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.
에너지 절약은 자원의 부족 및 한정성으로 그 중요성이 더욱 증가 하고 있는데 반해 교육 현장에서 에너지 절약에 대한 학습 현황은 부족한 실정이다. 특히 초등교육에서 에너지 절약에 관한 교육은 실천으로 연결되지 못하여 교육 효과가 미흡한 것으로 나타났다. 학습 도구로 여러 가지가 활용되고 있지만 해외 산업분야에서 에너지 절약을 위한 게임화 전략의 성공 사례가 다수 소개 되고 있음에 착안하여 에너지 관련 교육을 게임을 통해 할 수 있도록 게임 디자인을 제안한다. 에너지 절약은 실천을 하지 않으면 효과를 볼 수 없기 때문에 교실에서의 지식 전달 위주의 학습보다 게임을 도구로 활용한 학습이 효과가 높을 것으로 기대 된다. 에너지 절약 교육용 게임을 디자인하기 위해 선행 연구에서 제안된 교육용 게임의 재미 요소인 미션수행 요소, 점수 획득 요소, 시간제한 요소, 캐릭터 요소를 활용하여 교육용 디펜스 게임을 디자인하였다.
반복적 죄수의 딜레마(Iterated Prisoner's Dilemma, IPD)게임은 사회적, 경제적, 그리고 생물학적 시스템에서 협동의 진화를 연구하기 위한 대상으로 사용되어져 왔다. 이제까지 이기적이며 합리적인 개체들 사이에서의 협동의 진화에 대한 완전한 이해를 위하여 게임자의 수와 협동의 관계, 기계학습의 일환으로서의 전략학습, 그리고 이득함수가 협동에 미치는 영향 등에 관한 많은 연구가 이루어져 왔다. 이 논문에서는 실험을 통해 이득함수에 따른 협동연합의 크기와 지역화가 NIPD(N-player IPD)게임에서 협동의 진화에 미치는 영향에 대해 밝히고자 한다. 시뮬레이션 결과 이득함수와 협동연합의 크기에 대한 실험에서는 협동개체에 대한 이득함수의 기울기가 배반개체에 대한 이득함수의 기울기보다 급하거나 최소 연합의 크기가 작을수록 협동연합의 정도가 높게 나타남을 알 수 있었다. 그리고 지역화 실험에서는 상호작용하는 이웃의 크기가 작을수록 협동연합의 크기가 크게 진화됨을 알 수 있었다.
사람들은 인터넷 활동이 중독이라는 부정적 측면 때문에 교육적 활용을 자제하는 분위기가 형성되어 있다. 그러나 온라인 교육용 게임은 흥미 유발과 함께 학습자-교수자간의 원활한 상호작용을 끌어낼 수 있는 좋은 수업자료이고, 몰입과 관련한 선행 연구들에서는 인터넷이 주는 긍정적 측면을 검증했다. 온라인 교육용 게임이 개인별 학습 분야의 유용한 도구라는 점을 고려하면, 앞으로의 연구는 개별화에 초점을 맞춘 몰입 연구가 요구된다. 본 논문은 온라인 교육용 게임에서 개인의 인지양식에 따라 학습몰입 구성 요소들 간에 어떠한 차이를 보이는지 밝힌다.
Match-3 Game 은 스테이지 구성 및 난이도 설정이 중요한 게임이나 다양한 밸런스 요소로 인해 스테이지 구성에 중요한 요소인 난이도 설정에 많은 시간이 소요된다. 특히 게임을 플레이하는 유저가 재미를 느끼는 수준으로 난이도를 설정하는 것이 중요하며, 이를 자동화하기 위해 실제 유저의 플레이 데이터를 활용하여 사람과 유사한 수준의 자동 플레이 에이전트 개발이 진행되었다. 하지만 플레이 데이터의 확보는 쉽지 않기에 연구 방향은 플레이 데이터가 없는 강화학습으로 확장되고 있다. 스테이지 구성에 중요한 요소인 난이도를 설정하기 위함이라면 각 스테이지 간의 상대적인 난이도 차이를 파악하는 것으로 가능하다. 이를 위해 게임의 규칙을 학습한 강화학습 에이전트로 밸런스 요소의 변화에 따른 다양한 난이도의 스테이지를 50 회씩 플레이하여, 평균 획득 점수를 기준으로 스테이지 구성에 필요한 각 스테이지들의 난이도를 파악할 수 있었다.
최근 많은 게임이 사용자의 게임 플레이와 관련된 데이터를 제공하고 있고, 이에 기계학습 기법을 결합하여 상대의 행동을 예측하는 연구들이 있다. 본 연구는 실시간 전략 게임(클래시로얄)의 경기 데이터와 기계학습 기반의 다중 레이블 분류를 사용하여 상대 플레이어의 행동을 예측한다. 초기 실험은 이진 형태의 카드 특성과 카드 배치 좌표 그리고 정규화된 시간 정보를 입력받아 카드 타입, 카드 배치 좌표를 랜덤포레스트와 다층 퍼셉트론을 이용하여 예측한다. 이후, 순차적으로 3 가지 전처리 방식을 사용하여 실험을 진행했다. 먼저 입력 데이터의 특성 정보 일부를 변환시켜 예측했다. 다음으로 입력 데이터를 연속된 카드 입력 방식까지 고려한 중첩 형태로 변환 시켜 예측했다. 마지막으로 모든 이전 단계의 데이터들을 정규화된 시간 기준에 따라 초반, 후반으로 분할하여 예측했다. 그 결과 가장 개선을 보인 전처리 방식은 중첩 형태의 데이터를 초반으로 분할하였을 경우로 카드 타입이 약 2.6%, 카드 배치 좌표가 약 1.8% 개선을 보였다.
게임을 통해 순차, 반복문, 조건문 개념 학습이 가능하도록 개발된 유아교육용 코딩게임 "Ito2"를 소개하였다. 개발된 게임은 실제 어린이집 아동을 대상으로 모의수업과 실습수업의 두 단계의 과정을 거쳐서 코딩교육을 실시하여 그 실효성을 검증하였다. 코딩 교육을 실시함에 따라 공간, 관찰, 도형 및 측정, 분류, 비교 및 서열화, 부분과 전체의 총 6개 분야에 대한 유아 인지발달 능력 성취도의 추이를 관찰하여 그 변화 정도를 기술하였다. 본 논문은 재미 요소에 학습 요소를 더한 유아 기능성 코딩게임을 개발하고 개발된 게임을 어린이집 아이들이 학습게임으로 체험하면서 인지발달과 공간지각능력에 있어서 능력 향상이 이루어짐을 확인하였다.
콘텐츠에서 자발적인 사용자 참여를 유도하고 유지하는 것은 매우 어렵지만 중요한 일이다. 그 예로 많은 인터넷 콘텐츠 등에서 사용자들의 참여와 그 유지를 위해 금전적 보상을 제공하고 있다. 그러나 금전적 보상처럼 외재적 동기만을 자극하는 등의 방식으로는 한계가 있으며, 콘텐츠의 대한 지속적이고 자발적인 사용자 참여를 얻기 위해서는 정교한 설계와 관리가 필요하다. 이를 위해, Gamified Learning Management System의 예를 참고하여, 기존의 Contents Management System(CMS)을 확장한 게임화 기반의 CMS(Gamified CMS)를 제안하고자 한다. 이를 통해 궁극적으로 사용자의 콘텐츠에 대한 참여와 몰입을 증대시키고자 한다.
요즘 학생들은 대부분의 시간을 컴퓨터 앞에서 보낸다. 컴퓨터를 학습에 이용하는 것이 아니라, 단순 오락을 하기 위한 비싼 가전제품으로 취급, 이미 게임기가 되어 버린지 오래이다. 본 연구에서는 컴퓨터로 문제를 풀고, 해답을 찾고, 오답노트를 자동 작성하여 문제점이 무엇인지 파악할 수 있도록 시스템을 구현하였다. 흥미도 유발을 위한 시각적인 요소가 있어 학생이 지루하기 않고 문제를 연속적으로 풀 수 있도록 도와준다. C#으로 구현된 이 시스템은 학생이 컴퓨터를 사용하기 위해 부팅을 했을 경우 자동 실행되어, 문제를 모두 풀지 않고서는 학생이 원하는 게임이나, 인터넷 등을 할 수가 없게 된다. 이 시스템을 통해 기대되는 효과로는 흥미요소를 가미한 교육학습 동기부여 제공이 가능하고, 오답문제에 대한 반복적인 학습을 통하여 학습능력 배양이 기대된다.
에듀 게임 시장은 지난 몇 년간 온라인 게임 시장만큼 많이 발전되고 변화되어 왔다. 과거 지나치게 학습 효과만을 중시하여 소비자에게 외면당했던 교육용 게임들이 온라인과 에듀테인먼트와 결합하면서 새로운 성능과 귀여운 캐릭터 등으로 업그레이드 돼 새롭게 각광을 받기도 하고, 새롭게 주목을 끌고 있는 에듀 게임 사이트들도 대거 등장하였다. 에듀 게임의 대상 연령도 아동이나 청소년에서 일반인으로까지 확대되고 있다. 반면, 에듀 게임으로 학생들 사이에서도 잘 알려져 있으면서도 유료화 및 기타 운영문제로 이용자 수가 급감하여 결국 사이트가 폐쇄된 경우도 허다했다. 이렇듯 수많은 에듀테인먼트 콘텐츠들이 생겼다 사라지기를 반복하는 동안 이들에 대한 명확한 평가 기준이 부족하고 또한 제대로 평가되지 않아 우수한 콘텐츠들이 사라지거나 질적 정보를 얻기가 어려울 뿐아니라 교수 학습활동에서도 우수한 콘텐츠를 선정하고 활용하기가 매우 불편하였다. 이에 본 연구에서는 수요자에게 양질의 에듀테인먼트 콘텐츠 선정 활용을 권장할 수 있는 정확한 정보와 기준을 제공하고, 개발자에게는 품질 평가의 기준을 제시함으로써 에듀테인먼트 콘텐츠 개발의 올바른 방향을 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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