학습에 있어서 게임 요소의 도입은 학습동기 유발의 측면에서 긍정적인 평가를 받고 있다. 본 연구에서는 이러한 학습컨텐츠 개발에 있어서 중복적인 개발 노력을 배제하여 경제적·시간적 효율성을 높일 수 있는 컴포넌트들과 저작도구를 개발하였다. 이 컴포넌트들은 게임 제작에 필요한 기능을 캡슐화하여 제공하고 있으므로 이용하기 편리하고 학습 컨텐츠를 적은 노력으로 손쉽게 개발할 수 있다. 또한 컴포넌트가 조립된 학습도구는 ActiveX 컨트롤로 변환되므로 네트웍 기반 학습에도 이용될 수 있으며, 일반적인 어플리케이션에도 이용될 수 있다. 이 컴포넌트들을 이용한 개발의 예로서 역할놀이용 시뮬레이터를 제작하였다.
본 논문에서는 스마트폰 환경의 혼합현실 기반 인터페이스를 사용한 영어단어 학습 게임 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 영어단어 학습 콘텐츠를 저작할 수 있는 저작도구와, 게임을 진행할 수 있게 해주는 스마트폰 인터페이스, 저작된 학습 콘텐츠를 실행하는 카드 매칭 게임 어플리케이션으로 구성되어있다. 이 시스템은 텍스트, 이미지, 비디오, 3D애니메이션 형식의 단어 카드를 제공하여 단순 이미지 형식을 사용한 방법보다 좀 더 구체적으로 단어를 묘사할 수 있다. 그리고 부모가 원활히 게임을 진행할 수 있도록 혼합현실 기반 인터페이스를 제공한다. 혼합현실 기반 인터페이스는 개인화된 정보를 부모에게 제공하여 부모가 사전 지식 없이 영어 단어 교육을 할 수 있도록 도움을 준다. 본 논문에서는 보급이 저조한 PDA와 UMPC대신, 최근 보급이 확산되고 있는 스마트폰에 혼합현실을 구현하여 인터페이스의 접근성을 높이고자 하였다.
최근 프로그래밍 교육에 대한 요구가 그 어느때보다 높아지고 있다. 특히 프로그래밍교육이 초등학교때부터 의무화되는 2018년을 맞이하여, 수많은 프로그래밍 교육을 위한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서 제안하는 트라이코딩은 게임을 사용하여 학생 스스로가 프로그래밍 및 알고리즘을 학습할 수 있다. 트라이코딩은 기존의 블록기반 및 그림 기반의 프로그래밍 교육을 거친 학생 또는 처음 접하는 학생도 쉽게 게임을 통하여 프로그래밍에 대한 지식을 습득할 수 있게 설계를 하였다. 프로그래밍 언어는 기본적으로 영어를 기반으로 하고 있기 때문에 기초 영어에 대한 이해도가 없이는 이 게임을 진행하기는 힘들어, 추후 게임내에서 사용되는 기초영어 정도는 이 게임에서 학습할 수 있게 하는 시스템이 필요하다.
본 논문은 SOM을 이용하여 비행슈팅게임을 하는 게이머의 긴장과 이완상태를 학습한다. 학습된 SOM을 이용해 게이머의 새로운 심박데이터가 입력되었을 때 긴장과 이완 상태에서 플레이하는 게이머의 인식을 제안한다. 게이머들은 비행슈팅게임을 플레이하면서 게임 환경들의 패턴들에 익숙해진다. 게이머들은 반복하면서 지루해지면서 자연스럽게 긴장감도 떨어지게 된다. 만약 긴장이완 정도를 알 수 있다면 게이머의 상태에 맞게 게임환경을 조절하여 긴장감을 유지할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 비행슈팅게임을 하는 게이머의 심박신호를 이용하여 게이머의 긴장이완상태를 신경망 SOM으로 분류한다. SOM은 주어진 입력패턴에 정확한 답을 정해주지 않고 자기 스스로 학습하여 해답을 찾는 신경망중의 하나이다. 따라서 게이머의 심박신호는 SOM 학습을 통해 게이머의 긴장과 이완상태들을 군집화 할 수 있다. 비행슈팅게임을 20회 반복 플레이하여 SOM으로 게이머의 심박신호를 입력해 본 결과 긴장이완상태를 인식 할 수 있었다.
e-러닝 콘텐츠 및 시스템을 효과적으로 개발할 수 있게 하기 위한 기술 표준안으로서 개발 중인 SCORM은 전세계적으로 가장 많은 e-러닝 관련 업체에서 폭 넓게 수용하고 있는 구현 참조 모델이다. 최근들어 게임을 학습에 활용하고자 하는 노력에 대한 관심이 고조되고 있는 상황에서 SCORM을 개발한 ADL에서는 게임 기반 학습에 대한 기초 연구를 수행하고 있는 실정이다. 그러나 ADL은 SCORM 명세에 대한 연구와 게임 기반 학습에 대한 연구를 분리하여 따로 진행하고 있고 대부분의 SCORM 콘텐츠에 대한 연구는 고전적 훈련 및 교육 방법에 대한 웹 기반 온라인화에 초점을 두고 있으므로, 게임 데이터 요소를 적용한 SCORM 콘텐츠를 개발하기 위하여 SCORM 명세의 구체적인 어떠한 부분을 어떻게 활용할 것인가에 대한 연구는 매우 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 게임 데이터 요소를 SCORM 데이터 모델에 적용하는 구체적 방안에 대한 연구를 수행하고 이를 바탕으로 SCORM을 게임 기반 학습 콘텐츠 개발에 적용하는 실제 사례를 제시한다.
인공지능 스스로가 자신을 발전시켜 최적의 문제 해결 방법을 찾는 강화학습은 여러 분야에서 활용 가치가 높은 기술이다. 특히 게임 분야는 강화학습 인공지능에 문제 해결을 위한 가상환경을 제공할 수 있다는 장점이 있으며 강화학습 에이전트는 주어진 환경에 대한 정보인 관측변수를 사용하여 자신의 상황과 환경에 대한 정보를 파악하여 환경에 대한 문제를 해결한다. 본 실험에서는 롤플레잉 게임의 인스턴트 던전 환경을 간략화하여 제작하고 에이전트에게 관측변수 중 시야에 관련된 관측변수를 다양하게 설정하였다. 실험 결과 각 설정된 변수들이 학습속도에 얼마나 영향을 주는지를 파악할 수 있었고, 이러한 결과는 롤플레잉 게임 강화학습 연구에 참고할 수 있다.
본 연구는 초등학교 수학과 도형 영역에서의 수준별 학습을 지원하기 위한 어드벤처 게임형 학습 프로그램을 개발하는 것이다. 제7차 교육과정에서는 학생의 능력, 적성, 필요, 흥미 에 대한 개인차를 최대로 고려하는 수업을 통하여 학생 개개인의 성장 잠재력과 교육의 효율성을 극대화할 수 있도록 수준별 교육과정을 도입하였다. 그러나 수준차가 심한 다인수 학급체제에서 학생들의 개인차를 고려한 개별화 학습을 실시하여 교육의 수월성을 추구하기에는 많은 어려움이 있다. 따라서, 본 연구는 van Hiele 이론을 적용한 수준별 게임 학습을 제공하고, 학습자들의 흥미와 관심을 높일 수 있는 어드벤처 게임형 학습 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 심화 보충학습이 필요한 학습자들에게 개인차를 고려한 수준별 학습을 지원하여 학업 성취도를 높일 수 있을 것이며 공간 지각 능력이 필요한 도형 학습에서 다양한 조작활동을 제공함으로써 학습자들의 공간 감각을 기를 수 있을 것이다.
정보통신 기술의 발전으로 온라인 교육과 온라인 학습자는 지속적으로 증가하고 있는 추세이다. 비디오 콘텐츠 강의를 중심으로 하고 있는 대표적인 온라인 공개수업은 무료로 제공되며 평가보다는 배움에 대한 노력을 중시하고 있다. 이를 위해 학습에 대한 최소한의 노력을 판단할 수 있는 최소학습 판단 모델 및 시스템을 개발하였다. 하지만 학습자의 동기부여와 몰입 요소가 문제점으로 제기되었다. 따라서 본 논문은 동기부여와 몰입 요소 부족의 문제점을 해결하고자 부담 없이 학습이 가능한 재미있는 교육적 요소를 적용하기 위해 최소학습 판단 시스템을 위한 게임화를 설계하였다.
본 연구는 초등학교 수학과 수 연산 영역에서의 수준별 학습을 지원하기 위한 게임형 학습 프로그램을 개발하는 것이다. 수학과는 위계성이 강한 단계형 교과로 학습자 개개인의 수준을 고려한 수준별 학습이 꼭 필요한 교과이다. 그러나 일선 학교에서는 다인수 학급 및 보충지도 시간 부족 등으로 인하여 학습자 수준에 맞는 개별적인 수준별 학습이 잘 이루어지기 않고 있는 실정이다. 따라서, 본 연구는 수준별 개별화 학습을 지원하여 올바른 수와 연산개념의 형성을 위한 게임형 학습 프로그램을 개발한다. 본 학습 프로그램은 학습자의 학습 진척도와 성취도를 검사하여, 학습자에게 맞는 학습 단계를 자동으로 조절해 준다. 그리고 학습 중에도 학습자의 수준을 고려한 힌트와 구체물 조작을 통해 문제를 해결할 수 있도록 도움 기능을 제공한다. 본 학습 프로그램을 학습자들에게 적용한 결과 수학과 학습에 대한 흥미도를 높아지고 특히, 힌트 및 도우미 기능은 문제 해결에 도움이 되는 것으로 나타났다.
SCORM(Sharable Content Object Reference Model)은 세계 이러닝(e-Learning) 표준화 분야에서 가장 주목을 받고 있는 ADL(Advanced Distributed Learning)의 표준화 모델이다. ADL은 비교적 안정화 단계에 접어들었다는 평가를 받고 있는 SCORM 2004를 제시함으로써 콘텐츠의 재활용성을 높여 경제성 있는 콘텐츠 구현을 가능하게 하였고, 개발 과정에서의 효율성을 극대화 시켰다. 그러나 SCORM 스펙의 다양한 요소를 충분히 활용하면서도 게임적인 요소를 가미하여 효과적인 학습 콘텐츠를 구현 할 수 있는가에 대한 연구는 현재 매우 미약한 실정이다. 또한 IMS SS(Simple Sequencing)를 기반으로 하는 SCORM 시퀀싱 & 네비게이션은 구현 방법이 간단하지 않아 LSAL등에서 제공하는 SCORM 시퀀싱 템플릿을 거의 그대로 사용하는 것이 일반적이다. 따라서 본 연구에서는 LSAL 템플릿 모델 및 게임 기반 학습에 대한 관련 연구 조사를 수행하고, 게임 기반 학습에서 사용 될 수 있는 SCORM 데이터 모델을 참고하여 이를 실제 초등 학습에서 적용 가능한 SCORM 기반 에듀테인먼트 콘텐츠를 제작한다. 또한 기존의 선형적인 학습 구조에서 벗어나 수준별 학습을 실현하는 보다 구체적이고 세련된 시퀀싱 & 네비게이션 설계 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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