求める旅行者は2枚からスタート 基本は表向きに配置。旅行者により、人に見せないよう隠します。
21.
準備の時に気を付ける旅行者 最初ツアーカードを2枚しか配りません ※プレゼントしてもらうか、思い出カードのアクションで増える機会を待ちます。 上下逆さに配置します 手札(ツアーカード)を他のプレイヤーから 見えないよう、隠して持ちます
22.
みぶりてぶりの旅行者 小指使いの旅行者 機会を求める旅行者 ゆっくり100歳の旅行者 助けるの大好き旅行者 みぶりてぶりの旅行者 小指使いの旅行者 機会を求める旅行者 小さい4歳の旅行者 みぶりてぶりの旅行者 小指使いの旅行者 機会を求める旅行者 3人 4人 5人 旅行者 初級のおすすめ 組み合わせ
23.
ゲームの進行
24.
基本ルール • <行き先> <すること>
<持ち物> カードを捨てる場合は裏向き で捨てます。 • <思い出> カードを実行した後は、表向きのまま捨てるなど、 だれかが間違って取らないようにします。 • みんなで飛行機の出発時間に間に合うように助け合いましょう! プ レイ中に「この場合 ど うするの が 正しいの?」と疑問に思うこと が あるかもしれません が 、共生社会 を目指す ゲ ームとして、あえてあいまいなところを残しました。みなさん で 柔軟に解釈したり助け合っ たりしてOK で すの で 、正解にこ だ わら ず 楽しん で 進めてく だ さい。
25.
手順 1.タイマーをスタート! 旅行者になりきってプレイしましょう。 2.プレイヤーは順番に前に説明したアクション (取る/プレゼントする)を1回行います。 終われば次のプレイヤーがアクションします。 3.全員がミッションを達成したらゲームクリア! 4.全員のミッションが達成してない状態で飛行機 の出発時間が来たらゲームは失敗! タイマーは 基本15分 思い出カードを取ると アクションがどんどん増える ことがあるよ 同時に全プレイヤーが そろった状態にならないと クリアにならない!
26.
さあ、助け合って ゲームを楽しみましょう! ゲームの後は旅行者の感想を みんなで共有してくださいね♪
Télécharger maintenant