International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.4
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pp.417-419
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2022
This paper undertakes educational games and gamification, their features, importance, and integration into the educational process. Besides outlining features, benefits, and difficulties, it highlights the difference between gaming, gamification, and game-based learning. The article contends that game-based learning and gamification elements such as reward, completion, and cooperation develop students' positive attitudes toward the curriculum and boost their learning motivation.
When interacting with unknown environments, an autonomous agent needs to decide which action or action order can result in a good state and determine the transition probability based on the current state and the action taken. The traditional multiple sequential learning model requires predefined probability of the states' transition. This paper proposes a multiple sequential learning and prediction system with definition of autonomous states to enhance the automatic performance of existing AI algorithms. In sequence learning process, the sensed states are classified into several group by a set of proposed motivation filters to reduce the learning computation. In prediction process, the learning agent makes a decision based on the estimation of each state's cost to get a high payoff from the given environment. The proposed learning and prediction algorithms heightens the automatic planning of the autonomous agent for interacting with the dynamic unknown environment. This model was tested in a virtual library.
The Education has responsibility for predicting the social changes and cultivating global talent which the society needs. The ministry of education, science and technology in govern ment has been the concerns on social educational changes and thus built the '5 31 educational reform policy' in 1995 by the educational reform committee. As a solution of a social change, this paper reviews the three-phase educational information policies, and e-learning and u-learning which are the main technologies in educational information. Also, the technologies of e-learning can be divided into m-learning, t-learning, u-learning, r-learning, game-based learning according to the contents mass media. Among them, this paper introduces the concept of robot-learning, called r-learning, and compares it with u-learning.
With the development of the Internet environment, various types of online reviews are being generated and exchanged among consumers to share their opinions. In line with this trend, companies are making efforts to analyze online reviews and use the results in various business activities such as marketing, sales, and product development. However, research on online review in industry related to 'Video Game' which is representative experience goods has not been performed enough. Therefore, this study analyzed STEAM community review data using machine learning techniques. We analyzed the factors affecting the opinion of other users' game review. We also propose managerial implications to incease user loyalty and usability.
As the number of augmented reality games using augmented reality technology increases, the demands of users are also increasing. Game technologies used in augmented reality games are mainly games using MARKER, MARKERLESS, GPS, etc. Games using this technology can augment the background and other objects. To solve this problem, we want to help develop augmented reality games by analyzing objects in the background, which is an important element of augmented reality. To analyze the background in the augmented reality game, the background object was analyzed by applying a deep learning model using TensorFlow Lite in the UNITY engine. Using this result, we obtained the result that augmented objects can be placed in the game according to the types of objects analyzed in the background. By utilizing this research, it will be possible to develop advanced augmented reality games by augmenting objects that fit the background.
Ju-Han Hwang;Sung Jin Kim;Young Hyun Yoon;Jai Soon Baek
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.277-278
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2023
본 논문은 머신러닝 학습 도구인 Teachable Machine을 활용하여 모션 인식 러닝 액션 게임인 Dino Run Game을 개발하는 것을 목표로 한다. JavaScript, HTML, CSS를 사용하여 기본적인 게임 프레임워크를 구현하고, Google에서 개발한 Teachable Machine의 이미지 인식 모델을 활용하여 웹캠을 통해 사용자의 손 이미지를 인식한다. 이를 기반으로 게임 캐릭터를 제어함으로써 키보드를 사용하지 않고도 게임을 즐길 수 있도록 구현한다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.1
s.45
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pp.83-88
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2007
The goal of this research was to investigate the effect the computer game-based learning has on learning achievement in computer education for middle school students. To achieve this goal 74 middle schoolers were allocated into the experiment group(34 students) with the educational computer games class and the control group(34 students) with the traditional face-to-face class. After identifying the homogeneity of two groups through the pre-test, the experiment was carried out. As a result, the mean difference between the experiment group and the control group was statistically significant. That is, learning achievement of middle schoolers utilizing the computer games was higher than that of the face-to-face class. It is suggested that the game factors should be considered in designing the computer education.
This study tried to look into various linguistic elements of MMORPG and suggested teaching methods to be applied in teaching and learning English. To support this idea, diverse attributes of CALL applications were investigated and suggested suitable position of MMORPG in technological stream of CALL. After that, focusing on 'Goonzu Global', the linguistic environment of MMORPG was considered. Based on aforementioned results, this study proposed an effective method to utilize MMORPG in teaching English adopting three teaching methods; collaborative method, task-based learning and problem-based learning.
In this paper we proposed a gamification methodology for Korean language education. We suggested gamification elements that increased the fun factor and induced immersion by analyzing the successful gamification cases which can be classified into three types; management, Implementation, and self-expression. Then, we analyzed Korean learning theory and methods to extract four key aspects, listening, speaking, vocabulary and culture from eight Korean learning function. Finally, by using Korean Wave contents, we proposed a Korean learning gamification methodology based on the gamification elements and the extracted four key aspects.
To enhance the automatic performance of existing predicting and planning algorithms that require a predefined probability of the states' transition, this paper proposes a multiple sequence generation system. When interacting with unknown environments, a virtual agent needs to decide which action or action order can result in a good state and determine the transition probability based on the current state and the action taken. We describe a sequential behavior generation method motivated from the change in the agent's state in order to help the virtual agent learn how to adapt to unknown environments. In a sequence learning process, the sensed states are grouped by a set of proposed motivation filters in order to reduce the learning computation of the large state space. In order to accomplish a goal with a high payoff, the learning agent makes a decision based on the observation of states' transitions. The proposed multiple sequence behaviors generation system increases the complexity and heightens the automatic planning of the virtual agent for interacting with the dynamic unknown environment. This model was tested in a virtual library to elucidate the process of the system.
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