Вступ. ExerGame-технології ("exercise" + "game" = гра із фізичною вправою) з’явилися у фізичному вихованні останніми роками як спроба відновити рівень фізичної активності серед молоді [1], коли для керування подіями віртуального світу використовуються апаратно-програмні засоби взаємодії людини з комп’ютером для розпізнавання природних рухів людини, наприклад, головою, верхніми/нижніми кінцівками тіла. Для розпізнавання рухів людини можуть використовуватися безконтактні сенсори контролю руху, наприклад, гральна консоль компанії Microsoft – MS Xbox 360/One містить сенсор MS Kinect, який об’єднує Веб-камеру та інфрачервону камеру [2]. В серію спортивних ігор Kinect Sport було включено ігри: Tennis, Table Tennis, Golf, Skiing, Baseball, Soccer, Basketball, Boxing, Track and Field (Sprint, Javelin, Discus, Long Jump and Hurdles). Але обмеженням цих ігор є фіксований набір сценаріїв та засобів рухів людини для керування ігровим персонажем, які не можна швидко розширювати без втручання професійних програмістів. В той же час, продовжує зростати рух за навчання інформатики та програмування у загальноосвітніх школах для всіх школярів незалежно від їх майбутньої професії (STEM-підхід у навчанні), коли вміння описувати алгоритми будь-яких процесів взаємодії стає майже на одну сходинку із вмінням читати або писати та пропонує розкривати ці уміння з використанням блокових мов програмування, найвідомішою з яких є Scratch [3]. Тому робота [4] мотивує використовувати STEM-навчання через програму для відображення руху людини від сенсора MS Kinect у простих блоках Scratch із простою 2D-графікою. В роботі [5] представлено прототип комп`ютерної гри із 3D-графікою, яка через MS Kinect заохочує гравця збирати монети долонями рук та прототип гри, яка заохочує гравця махати верхніми кінцівками для успішного польоту пташки через перешкоди лабіринту та дозволяє змінювати опис контролю рухів людини через редагування бази даних. Але наведені приклади ігор можна використовувати лише за наявності сенсору MS Kinect, в той час, як більшість користувачів мають лише звичайну Веб-камеру, для якої завдяки активному розвитку технологій штучного інтелекту сьогодні вже можна використовувати програми обробки зображень людини на основі вже проведеного машинного (комп’ютерного) навчання на великій кількості зображень різних людей [6]. В роботі [7] проаналізовано комп’ютерні ігри з відкритого Scratch-репозиторія з урахуванням сценаріїв ігор, пов’язаних з літніми олімпійськими видами спорту, з метою майбутнього підключення таких програм обробки зображень, але без прикладів такого підключення. Одним із прикладів такої програми може бути Scratch-програмна бібліотека [8], яка дозволяє представити тіло людини у вигляді 17-ти опорних точок на основі нейроної мережі PoseNet, як це робить сенсор MS Kinect (рис. 1). Але прикладів впровадження цієї бібліотеки в ExerGame-ігри знайдено обмаль.