Recently, there has been an increasing interest of serious games escaping it's negative views on games in general, broadening and widening the area in the scopes of game field. Among these, educational serious games not only satisfy both the purpose of enjoyment and educational values, but also has been looking for new ways of distribution of the digital textbooks and utilizing them to the best of their potentials. This can change the ways we understand things by using the revitalization on the basis of serious game competitions. The purpose of this study was to analyze educational game and game competition and to develop the efficient management strategies.
Many games for English vocabulary learning, such as hangman, cross puzzle, matching, etc, have been developed which are of board-type or computer game-type. Most of these computer games are adapting strategy-style game plays so that there is a limit on giving the fun, a nature of games, to learners who do not like games of this style. In this paper, a system for memorizing new English words is proposed which is based on a single-player car racing game targeting youths and adults. In the game, the core of our system, a learner drives a car and obtains game points by colliding with English word texts like game items appearing on the track. The learner keeps on viewing English words being exposed on the track while driving, resulting in memorizing those words according to a learning principle stating viewing is memorization. To our experiment, the effect of memorizing English words by our car racing game is good, and the degree of satisfaction with our system as a English vocabulary learning tool is reasonably high. Also, previous word games are suitable for the memory enforcement of English words but our game can be used for the memorization of new words.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.1
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pp.9-21
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2022
Mighty is an imperfect information game, similar to the internationally popular four-player card game Bridge, but more complex in terms of game rules and operation. An environment for exploring and analyzing the strategy of the Mighty Game is required, but compared to the development of many simulators for strategy analysis of other card games such as Bridge, there is no analysis tool for the Mighty Game. Even the definition and understanding of the Mighty game at the academic level is lacking. To solve these problems, this paper systematically defined the procedures and rules of the Mighty Game. And based on this definition, we implemented a simulator that can learn Mighty game and analyze various strategies. For the usability and accessibility of the service, the simulator was developed with JavaScript, and various analysis functions are provided in the web environment. Lastly, comparative analysis with other trick-taking games dealt with in the related research domain showed that the Mighty game has its value as an incomplete information game and that there are many characteristics that make it easy to apply AI-based learning methods.
게임 사용자층이 다양화되고 확대되어 감에 따라 게임의 과몰입에 대한 우려가 증가하고 있는 것이 현실이다. 이에 따라 게임에 대한 역기능과 부정적 인식을 넘어서 "유익한 게임", "도움이 되는 게임"으로 변화하기 위한 노력도 최근 몇 년 전부터 활발하게 진행이 되어 왔다. 순기능을 기반으로 한 게임인 기능성 게임(serious game)은, 기존의 게임에서 가지고 있던 단순한 재미 요소 이외에 교육, 학습, 훈련, 치료 등의 특별한 목적을 접목시켜 게임이 가지는 순기능을 더욱 확장시키고자 하는 것이다. 본고에서는 기능성 게임의 응용 분야 및 국내 외 성공 사례를 중심으로 동향을 살펴보고 세계적 흐름을 파악하여, 날로 치열해지고 있는 세계 게임 산업에서 주도권을 갖기 위해 필요한 전략이 무엇인지를 생각해보는 기회가 되고자 한다.
In dynamic systems, such as social and economic systems, complex interactions emerge among its members. In that case, their behaviors become adaptive according to Changing environment. In many cases, an individual's behaviors can be modeled by a stimulus-response system in a dynamic environment. In this paper, we use the Iterated Prisoner's Dilemma (IPD) game, which is simple yet capable of dealing with complex problems, to model the dynamic systems. We propose strategic coalition consisting of many agents and simulate their emergence in a co-evolutionary learning environment. Also we introduce the concept of confidence for agents in a coalition and show how such confidences help to improve the generalization ability of the whole coalition. Experimental results are presented to demonstrate that co-evolutionary learning with coalitions and confidence allows better performing strategies that generalize well.
It takes quite amount of time to study a board game because there are many game characters and different stages are exist for board games. Also, the opponent is not just a single character that means it is not one on one game, but group vs. group. That is why strategy is needed, and therefore applying optimum learning is a must. If there were equal result that both are considered to be best ones during the course of learning stage, Heuristic which utilizes learning of problem area of Jul-Gonu was used to improve the speed of learning. To compare a normal character to an improved one, a jul-gonu game was created, and then they fought against each other. Improved character considered distance and attacked other one. As a result, improved character's ability was improved on learning speed.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.12
no.1
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pp.99-107
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2008
Over online education based on wired Internet technologies, due to recent development of various mobile technologies, education based on mobile environment becomes popular. In the meanwhile, the young students are more interested in game-based education that provides more interaction and instant feedback than one-way cramming education. The purpose of this thesis is to develop a new motivation model for mobile environment and apply the model to the elementary school students. The proposed model, based on Keller's motivation model, is designed to increase study effects through motivating students with various game strategies. The proposed motivation model has the following characteristics. First of all, the best game genre can be provided for each study theme in early planning stage. Second, the model can allow students to have more interests in their study activity by providing various edutainment elements. Third, a stage of producing game synopsis and concrete scenario is included in motivation model. The stage enables more complete combination of game and mobile motivation strategies. Finally, the proposed model allows contents developed to be appled in teaching plan without any refinement. That is, the model allows a teaching plan to be extracted from study contents instantly.
게임은 누구나 선호함에 틀림없는 IT가 가져다 준 훌륭한 놀이이다. 그러나 이러한 훌륭한 놀이가 교육적인 측면으로 조직적이고 체계적으로 구현되지 못하고 있다. 본 연구에서는 여러 장르의 게임을 분석하여 교육에의 시사점을 찾고, 특히 게임을 만드는 것이 정보교육에 어떻게 효과적인지를 연구한다. 게임을 만드는 것은 그것을 직접하는 것보다 자기주도적 학습, 창의적 사고력과 과제 집착력을 향상시키는데 큰 도움을 줄 것이다. 게임을 만드는 활동을 기초로 정보교육 시스템을 설계하고자 한다.
Energy saving is becoming more and more important issue due to lack of resources and limited nature. However, There is a lack of learning status on energy saving in the school field. In particular, in elementary education on energy saving was not linked to practice, and the educational effect was insufficient. Although various kinds of learning tools are utilized, many successful cases of energy saving game strategy are introduced in overseas industry field, and game design is proposed so that energy related education can be played through games. Because energy conservation can not be effective without practice, learning using games as a tool is expected to be more effective than learning based on knowledge transfer in the classroom. We propose a defense game for energy conservation education by using the mission elements, score acquisition element, time limit element, and character element which are the interesting elements of the game designed in the previous research.
It takes quite amount of time to study a board game because there are many game characters and different stages are exist for board games. Also, the opponent is not just a single character that means it is not one on one game, but group vs. group. That is why strategy is needed, and therefore applying optimum learning is a must. This paper used reinforcement learning algorithm for board characters to learn, and so they can move intelligently. If there were equal result that both are considered to be best ones during the course of learning stage, Heuristic which utilizes learning of problem area of Jul-Gonu was used to improve the speed of learning. To compare a normal character to an improved one, a board game was created, and then they fought against each other. As a result, improved character's ability was far more improved on learning speed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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