International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.1
no.2
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pp.236-242
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2003
This paper presents a cooperation strategy between a human operator and autonomous robots for an interactive robot soccer game, The interactive robot soccer game has been developed to allow humans to join into the game dynamically and reinforce entertainment characteristics. In order to make these games more interesting, a cooperation strategy between humans and autonomous robots on a team is very important. Strategies can be pre-programmed or learned by robots themselves with learning or evolving algorithms. Since the robot soccer system is hard to model and its environment changes dynamically, it is very difficult to pre-program cooperation strategies between robot agents. Q-learning - one of the most representative reinforcement learning methods - is shown to be effective for solving problems dynamically without explicit knowledge of the system. Therefore, in our research, a Q-learning based learning method has been utilized. Prior to utilizing Q-teaming, state variables describing the game situation and actions' sets of robots have been defined. After the learning process, the human operator could play the game more easily. To evaluate the usefulness of the proposed strategy, some simulations and games have been carried out.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.12
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pp.217-228
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2022
The study aimed to build an electronic strategy in innovative learning situations for the role of education in combating intellectual currents. A total of 525 Saudi university faculty members and general education teachers were surveyed using two electronic questionnaires. Arithmetic averages and standard deviations, One-way ANOVA, Scheffé's test, Pearson's correlation coefficient, and Cronbach's alpha stability coefficient were used as statistical methods. The study statistically identifies the differences between the study sample at the level of significance (0.05). and the design of a digital application for individual learning to combat deviant intellectual currents to activate them in light of Saudi Vision 2030 by combining the theoretical academic material and turning it into a learning e-game called (crosswords). The game is equipped with hyper media that supports education with entertainment to direct ideas towards the promotion of identity, the development of values towards moderation and the consolidation of intellectual security. Additionally, the learning e-game represents awareness messages in three short films to activate the role of curricula and intellectual awareness centers to apply realistically, innovatively, and effectively.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.6
no.2
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pp.157-164
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2003
To enhance the effect of learning in vocabulary learning, it is important first of all for learner to take active learning and be interested in learning, not cramming education. Due to this background, the instructor sometimes takes advantage of the game concepts in producing the courseware for vocabulary learning. But because of overwhelming overload in making the game-based courseware, it have been not made practical application to vocabulary learning. In this research, we study on the strategy for making practical application of the game concept to producing the courseware for vocabulary learning. And, based on the strategy, we design and implement the authoring tool of courseware for vocabulary learning based on crossword puzzle game. This tool enables instructor to produce the courseware based on crossword puzzle game easily and quickly and to make efficiently the courseware for vocabulary learning with level.
Nowadays, learning of agents gets more and more useful in game environments. But it takes a long learning time to produce satisfactory results in game. So, we need a good method to shorten the learning time. In this paper, we present a strategy for improving the learning performance of Q-learning with prediction information. It refers to the chosen action at each status in the Q-learning algorithm, It stores the referred value at the P-table of prediction module, and then it searches some values with high frequency at the table. The values are used to renew second compensation value from the Q-table. Our experiments show that our approach gets the efficiency improvement of average 9% after the middle point of learning experiments, and that the more actions in a status space, the higher performance.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.07a
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pp.175-178
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2012
이 연구에서는 학습전략 게임 활용 학습에서 자기조절학습능력의 효과를 분석하였다. 그리고 학습전략 게임 활용 학습이 학습자의 학습전략 수준에 따라 자기조절학습능력 신장에 주는 효과성을 검증하여 효과적인 게임 활용 학습 환경 설계에 시사점을 제공하고자 하였다. 연구대상으로서 103명의 초등학생에게 학습전략의 수준을 측정하고 4주간 10차시에 걸쳐 학습전략 게임 활용학습을 실시한 후 자기조절학습능력의 효과를 분석하였다. 연구결과 첫째, 학습전략 게임 활용 학습은 실험집단과 통제집단의 자기조절학습능력에 있어서 통계적으로 유의한 차이가 있었으며 특히 인지조절, 동기조절에서 유의한 차이가 있었다. 둘째, 학습전략 게임 활용 학습은 학습전략 수준별 상, 중, 하 집단의 자기조절학습능력의 향상 차원에서 통계적으로 유의한 차이를 보였으며 특히 중 집단에서 유의한 차이가 있었다.
The constructivism is an important stream of the recent trends of mathematics education. In order for students to construct their knowledge for themselves, above all, it should be a prerequisite that they participate in actively, Using games helps students to participate in learning mathematics actively. I think, up to now, mathematics teachers use games mainly for motivation and it does not connect to true learning mathematics through using games. So, the purposes of this study are developing the mathematical games connecting to mathematical contents closely, designing the teaching models to connect game activities to learning mathematics, and developing several teaching plans using games to mathematics class. In this study, I propose what conditions 'good' game should have, classify games as practice game, concept learning game, and strategy game, and develop 43 games from 1 to 6 grade. And I design the teaching models depending on the game types and develop the teaching plans.
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 Elementary Mathematics Education in Korea
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v.17
no.2
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pp.285-299
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2013
Problem posing activity of which a learner reinterprets an original problem via a new problem suggested, is a learning method which encourages an active participation and approves self-directed learning ability of the learner. Especially gifted students need to get used to a creative attitude to modify or reinterpret various mathematical materials found in everyday usual lives creatively in steady manner via such empirical experience beyond the question making level of the textbook. This paper verifies the possibility of lesson on question making strategy utilization for creativity development of gifted class, and analyzes various cases of students' trials to modify the rules of a board game called Rummikub in application of their own mathematics after learning What-If-Not strategy.
Strategic games are missing special qualities of genre these days. Game engines neither reason about behaviors of computer objects nor have learning ability that can prepare countermeasure in variously command user's strategy. This paper suggests a strategic game engine that applies non-monotonic reasoning and inductive machine learning. The engine emphasizes three components -“user behavior monitor”to abstract user's objects behavior,“learning engine”to learn user's strategy,“behavior display handler”to reflect abstracted behavior of computer objects on game. Especially, this paper proposes two layered-structure to apply non-monotonic reasoning and inductive learning to make behaviors of computer objects that learns strategy behaviors of user objects exactly, and corresponds in user's objects. The engine decides actions and strategies of computer objects with created information through inductive learning. Main contribution of this paper is that computer objects command excellent strategies and reveal differentiation with behavior of existing computer objects to apply non-monotonic reasoning and inductive machine learning.
This research aims at suggesting a case of designing theme-based integrated learning for usage smart media. New approach and direction for developing a gaming instructional design was suggested which can encourage learners to participate in. Quest-based learning, the learning environment design where learners conduct various learner-centered activities, plays an important role of reinforcing the motivation, promoting experiential and cooperative learning based on social interaction. The design using QR codes has been proved to be able to offer the learner-centered learning environment which includes social interaction strategy required for learners expanding their cognitive structure, motivation enhancing strategy encouraging their consistent participation in learning, complex problematic situation and scaffolding strategy emphasized by constructivism. And it is expected to contribute to promoting the design of theme-based integrated learning which is being demanded in the educational environment recently by combining systematic design process and strategies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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