Un coach AI pour les gamers @playAInetwork , @pip_world , @wardenprotocol Le coach AI pour les gamers est un modèle qui décrit une structure où les données de jeu sont transformées en matériel éducatif pour apprendre des concepts financiers et économiques, et où les résultats de cet apprentissage sont validés techniquement pour obtenir une certification. Ce modèle se distingue des méthodes d'éducation financière traditionnelles en ce sens qu'il utilise les données comportementales générées dans le cadre d'une activité quotidienne comme le jeu pour effectuer simultanément l'apprentissage et l'évaluation. Le point de départ de cette structure est Play AI. Play AI collecte et analyse diverses données comportementales qui se produisent lorsque l'utilisateur joue à des jeux. Cela inclut comment les ressources limitées sont allouées, comment les risques et les récompenses sont jugés dans des situations incertaines, et quels choix sont faits entre la performance à court terme et la stratégie à long terme. Ces schémas comportementaux présentent des aspects structurellement similaires aux modes de prise de décision requis dans les activités économiques, se concentrant non pas sur un simple score ou une victoire/défaite, mais sur le processus de prise de décision lui-même. Play AI organise ainsi les caractéristiques de la pensée économique de l'utilisateur sur la base des comportements observés dans le cadre d'un jeu naturel. Les résultats d'analyse extraits sont connectés à un environnement éducatif appelé PiP World. PiP World est une plateforme qui implémente des concepts financiers et économiques sous forme de simulation de jeu, permettant aux utilisateurs de vivre des situations économiques virtuelles structurées par étapes. Dans ce processus, des concepts tels que la rareté des ressources, l'échange et le commerce, et la diversification des risques sont exprimés à travers les règles du jeu et la structure des récompenses. PiP World ajuste la difficulté et les tâches en se basant sur les données de jeu précédentes de l'utilisateur et présente également de manière explicable pourquoi certains agents basés sur l'IA ont proposé des parcours d'apprentissage spécifiques. Cela permet à l'utilisateur de ne pas se limiter à accomplir des missions, mais de comprendre comment chaque choix est lié à des principes économiques. L'élément garantissant la fiabilité du processus d'apprentissage et d'évaluation est le protocole de validation Warden AI. Warden vérifie cryptographiquement si l'évaluation effectuée par l'IA a été réellement exécutée selon les procédures établies. Dans ce processus, il est possible de confirmer que le processus d'évaluation n'a pas été altéré grâce à des techniques de validation statistique, sans avoir à recalculer l'ensemble de l'évaluation de l'IA. De plus, un environnement de validation tenant compte des caractéristiques non déterministes de l'IA est fourni, maintenant des critères de validation cohérents même dans les cas où il peut y avoir de légères variations dans les résultats, comme c'est souvent le cas avec les évaluations éducatives par IA. Après avoir passé ces étapes, si les performances d'apprentissage de l'utilisateur répondent aux critères, un certificat de maître économique est délivré. Ce certificat n'est pas simplement un indicateur d'achèvement, mais laisse une trace vérifiable incluant quel modèle d'IA a jugé selon quelle procédure d'évaluation. Cela permet de prouver techniquement que les résultats d'apprentissage n'ont pas été modifiés ou manipulés arbitrairement après coup. Le modèle de coach AI pour les gamers relie les trois éléments du jeu, de la simulation éducative et de la validation par IA en un seul flux, présentant une structure où le comportement dans le jeu devient une matière d'apprentissage en finance et en économie, et où les résultats sont certifiés objectivement. Ce modèle peut être décrit comme un exemple qui utilise un environnement familier comme le jeu tout en se concentrant sur l'assurance technique de la fiabilité du processus d'apprentissage et des résultats d'évaluation. $PIP $WARD $PLAI