Minecraft game is a sandboxed game based on a high degree of users' freedom; the game encourages its users to recreate various play patterns to increase their immersion. Although recently there were many studies that use Minecraft game techniques to improve the teaching methods but still not well adapted due to being applications-based techniques. In this paper, we present a teaching model that utilizes the same concept of the Minecraft games in where learners customize the class concepts based on their needs. Moreover, Minecraft-based learning games attempt to be used for learner-led, creativity and programming instruction, to overcome these use-cases limitations, by our study we aim to include the Minecraft-based learning games in class teaching activities, theoretical and practical lessons. In this way, we intend to increase interest in programming lessons, and to increase immersion as another way of game learning. In the future, we attempt to measure various effects of the uses of Minecraft-game-based teaching in programming classes compare to the traditionally used methods.
Traditionally, simulation-based learning games which are known as flight-simulators have been constructed as a black-box game. Within a black-box game, game-players can view and modify only a part of model parameters. Game-players cannot change the structure of a simulation model. In a black-box game, game-players cannot understand and learn the system structure which is responsible for the system behavior. In this paper, the multi-tasking at the level of operating systems is exploited to enhance the transparency of simulation-based learning game. The white-box game or transparent-box game allows game-players ot view and modify the model structure. The multi-tasking solution for white-box learning game is implemented with Smalltalk language on MS-/windows operating system.
In this paper, the prototyping process for developing syllable-initial consonant-based game 'Korean Guards' is described. Users may effectively learn Korean words using alphabetically sequential approaches, but the easiness of access bestowed on the smart environments and game algorithms could be fully utilized for the functional advantages for educational purposes. This functional game is developed on Android OS and the prototypical outcome is shown.
본 연구는 사이버가정학습체제의 도입으로 인터넷 학습에 대한 관심이 고조되고 있는 초등학교 학생들을 위한 수학교과에서의 게임형 콘텐츠 설계 및 개발에 대한 전략을 연구하였다. 게임형 콘텐츠는 학습내용 및 활동 설계시 다양한 게임적 요소를 활용하여 학습자들의 흥미를 지속적으로 유발하고 즐겁게 학습할 수 있도록 유도하는 콘텐츠 유형으로서, 재미를 추구하는 면에서는 일반 게임과 동일하지만, 상대를 이기는 것이 목적인 일반 게임과 달리 교육용 게임에서는 학습 내용을 효과적으로 습득하는 것을 근본 목적으로 한다. 본 논문에서는 초등수학에서 게임형 콘텐츠의 설계시 필요한 고려해야 할 설계전략과 그에 따른 개발사례를 통해 향후 게임형 콘텐츠의 활용시 필요한 시사점들을 분석해보기로 한다.
최근 디지털 네이티브 학습자를 위한 교수방법으로 게임활용학습에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 본 연구에서는 초등학교 역사수업에 맞추어 개발된 동작인식 게임을 활용하여 수업을 실시한 후 신체운동지능, 언어지능, 몰입, 학습성과(학업성취도, 지속의향) 간 경로분석을 실시하였다. 그 결과 신체운동지능은 몰입에 직접적인 영향을 학습성과에는 간접적인 영향을 미쳤고, 언어지능은 몰입에 직접적인 영향, 그리고 학습성과에의 간접적인 영향을 미치지 않는 것으로 분석되었다. 이 결과를 통해, 동작인식 게임활용학습은 신체운동 역량이 높은 학습자들의 학습동기 및 성과 향상을 지원할 수 있음을 기대하게 한다.
SCORM(Sharable Content Object Reference Model)은 e-러닝 기술 표준화 분야에서 가장 주목을 받고 있는 ADL(Advanced Distributed Learning)의 표준화 명세이다. 최근에 ADL은 비교적 안정화 단계에 접어들었다는 평가를 받고 있는 SCORM 2004 4th Edition을 제시함으로써 콘텐츠 재활용성을 높여 경제성 있는 콘텐츠 구현을 가능하게 하고 개발 과정에서의 효율성을 극대화할 수 있게 하였다. 대부분의 SCORM 기반 콘텐츠에 대한 기존 연구는 고전적 훈련 및 교육 방법에 대한 온라인화를 기본으로 하고 있으므로 게임기반학습과 같은 보다 세련된 형태의 학습을 위한 콘텐츠 개발에 대한 연구는 초보적인 실정이다. 특히 SCORM 명세의 다양한 요소를 이용하여 e-러닝 기술 표준화의 장점을 충분히 활용하면서 게임기반학습 콘텐츠를 구체적으로 어떻게 구현할 수 있는가에 대한 연구는 매우 미약한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 게임 요소를 처리하기 위해 사용될 수 있는 SCORM 데이터 엘리먼트를 추출하고 이를 SCORM 시퀀싱에 적용하여 SCORM 게임기반학습 콘텐츠를 개발하는 구체적인 방법에 관한 연구를 수행한다. 또한 실제 초등 학습에서 활용가능한 SCORM 적용 게임기반학습 샘플 콘텐츠의 개발 단계를 사례와 함께 제시한다.
Researches on the Artificial Intelligence has been explosively activated in various fields since the advent of AlphaGo. Particularly, researchers on the application of multi-layer neural network such as deep learning, and various machine learning algorithms are being focused actively. In this paper, we described a development of an artificial intelligence Janggi game based on reinforcement learning algorithm and MCTS (Monte Carlo Tree Search) algorithm with accumulated game data. The previous artificial intelligence games are mostly developed based on mini-max algorithm, which depends only on the results of the tree search algorithms. They cannot use of the real data from the games experts, nor cannot enhance the performance by learning. In this paper, we suggest our approach to overcome those limitations as follows. First, we collects Janggi expert's game data, which can reflect abundant real game results. Second, we create a graph structure by using the game data, which can remove redundant movement. And third, we apply the reinforcement learning algorithm and MCTS algorithm to select the best next move. In addition, the learned graph is stored by object serialization method to provide continuity of the game. The experiment of this study is done with two different types as follows. First, our system is confronted with other AI based system that is currently being served on the internet. Second, our system confronted with some Janggi experts who have winning records of more than 50%. Experimental results show that the rate of our system is significantly higher.
In order to improve safety consciousness due to the increase in disasters and safety accidents, safety education is necessary to prepare for disasters with interest in safety. This study is a board game design for disaster safety education for elementary school students based on Keller's learning motivation theory. By considering the school safety curriculum and the safety education contents of the School Safety Mutual Aid Association and the Ministry of Public Administration and Security, the content and goals of learning were derived and the order of learning was determined. When designing game content, the fun elements of the game were applied to Keller's learning motivation inducing factors such as attention concentration (A), relevance (R), confidence (C), satisfaction (S), and educational game design elements to induce the achievement of learning goals at the game planning stage. It is expected that the existing safety education focusing on lecture-style and audiovisual will be supplemented and used in the educational field.
This paper proposes a decision making scheme for choosing the best move at each state of game in order to implement an artificial intelligence othello game player. The proposed decision making scheme predicts the various possible states of the game when the game has progressed from the current state, evaluates the degree of possibility of winning or losing the game at the states, and searches the best move based on the evaluation. In this paper, we generate learning data by decomposing the records of professional players' real game into states, matching and accumulating winning points to the states, and using the Artificial Neural Network that learned them, we evaluated the value of each predicted state and applied the Minimax search to determine the best move. We implemented an artificial intelligence player of the Othello game by applying the proposed scheme and evaluated the performance of the game player through games with three different artificial intelligence players.
어휘학습에서 학습효과을 높이는 데에는 교수자의 일방적인 주입식 교육이 아니라 학습과정에 있어서 학습자들의 능동적인 참여와 흥미유발이 무엇보다도 중요하다. 이를 위해 어휘학습 코스웨어 제작 시 게임요소들을 도입하고 있지만 게임방식의 코스웨어를 설계하고 구현하는데 걸리는 시간과 노력은 교수자들에게 과중한 부담이 되어 실질적으로 활용되고 있지 못하고 있다. 본 연구에서는 학습자들의 능동적인 참여와 흥미를 유발시킬 수 있는 어휘학습 코스웨어를 제작하는데 게임요소를 도입하는 방안에 대하여 연구하고 이를 토대로 크로스워드 퍼즐게임 기반의 어휘학습 코스웨어 저작 도구를 설계하고 이를 구현을 하였다. 이 저작도구는 어휘학습 코스웨어 저작에 필요한 일반적인 기능들을 크로스워드 퍼즐게임 요소의 입력만으로 가능하게 하며, 교수자들이 크로스워드 퍼즐게임형 코스웨어를 보다 쉽고 빠르게 제작할 수 있고 효율적으로 수준별 어휘학습 코스웨어를 제작할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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