Kounlaxay, Kalaphath;Shim, Yoonsik;Kang, Shin-Jin;Kwak, Ho-Young;Kim, Soo Kyun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.3
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pp.1015-1029
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2021
Modern technology offers many ways to enhance teaching and learning that in turn promote the development of tools for educational activities both inside and outside the classroom. Many educational programs using the augmented reality (AR) technology are being widely used to provide supplementary learning materials for students. This paper describes the potential and challenges of using GeoGebra AR in mathematical studies, whereby students can view 3D geometric objects for a better understanding of their structure, and verifies the feasibility of its use based on experimental results. The GeoGebra software can be used to draw geometric objects, and 3D geometric objects can be viewed using AR software or AR applications on mobile phones or computer tablets. These could provide some of the required materials for mathematical education at high schools or universities. The use of the GeoGebra application for education in Laos will be particularly discussed in this paper.
This study suggests effects and procedure of G-Learning math class which had implemented toward a class of K-5 for 6 weeks in La Ballona elementary school located in Culver City, LA in USA. For designing G-Learning math class, developing the G-Learning contents, constructing teaching and learning model, publishing the teacher and student's book and conducting teacher training were carried out. As for the results, the achievement score of G-Learning class rose 12 points which marked higher improvement than the compare class. Also in G-Learning class, the score of 1/3 lower achievement group increased 22 points and 1/3 higher achievement group rose 9 points with statistical significance. Moreover, after G-Learning math class, interest and awareness to effectiveness toward G-Learning math was positively increased.
In online games, interactions with other players may threaten player satisfaction. Therefore, matching players of similar skill levels is important for players' experience. However, with the current evaluation method which is only based on the final result of the game, newbies and returning players are difficult to be matched properly. In this study, we propose a method to improve matchmaking quality. We build machine learning models to predict the MMR of players and derive the basis of the prediction. The error of the best model was 40.4% of the average MMR range, confirming that the proposed method can immediately place players in a league close to their current skill level. In addition, the basis of predictions may help players to accept the result.
The current interests in e-sports is being extended to the fields of education these days. Professional game players, so called as 'Pro-Gamers', therefore, should be recognized as human resource for education, and the theoretical foundation for them needs to be established. This study examines informal learning styles, motivation, and interactions among professional game players in South Korea. The aim of this grounded theory study is to discover the trajectory of professional game players' experiences and explain what properties and interactions they are facing depending on the stage of the trajectory. This study conceptualizes educational meaning within and across the society of StarCraft Pro-Gamers, providing suggestions for the management of human resource using models constructed. Data was analyzed by interviewing 1 consultant, 2 directors and 9 Pro-Gamers. By analyzing the data, this study explored what learning strategies Pro-Gamers construct and apply in their trajectory as Pro-Gamers. It includes how they organize learning, how they formulate their motivation and goals, how they cooperate and compete, what curricula they adapt, how they become one of the ace players overcoming their slump, and how informal education works in practice in the interaction among members of a StarCraft Pro-Gamer team. Finally, in this paper the stage theory was presented. It is argued that when the stage of the players shifts (Stage Shifting). It also brings changes to proficiency properties, emotional properties, interactional properties and educational properties related to each stage. Stages are categorized by five levels: Enjoying, Struggling, Achieving, Slumping, and Recovering. Although each stage has its own properties, the stages are grouped by two main properties, one of which is a Communicative Stage and the other is a Practicing Stage.
Auto-playing programs are often used in behalf of human players in MMORPG(Massively Multi-player Online Role Playing Game). By playing automatically and continuously, it helps to speed up the game character's level-up process. However, the auto-playing programs, either software or hardware, do harm to games servers in various ways including abuse of resources. In this paper, we propose a way of detecting the auto programs by analyzing the window event sequences produced by the game players. In our proposed method, the event sequences are transformed into a set of attributes, and the Decision Tree learning is applied to classify the data represented by the set of attribute values into human or auto player. The results from experiments with several MMORPG show that the Decision Tree learning with proposed method can identify the auto-playing programs with high accuracy.
The purpose of Serious games in immersive Metaverse platform to provide users both fun and intriguing learning experiences. We proposes a serious game for self-trainable fire evacuation drill with collaboration among avatars synchronized with multiple trainees and optionally with real-time supervising placed at different remote physical locations. The proposed system architecture is composed of wearable motion sensors and a Head Mounted Display to synchronize each user's intended motions to her/his avatar activities in a cyberspace in Metaverse environment. The proposed system provides immersive as well as inexpensive environments for easy-to-use user interface for cyber experience-based fire evacuation training system. The proposed configuration of the user-avatar interface, the collaborative learning environment, and the evaluation system on the VR serious game are expected to be applied to other serious games. The game was implemented only for the predefined fire scenario for buildings, but the platform can extend its configuration for various disaster situations that may happen to the public.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.9
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pp.2038-2044
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2011
Serious games are selected by users according to the original goals such as education, treatment, training and so on. Therefore, those type of games are evaluated inside and outside the game about whether the goals are archived or not. Among quality test elements of serious game, assessment is about whether, in games, ability to verify goal achievement is included or not. In this paper, we examined the achievement-assessing function of serious game through several cases. Furthermore, to utilize for developing serious games for English learning, we designed a level system which achievement-assessing function is applied to. In this level system, we used 'competition and reward' as the core elements of game, and designed the system through simulation of which grades are level-designed along the user's English proficiency level based on notice of MEST(Ministry of Education, Science and Technology). This paper is expected to be useful reference for designing English learning game containing achievement assessing function.
The purpose of this study was to evaluate the usability of a hybrid mobile reading game among 14 parents of children with reading disabilities. The reading game consisted of six steps according to the process of reading (familiarizing with consonants and vowels, acquiring whole words, combining consonants and vowels, reading words, phonological rules, reading fluency). In this study, parents experienced steps one through three of the reading-game app and evaluated the general design features and Universal Design for Learning on a five-point scale. Regarding the general design features, parents rated usability (18 items in total) as high in the following order: interactive design, instructional design, and interface design. Regarding the Universal Design for Learning (9 items in total), parents evaluated usability as high in the following order: providing multiple means of representation, providing multiple means of action and expression, and providing multiple means of engagement. Lastly, suggestions for the improvement of the app, practical implications, and suggestions for future research are discussed.
This article investigates the problem of distributed channel selection in opportunistic spectrum access networks from a perspective of interference minimization. The traditional physical (PHY)-layer interference model is for information theoretic analysis. When practical multiple access mechanisms are considered, the recently developed binary medium access control (MAC)-layer interference model in the previous work is more useful, in which the experienced interference of a user is defined as the number of competing users. However, the binary model is not accurate in mathematics analysis with poor achievable performance. Therefore, we propose a real-valued one called stochastic MAC-layer interference model, where the utility of a player is defined as a function of the aggregate weight of the stochastic interference of competing neighbors. Then, the distributed channel selection problem in the stochastic MAC-layer interference model is formulated as a weighted stochastic MAC-layer interference minimization game and we proved that the game is an exact potential game which exists one pure strategy Nash equilibrium point at least. By using the proposed stochastic learning-automata based uncoupled algorithm with heterogeneous learning parameter (SLA-H), we can achieve suboptimal convergence averagely and this result can be verified in the simulation. Moreover, the simulated results also prove that the proposed stochastic model can achieve higher throughput performance and faster convergence behavior than the binary one.
Advanced internet service and smart equipment have caused an environment supporting various online learning anytime and anywhere, which requires learning contents optimized on a new media. Among various on/off line education related to IT, most part if it is office SW. Many oh them cannot make a good education for effective training in practical because many instructors are tend to focus on teaching simple function and use examples of formality repeatedly. In this paper we propose a new office SW education system that make use of LET(Live EduTainer) based on RTE(Real Training Environment) which maximize the effect of learning and it is integrated with GBL(Game Based Learning) which gives rise to interesting in a knowledge as well as simple teaching so that learners are absorbed on it. We'll elaborate a method for teaching and learning required in this system, design and configuration of the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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