En edutainment-økonomisk modell som bruker NFT-basert teamledelse og AI-handelsagenter @SIXR_cricket, @LoadedLions_CDC, @pip_world Edutainment-økonomimodellen, som kombinerer NFT og kunstig intelligens-teknologi, viser en struktur der læring, underholdning og forvaltning av digitale eiendeler opererer i én og samme strøm. Modellen dreier seg om et system designet for naturlig å tilegne seg kunnskap og strategisk tenkning i prosessen med å nyte spill eller simuleringer, slik at NFT-er kan administrere team og identiteter, og AI-agenter kan bistå eller observere beslutningsprosessen. Denne tilnærmingen fokuserer på å operere separat fra læringsprosessen og den økonomiske strukturen, i motsetning til enkle belønningsorienterte spillstrukturer. For å forstå denne trenden er det nødvendig først å se på årsakene til at den eksisterende spillbaserte økonomiske modellen ikke fullt ut har oppnådd sitt pedagogiske formål. I tradisjonelle play-to-earn-systemer har belønninger stått i sentrum, og deltakerne har hatt en tendens til å fokusere på repeterende inntektsoptimaliseringsatferder fremfor læring eller forståelse. I denne prosessen ble utdanningskomponenten plassert i en sekundær rolle, noe som resulterte i økt deltakelse som ikke var relatert til tilegnelse av kunnskap eller ferdigheter. Prosjektene i undersøkelsesdataene har til felles at de er klar over disse problemene og har utformet sine strukturer slik at læringsutbytte er en forutsetning for belønninger. NFT-er fungerer ikke bare som samleobjekter, men som nøkkelelementer i team og identitet i denne modellen. SIXR Cricket har legendariske spiller-NFTs basert på virkelige kjente cricketspillere, som direkte påvirker lagets sammensetning og spillstrategi. Dette er et eksempel på å uttrykke lagledelsesprosessen i et sportsspill som en digital ressurs, og spillerne velger en strategi med tanke på spillerkombinasjonen og spillsituasjonen. I Loaded Lions brukes karakter-NFT-er og land-NFT-er som grunnlag for langsiktige identitets- og økonomiske aktiviteter, og nytten av eiendeler fortsetter selv når spillsesongen eller modusen endres. I PiP World finnes det en plan om å organisere AI-agenter i form av NFT-er, som beskrives som en struktur for å håndtere handelsstrategier eller analytiske ferdigheter som en kombinerbar enhet. AI-agenter brukes som verktøy for å akselerere læring. I tilfellet PiP World tolker flere spesialiserte AI-agenter markedsforholdene gjennom en svermstruktur der flere spesialiserte AI-agenter analyserer data samtidig. I denne prosessen introduseres en svermboks-mekanisme hvor resultatene av diskusjoner mellom agenter og vurderingsgrunnlaget offentliggjøres for brukerne, slik at beslutningsprosessen ikke blir stående som en svart boks. Den tilbyr også et simuleringsmiljø uten involvering av reelle midler, slik at brukerne kan eksperimentere med strategier og observere resultater uten risiko. Denne strukturen presenteres som et representativt eksempel på å skille læring fra økonomiske resultater. Hvert prosjekt knytter sammen gameplay og markedssimulering på en forskjellig måte. I SIXR Cricket fungerer laguttak og spillerkondisjonsstyring som metaforer for aktivafordeling og markedssvingninger, mens kamppress brukes for å forstå volatile markedsforhold. PiP World tilbyr simuleringer basert på reelle finansmarkedsdata, som lar brukerne oppleve en struktur som ligner på driften av et hedgefondteam. Loaded Lions forklarer økonomiske prinsipper og langsiktige vekstkonsepter gjennom forretningsutvidelse, kontantstrømstyring og iterative tilbakestillinger og bonusstrukturer. Når det gjelder økonomisk design, tilbyr Loaded Lions den mest detaljerte strukturen. For å forhindre at overskuddet øker raskt utover et visst nivå, påføres en nedfallsfaktor, og kumulativ ytelse overføres til neste nivå gjennom en prestisje-reset. Spillets valuta er delt inn i produksjonsressurser og premiumressurser, som skiller fremdriftshastighet og ladeelementer, og tokenutstedelse er også designet for å være lineær over lang tid. Disse faktorene beskrives som virkemidler som oppmuntrer deltakerne til å fokusere på langsiktige strategier og læring fremfor kortsiktige fordeler. Rettferdighet og risikofaktorer er også viktige hensyn. SIXR Cricket hevder å være et ferdighetsbasert spill, men spesifikke forklaringer om faktisk evnerefleksjonsrate og matchingsmetode gis i begrensede mengder. PiP World diskuterer informasjonsgapet og avhengigheten av automatisering på grunn av bruk av AI, mens Loaded Lions har forskjeller i effektivitet avhengig av om de eier NFT-er eller ikke. Alle tre prosjektene har ulike former for informasjonsasymmetri og belønningsavvik, og nivået på design og dokumentasjon for å redusere dette påvirker utdanningens pålitelighet. Når det gjelder brukerkontroll og åpenhet, er forskjellen tydelig. PiP World avslører AI-vurderingsprosessen, men det finnes begrenset teknisk forklaring på i hvilken grad brukere kan gripe inn. Loaded Lions har relativt detaljerte spillmekanikker og figurer, noe som gir brukerne mye rom til å justere sine egne strategier. SIXR Cricket er en spillbasert resultatorientert struktur, og det finnes relativt lite informasjon om den interne beregningsmetoden. Disse forskjellene påvirker direkte brukerens ansvarsfølelse og forståelse under læringsprosessen. Alt i alt viser edutainment-økonomimodellen som bruker NFT-basert teamledelse og AI-handelsagenter en struktur som skiller læring fra belønninger og bruker digitale eiendeler som et medium for langsiktig engasjement og forståelse. Loaded Lions gir grunnlaget gjennom stabil økonomisk design og langsiktig progresjonsstruktur, PiP World fungerer som et læringsverktøy gjennom transparente AI-analyse- og simuleringsmiljøer, og SIXR Cricket fremmer strategisk tenkning gjennom den velkjente metaforen idrett. Kjernen i denne modellen er å få deltakerne til å forstå årsakene og strukturen i beslutningsprosessen i prosessen, i stedet for bare å anskaffe eiendeler, og i denne sammenheng kan det forklares som en realistisk implementering av edutainment-økonomien. $SIXR $TON $LION $PIP $CRO