Modèle économique d'édu-tainment utilisant la gestion d'équipe basée sur les NFT et des agents de trading AI @SIXR_cricket , @LoadedLions_CDC , @pip_world Le modèle économique d'édu-tainment combinant la technologie NFT et l'intelligence artificielle montre une structure où l'apprentissage, le divertissement et la gestion des actifs numériques fonctionnent dans un même flux. Ce modèle est centré sur un système conçu pour permettre aux utilisateurs d'acquérir naturellement des connaissances et une pensée stratégique tout en profitant de jeux ou de simulations, en gérant les équipes et les identités via des NFT et en soutenant ou en observant le processus de prise de décision grâce à des agents AI. Cette approche se concentre sur la séparation des processus d'apprentissage et des structures économiques, contrairement à une structure de jeu centrée sur les récompenses. Pour comprendre ce flux, il est d'abord nécessaire d'examiner pourquoi les modèles économiques de jeu existants n'ont pas réussi à atteindre pleinement leurs objectifs éducatifs. Dans les systèmes traditionnels de type play-to-earn, les récompenses deviennent centrales, ce qui conduit les participants à se concentrer sur des actions d'optimisation des revenus répétitives plutôt que sur l'apprentissage ou la compréhension. Dans ce processus, les éléments éducatifs sont relégués à une position secondaire, entraînant une augmentation de la participation sans lien avec l'acquisition de connaissances ou de compétences. Les projets mentionnés dans les documents d'enquête partagent le point commun d'avoir conçu leur structure de manière à ce que les résultats d'apprentissage soient une condition préalable aux récompenses. Dans ce modèle, les NFT ne sont pas de simples objets de collection, mais fonctionnent comme des éléments clés qui composent les équipes et les identités. Dans SIXR Cricket, des NFT de joueurs légendaires basés sur de véritables joueurs de cricket célèbres apparaissent, et ces NFT ont un impact direct sur la composition de l'équipe et la stratégie de jeu. C'est un exemple de la manière dont le processus de gestion d'équipe dans les jeux sportifs est exprimé en tant qu'actif numérique, où les joueurs choisissent des stratégies en tenant compte des combinaisons de joueurs et des situations de match. Dans Loaded Lions, les NFT de personnages et de terrains sont utilisés comme base d'identité et d'activités économiques durables, et l'utilité des actifs persiste même lorsque les saisons ou les modes de jeu changent. Dans PiP World, il est prévu que les agents AI soient constitués sous forme de NFT, ce qui est décrit comme une structure pour traiter les stratégies de trading ou les capacités d'analyse comme une unité combinable. Les agents AI sont utilisés comme des outils pour accélérer l'apprentissage. Dans le cas de PiP World, de nombreux agents AI spécialisés analysent simultanément les données à travers une structure de type essaim pour interpréter les conditions du marché. Dans ce processus, un mécanisme de boîte d'essaim est introduit, où les résultats des discussions et les justifications entre agents sont rendus publics aux utilisateurs, afin que le processus de prise de décision ne reste pas dans une boîte noire. De plus, un environnement de simulation sans investissement réel est fourni, permettant aux utilisateurs d'expérimenter des stratégies et d'observer les résultats sans risque. Cette structure est présentée comme un exemple typique de séparation de l'apprentissage et des résultats financiers. Chaque projet relie le gameplay et la simulation de marché de différentes manières. Dans SIXR Cricket, la sélection d'équipe et la gestion de la condition des joueurs jouent un rôle métaphorique dans l'explication de l'allocation d'actifs et des fluctuations du marché, tandis que la pression des matchs est utilisée pour comprendre un environnement de marché volatile. PiP World propose une simulation basée sur des données de marché financier réelles, permettant de vivre une structure similaire à celle de la gestion d'une équipe de fonds spéculatifs. Loaded Lions explique les principes économiques et le concept de croissance à long terme à travers l'expansion des affaires, la gestion des flux de trésorerie et des structures de réinitialisation et de bonus répétitives. Du point de vue de la conception économique, Loaded Lions offre la structure la plus détaillée. Un coefficient d'atténuation est appliqué pour éviter que les revenus n'augmentent brusquement au-delà d'un certain niveau, et un réinitialisation de prestige est utilisée pour transférer les performances accumulées au niveau suivant. La monnaie du jeu est divisée en ressources de production et ressources premium, séparant la vitesse de progression et les éléments de monétisation, et l'émission de tokens est également conçue pour se faire de manière linéaire sur une longue période. Ces éléments sont décrits comme des dispositifs incitant les participants à se concentrer sur des stratégies à long terme et sur l'apprentissage plutôt que sur des gains à court terme. L'équité et les éléments de risque sont également des considérations importantes. SIXR Cricket se présente comme un jeu basé sur les compétences, mais des explications concrètes sur le taux de réflexion des capacités réelles ou les méthodes de mise en correspondance sont fournies de manière limitée. PiP World discute des problèmes d'écart d'information et de dépendance à l'automatisation dus à l'utilisation de l'AI, tandis que Loaded Lions présente des différences d'efficacité en fonction de la possession de NFT. Les trois projets sont confrontés à des asymétries d'information et à des écarts de récompense de différentes manières, et le niveau de conception et de documentation pour atténuer ces problèmes influence la crédibilité éducative. En termes de contrôle utilisateur et de transparence, les différences sont marquées. PiP World rend le processus de décision AI public, mais les explications techniques sur le degré d'intervention des utilisateurs sont limitées. Loaded Lions divulgue relativement en détail les mécanismes de jeu et les chiffres, offrant aux utilisateurs une plus grande marge de manœuvre pour ajuster leurs stratégies. SIXR Cricket, avec sa structure centrée sur les résultats des matchs, fournit relativement peu d'informations sur les méthodes de calcul internes. Ces différences ont un impact direct sur le sens de la responsabilité et la compréhension que les utilisateurs ressentent au cours du processus d'apprentissage. Dans l'ensemble, le modèle économique d'édu-tainment utilisant la gestion d'équipe basée sur les NFT et des agents de trading AI montre une structure qui sépare l'apprentissage et les récompenses, tout en utilisant les actifs numériques comme un moyen de participation et de compréhension à long terme. Loaded Lions fournit une base grâce à une conception économique stable et une structure de progression à long terme, PiP World joue le rôle d'outil d'apprentissage grâce à une analyse AI transparente et un environnement de simulation, tandis que SIXR Cricket incite à la pensée stratégique à travers la métaphore familière du sport. L'essentiel de ce modèle est de faire en sorte que les participants ne se contentent pas d'acquérir des actifs, mais comprennent les raisons et la structure des décisions au cours du processus, et en ce sens, il peut être décrit comme un exemple réaliste de l'économie d'édu-tainment. $SIXR $TON $LION $PIP $CRO