교육용 소프트웨어 산업이 급속히 발전하면서 온라인 게임을 플랫폼으로 하는 다양한 교육용 게임이 개발되고 있다. 현재 대부분 교육용 게임 시스템은 온라인 게임의 학습도구와 웹을 기반으로 하는 부가적 교육 학습도구로 이중화 되어 개발되고 있다. 하지만 온라인 게임의 학습 데이터 결과와 웹의 학습 데이터 결과가 일치화 되지 않아 학습자에게 올바른 학습 결과를 줄 수 없을 뿐만 아니라 게임 시스템의 학습과정에 따른 레벨 시스템을 적용하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 비동기적 데이터 처리방식을 온라인 게임 시스템과 웹의 학습과정의 분기 조건에 필요한 학습결과 데이터만을 동기화 처리하는 학습 데이터 동기화 처리 방식을 구현하였다. 이러한 학습결과 데이터 동기화 처리는 위와 같은 문제점으로 다양한 학습 콘텐츠들이 온라인화 하지 못했던 문제점을 해결하고, 향후 통합 교육용 시스템과 다중 교육용 게임 시스템으로 개발 될 때 좀 더 효과적인 학습 시스템으로 개발될 수 있는 학습 데이터 처리 방식이 될 것이다.
본 논문에서는 한국어 교육에 효과적으로 활용 할 수 있는 게임화 방법론을 제안하였다. 게임화 성공사례들을 분석하여 재미요소를 증가시키고 몰입을 유도할 수 있는 게임화 요소들을 도출하였으며 운영적 측면, 실행적 측면, 자기 표현적 측면의 세 가지로 분류하였다. 그리고 한국어 학습이론과 다양한 한국어 교수법들을 분석하여 한국어 학습 8기능 중 듣기, 말하기, 어휘, 문화를 게임화 적용을 위한 우선요소로 선별하였다. 선별된 기능들을 최근의 한국의 문화를 대표하는 한류 콘텐츠위에 순환 구조의 학습틀로 구성하고 앞에서 도출한 게임화 요소들을 적용한 게임화 방법론을 제시하였다.
휴대폰이나 PDA와 같은 모바일 기기의 확산과 더불어 모바일 통신 환경을 기반으로 하는 모바일 교육 학습 모델이 교육의 질향상 및 교육 효과의 극대화를 꾀할 것으로 기대되는 실정이다. 또한 모바일 환경에서 학습자가 지속적이고 자기 주도적으로 학습을 하기 위해서 자기조절학전략이 필요하며, 이를 위해 모바일 학습환경에 적합한 MMIS(Motivation Metacognitive practice Interaction. Self-reflection: 자기 주도학습전략)모형을 설계하도록 하였다. 특히 학습자의 지속적인 흥미와 동기부여를 위해 에튜테인먼트(edutainment)전략을 활용하여 모바일 게임에 익숙한 학습자의 특성에 맞는 모형으로 설계하였다. 본 논문에서 설계한 MMIS 모형의 특징은 다음과 같다. 첫째, 학습자가 스스로 학습 전략을 계획하고 통제할 수 있도록 게임의 난이도를 스스로 결정할 수 있다. 둘째, 학습자가 게임활동을 스스로 계획하고, 게임 결과를 모니터링 할 수 있다. 셋째, 사전에 게임에 필요한 학습 내용을 제공받음으로써 게임에서 좋은 결과를 얻기 위한 노력을 할 수 있도록 하였다. 넷째, 게임을 할 때 해결하기 어려운 과제의 경우에는 교사나 게임에서 제공되는 힌트를 통해 스스로 필요한 도움을 찾아낼 수 있다.
최근 강화 학습을 적용한 게임 AI 에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분 상용게임은 유한 상태 머신(Finite State Machine, FSM)을 이용한 스크립트 기반 AI 를 사용하기 때문에 복잡한 환경의 게임에서 불안정한 상태로 인해 적절한 강화 학습의 수행이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 상용 게임 강화 학습 적용을 위하여 상태 정규화 및 Dense 보상 기반 강화 학습 기법을 제안한다. 제안한 기법을 상용 농구 게임에 적용하고 학습된 모델의 성능을 기존 FSM 기반 AI 와 비교를 통해 성능이 약 80% 증가한 결과를 확인하였다.
거꾸로 교실의 성패에 중요한 역할을 하는 온라인 예습 활동은 학습의 성패를 좌우하지만 이 예습활동은 학습자에게 부담의 요소로 작용한다. 따라서 온라인 예습활동에 참여도와 흥미도를 높여 줄 수 있는 방안으로 온라인 강의 시스템에 게임화 요소를 추가하여 그 효과성을 비교 분석하고자 한다. 본 논문은 유튜브 링크를 이용한 전통적인 온라인 학습과 게임화 요소가 적용된 온라인 강의 시스템을 이용한 예습활동의 참여도와 학업성취도가 차이를 보이는지, 또 온라인 강의 시스템의 단어게임결과와 학업성취도의 결과가 연관성이 있는지, 온라인 강의 시스템의 단어게임의 랭킹 시스템은 학습자들의 흥미와 재미를 높여 주었는지 알아보고자 한다.
강화학습은 게임의 인공지능을 대체할 수 있는 수단이지만 불완전한 게임에서 학습하기 힘들다. 학습하기 복잡한 불완전안 카드게임에서 휴리스틱한 전략을 만들고 비슷한 상태끼리 묶으면서 학습의 복잡성을 낮추었다. 인공신경망 없이 Q-러닝만으로 게임을 5만판을 통해서 상태에 따른 전략을 학습하였다. 그 결과 동일한 전략만을 사용하는 대결보다 승률이 높게 나왔고, 다양한 상태에서 다른 전략을 선택하는 것을 관찰하였다.
게임에 대한 사회적 인식의 변화와 소프트웨어 교육, 코딩교육에 대한 중요성이 높아지는 현 시점에서 교육용 게임을 이용한 코딩교육에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 게임의 완성도, 게임성이 실제 학습자에게 미치는 영향과 학습 성취도에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구는 스토리강화, 캐릭터의 다양성, 향상된 그래픽 요소, 풍부한 보상 장치, 업적 시스템 추가 등의 게임성의 완성도 차이가 학습자의 교육태도, 학습몰입, 교육의 만족도, 선호도 등에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 이는 교육용 게임의 질적 향상이 학습에 미치는 영향에 대해 고찰하고, 게임 설계시 게임성과 완성도를 중요하게 고려해야 함을 제안한다는 데 의의가 있다.
교육 현장에서 감정은 기억, 학습 성취, 동기부여에 있어 핵심적으로 중요한 요인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 초등학교 아동들을 대상으로 감정적 개입(emotional engagement)을 촉진하기 위해 기능성 게임을 학습 현장에서 활용할 수 있는지를 확인해보고자 하였다. 이를 위해 영어 학습용 기능성 게임 '워드 콜렉트리안'을 이용하여 탐색 연구를 진행하였다. 워드 콜렉트리안은 인터액션을 통한 단어의 동적 시각화와 맥락 영상의 제시를 통한 상황 인지, 완성된 단어의 배치를 통한 단어에 대한 애착 고취 등을 활용하여 아동들이 감정적으로 영단어 학습에 효과적으로 개입할 수 있도록 설계하였다. 1차 프로토타입을 활용한 기초 실험 결과 워드 콜렉트리안이 학습 효과와 감정 개입의 효과를 모두 불러일으킬 수 있는 가능성이 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 부울 함수 간략화에 사용되는 Karnaugh Map 기법 학습을 위한 지능형 튜토링을 지원하는 GBL(Game based learning) 콘텐츠를 제안한다. 이 GBL 콘텐츠는 게임 기반 학습과 지능형 튜토링 시스템이 가지고 있는 장점을 결합하여 게임 요소를 통하여 학습자의 흥미를 이끌어 학습에 몰입할 수 있도록 하고, 지능형 튜토링 모듈을 통하여 몰입감을 해치지 않는 수준에서 적응적 피드백을 제공한다. 본 콘텐츠의 학습 효과를 검증하기 위해 실제 학습 환경에서 실험 집단과 통제 집단의 학업성취도를 비교한 결과 유의미한 차이를 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 플립드 러닝과 프로젝트 기반 학습을 결합한 메타버스 게임화 교수법으로 대학생들의 과제가치와 학업적 자기효능감을 향상시키고 이를 검증하는 것이다. 본 연구의 대상은 청주의 K대학교에서 상담 심리학을 전공하는 16명의 대학생들이다. 대학생들은 각각 실험집단과 비교집단에 배정되었다. 실험집단에는 플립드 러닝과 프로젝트 기반 학습을 결합한 메타버스 게임화 교수법이 적용되었고 비교집단에는 단순 강의식 교수법이 적용되었다. 본 연구에서의 종속변인은 과제가치와 학업적 자기효능감이었다. 그리고 각 변인들을 사전, 사후에 측정하였다. 연구 결과 사후 검사에서 실험집단의 과제가치와 학업적 자기효능감은 비교집단에 비해 통계적으로 유의미하게 높았다. 본 연구의 결과는 플립드 러닝과 프로젝트 기반 학습을 결합한 메타버스 게임화 교수법이 대학생들의 과제가치 및 학업적 자기효능감의 향상에 효과적임을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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