(DEEL 1: INPUT DOOR GEBRUIKER)
- Basisgegevens & Titel:
- Game Titel: [Ondernemerschapsgame]
- Doel Vakgebied/Onderwerp: [Leer meer over lean startup]
- Doelgroep: [Jaar 2 studenten van de nederlandse hogeschool, van de opleiding ondernemerschap]
- Vereiste Voorkennis: [Studenten moeten de theorie van lean startup al kennen. De game is eigenlijk de toets of ze dit goed weten]
- Gewenste Speelduur: [De game moet minimaal 60 minuten duren om te spelen]Gewenste Diepgang: [De speler moet keuzes kunnen maken, na elke keuze moet de speler weer acties kunnen kiezen en daarna nog weer subacties. Ongeveer 30% van de subacties moeten bestaan uit uitgewerkte voorbeelden waaruit de speler kan kiezen)
- Game Scenario & Context:
- Rol Speler: [De speler is ondernemer en start een nieuw bedrijf en moet alle fases van lean startup doorlopen: fase 1 = problem-solution fit. Fase 2 is product-market fit en fase 3= scaling. De student moet uiteindelijk duizenden producten verkopen aan klanten?]
- Case Beschrijving: [De student begint een nieuw bedrijf waarin hij koffiemokken gaat verkopen die gekoppeld zijn aan ChatGPT.
Het product dat de student gaat verkopen:
Dankzij een speciale koppeling is de koffiemok ook gekoppeld aan MS TEAMS, MS outlook enz. De koffiemok kan je voortaan alles vertellen over je afspraken die je die dag hebt en je helpen om je meetings voor te bereiden e.
Het doel is dat de student in Nederland duizenden koffiemokken moet verkopen. ]
- Belangrijkste Stakeholders/Factoren (Optioneel): [De belangrijkste stakeholder zijn: De potentiele klanten die de student moet zoeken. Deze zijn weer onder te verdelen in segmenten. Daarnaast moet de student op zoek naar financiering bij een bank. De student moet de producten laten produceren bij een fabrikant in china. De student moet alles laten importeren door een import/export partner of dit zelf doen. De student moet de marketing zelf doen of dit uitbesteden aan een marketing bureau?]
- Relevante Theorieën & Concepten (Kern van de Educatieve Inhoud):
- Kern Theorieën/Modellen: [Alles moet gebaseerd zijn op Lean startup. Zoek deze theorie dus goed op, zodat alle aspecten van de theorie goed naar voren komen in de game. Zaken die belangrijk zijn: build, measure, learn. Een Minimum Viable product. Een Lean Canvas. En de drie fases: fase 1 = problem-solution fit. Fase 2 is product-market fit en fase 3= scaling. Deze drie fases zijn belangrijk. De game moet laten zien in welke fase je zit, en welke stappen je nog moet nemen om naar de volgende fase te komen. Fail fast en fail cheap is belangrijk. Daarmee bedoel ik dat de burn rate laag gehouden moet worden. Studenten moeten steeds kiezen voor kleine experimenten die ze kunnen doen. Als deze kleine experimenten goed gaan, dan kunnen ze die uitbreiden. Studenten moeten ook kunnen kiezen voor in een keer iets groots doen en het niet eerst testen. Maar dit moet vrijwel altijd fout gaan. Zodat ze leren om klein te testen
Lean Canvas is ook belangrijk. Elke keuze moet impact hebben op het lean canvas. Denk er aan dat het canvas in een bepaalde volgorde ingevuld moet worden. Zoek hiervoor relevante theorie. Het lean canvas is een plek in de game waar je kan zien waar je staat.
Minimum viable product. Er zijn 3 soorten. Landingpage MVP, Concierge MVP en Video MVP. - Belangrijke Afwegingen (Trade-offs): [eerst testen, of meteen echt beginnen] Belangrijke Afwegingen (Trade-offs): [zelf financieren, of via een bank] Belangrijke Afwegingen (Trade-offs): [eerst een minimum viable product of meteen het eindproduct ontwerpen en inkopen]
Belangrijke Afwegingen (Trade-offs): [doen wat de klant zegt, of wat je zelf denkt/mooi vindt]Belangrijke afweging: [Wanneer maak je je MVP en wat voor een MVP maak je dan
- Leren & Feedback (Educatieve Focus):
- Leerdoelen: [De student kent en begrijpt de theorie van Lean startup en alle eerder genoemde theorie. De Student leert dat je niet te veel plannen moet schrijven, maar snel klein moet gaan testen en je wel over die test na moet denken”]
- Feedback Frequentie & Timing: [De student moet tussendoor kleine hoeveelheden feedback krijgen. Maar de feedback moet zich vooral richten op hoe je beter kan presteren in de game. Op het einde van de game moet de feedback ook gekoppeld worden aan de theorie. Laat de student zien hoe hij de game beter had kunnen spelen aan de hand van de theorie.
(DEEL 2: OPDRACHT AAN AI – Doe een voorstel voor de volgende onderdelen)
Opdracht aan AI: “Doe op basis van de bovenstaande informatie (Deel 1) een concreet voorstel voor de volgende game-onderdelen (Parameters, Feedback Strategie, Mechanics, UI Flow). Houd rekening met de doelgroep, het onderwerp, de opgegeven theorieën, de leerdoelen en de gewenste speelduur.”
- Game Parameters & Doel (Voorstel door AI):
- [AI: Stel een meetbare startconditie(s) voor die past bij het scenario.]
- [AI: Stel een uitdagend maar haalbaar doel(en) voor die past bij het scenario en de gewenste speelduur (uit punt 1).]
- [AI: Stel 2-4 relevante, beperkte resources voor (bv. Tijd, Budget, Reputatie) en geef startwaarden die passen bij de speelduur en moeilijkheidsgraad.]
- Feedback Strategie (Voorstel door AI):
- [AI: Stel voor HOE, WAAR, WANNEER en HOE UITGEBREID de game feedback geeft aan de speler over de gemaakte keuzes, specifiek gericht op het behalen van de leerdoelen (uit punt 4) en het begrijpen van de theorie (uit punt 3). Moet de feedback direct zijn na een actie? Alleen aan het einde? Een combinatie? Hoe wordt de link gelegd tussen de actie, het gevolg en de onderliggende theorie/trade-off?]
- [Voorbeeld Voorstel: “Feedback na elke actie: Toon direct de impact op resources/metrics. Voeg een korte narratieve update toe. Eindfeedback: Uitgebreide analyse zoals hieronder beschreven, met expliciete uitleg van de toegepaste theorieën (punt 3) en hoe de keuzes van de speler zich daartoe verhouden, gericht op de leerdoelen (punt 4).”]
- Game Mechanica (Voorstel door AI):
- Acties: [AI: Ontwerp op basis van de theorieën (punt 3), het scenario (punt 2) en de gewenste speelduur (punt 1) een passend aantal (bv. 6-10 voor kortere game, 10-15 voor langere game) relevante, klikbare acties. Geef elke actie een duidelijke naam en korte beschrijving.]
- Impact & Kosten: [AI: Wijs aan elke actie een logische impact toe op de parameters/doelen en logische kosten in resources. Modelleer de kern trade-offs (uit punt 3). Zorg voor balans.]
- Randomness: [AI: Voeg een beperkt element van onzekerheid/randomness toe aan de *uitkomst* van acties.]
- Extra Dynamiek (Optioneel): [AI: Evalueer op basis van theorie/onderwerp of Diminishing Returns en/of Volgordelijkheid/Bonussen zinvol zijn. Implementeer indien passend en leg uit waarom het bijdraagt aan de leerdoelen.]
- User Interface (UI) & Flow (Voorstel door AI):
- [AI: Bevestig de standaard UI (Intro, Dashboard, Eindscherm) en de ‘Pauze na Actie’ flow (indien gekozen/voorgesteld in punt 6), tenzij de mechanics een andere flow logischer maken.]
- [AI: Bevestig output als één HTML-bestand (HTML/CSS/JS), zonder afbeeldingen, geschikt voor HTML-widget.]
(DEEL 3: OPDRACHT AAN AI – Na goedkeuring/aanpassing van het voorstel)
Opdracht aan AI: “Genereer nu de volledige HTML/CSS/JavaScript code voor de game, gebruikmakend van de goedgekeurde/aangepaste voorstellen uit Deel 2 en de input uit Deel 1. Implementeer ook de volgende onderdelen:”
- Narratieve Component (Te Genereren door AI):
- Genereer (indien relevant volgens de feedbackstrategie) na elke actie een korte, sfeervolle, context-relevante update. Minimaliseer herhaling.
- Eind-Game Feedback (Te Genereren door AI):
- Genereer uitgebreide feedback volgens de goedgekeurde strategie (uit punt 6).
- Moet bevatten: Samenvatting, Analyse keuzes, Analyse eventuele extra dynamiek.
- Belangrijk: Leg expliciet de relevante theorieën/concepten (uit punt 3) uit en analyseer hoe de speler deze heeft toegepast in relatie tot de leerdoelen (uit punt 4). Wees kritisch maar constructief.
- Slotopmerkingen (Instructies voor AI):
- Lever de code als één enkel HTML-bestand.
- Voeg console logs toe voor debugging.
- Zorg voor een gebalanceerde moeilijkheidsgraad.