研究背景
运动游戏（Physical Activity Play，PAP）是一种强调动态参与、身体协调与空间互动的游戏形式，对儿童的身体、认知与社会性发展至关重要。由于多重现实限制，户外运动游戏正在减少，使家庭逐渐成为儿童游戏的重要场所，但这一情境仍缺乏充分研究。现有研究多聚焦于户外环境与同伴互动下的运动游戏。与此同时，AI日益融入儿童的日常生活，但其在引导家庭情境下 运动游戏的潜力，以及儿童、家长与 AI 之间的互动关系，仍有待深入探索。
因此，我们的研究旨在探究目前家庭环境中的运动游戏方式、家长与儿童各自扮演的角色，以及由此产生的需求与挑战。
研究方法
我们采用基于大型多模态模型（Large Multimodal Models，LMM）的AI聊天助手（豆包）作为设计探针，帮助参与者回顾使用AI进行家庭运动游戏的经验，并探索新的AI互动形式。
设计民族志（Design Ethnography）
- AI提示词协同设计：家长（及儿童）在研究者引导下，基于设计框架共同构思提示词。
- 家庭游戏观察：家长与儿童使用前期共创的提示词，与豆包进行游戏。
半结构化访谈（Semi-Structured Interview）
- 家长引导的儿童访谈与共创。
- 家长访谈：比较不同AI系统，讨论其在运动游戏中的角色，需求、挑战与期望。
研究发现总结
AI支持的运动游戏实践
- AI以多种形态存在：具身化（physically-embodied）、界面式（interface-mediated）与环境嵌入式（environment-situated）。
- AI可支持结构化（structured）、开放式（open-ended）与自由（free）游戏。
- 游戏地点依赖于AI的形态。
- 游戏时长随结构化程度而变化。
家长与儿童的角色
- 家长在旁观者（bystanders）、共同玩家（co-players）与翻译（interpreters）之间切换。
- 儿童的具身意图在家长的转译过程中被削弱甚至抑制。
- 儿童的沟通能力与AI素养不足，限制了其与 AI 的直接互动。
AI能力的局限
- 当AI的回应无法与运动游戏保持相关性时，游戏流程易被打断。
- AI难以感知并适应儿童的身体状态变化，如疲劳等。
讨论与未来工作
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AI系统应通过支持儿童主导、自我引导的游戏，保留儿童的具身意图，并赋予其高于家长控制的自主性。
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AI系统应尊重运动游戏的灵活性与情境丰富性，维持连贯的游戏流程，并结合多模态感知以识别儿童身体状态的变化。
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AI系统需与家长角色保持平衡，避免家长在互动中退出，并促进更健康的亲子-AI关系。
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未来应进一步完善研究流程，以应对参与者有限的AI素养与儿童发展阶段差异，并考察长期的亲子–AI互动关系，从而更好地指导家庭情境下辅助运动游戏的AI系统设计。