International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권2호
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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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제22권12호
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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.
어휘학습에서 학습효과을 높이는 데에는 교수자의 일방적인 주입식 교육이 아니라 학습과정에 있어서 학습자들의 능동적인 참여와 흥미유발이 무엇보다도 중요하다. 이를 위해 어휘학습 코스웨어 제작 시 게임요소들을 도입하고 있지만 게임방식의 코스웨어를 설계하고 구현하는데 걸리는 시간과 노력은 교수자들에게 과중한 부담이 되어 실질적으로 활용되고 있지 못하고 있다. 본 연구에서는 학습자들의 능동적인 참여와 흥미를 유발시킬 수 있는 어휘학습 코스웨어를 제작하는데 게임요소를 도입하는 방안에 대하여 연구하고 이를 토대로 크로스워드 퍼즐게임 기반의 어휘학습 코스웨어 저작 도구를 설계하고 이를 구현을 하였다. 이 저작도구는 어휘학습 코스웨어 저작에 필요한 일반적인 기능들을 크로스워드 퍼즐게임 요소의 입력만으로 가능하게 하며, 교수자들이 크로스워드 퍼즐게임형 코스웨어를 보다 쉽고 빠르게 제작할 수 있고 효율적으로 수준별 어휘학습 코스웨어를 제작할 수 있다.
게임 환경에서의 학습은 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다. 그러나, 학습이 게임에서 만족스러운 결과를 산출하기까지는 많은 학습 시간이 요구된다. 이러한 점을 개선하기 위하여 학습시간을 단축시킬 수 있는 방법론들이 필요하다. 본 논문에서는 예측 정보를 이용한 Q-학습의 성능개선 방안을 제안한다. Q-학습 알고리즘에서는 Q-테이블의 각 상태별 선택된 액션을 참조한다. 참조한 값은 예측 모듈의 P-테이블에 저장되고, 이 테이블에서 출연 빈도가 가장 높은 값을 찾아 2차 보상 값을 갱신할 때 활용한다. 본 연구에서 제시한 방법은 상태내의 전이가 가능한 액션의 수가 많을수록 성능이 높아짐을 확인하였다. 또한 실험결과로 실험 중반 이후부터 제안한 방식이 기존 방식보다 평균 9%의 성능 향상을 보였다.
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.
보드게임은 많은 수의 말들과 상태공간을 갖고 있다. 그래서 많은 시간동안 학습을 하여야 한다. 또한 상대방과의 대결이 1 대 1로 이루어지지 않고, 여러 말 대 여러 말로 이루어지므로 전략적인 사고가 필요하다. 그러므로 최적의 학습을 적용하여야 한다. 학습 도중에 동일한 최선 값이 있을 때, 줄고누의 문제 영역 지식을 활용한 휴리스틱을 사용해 학습의 속도 향상을 시도하였다. 강화학습을 이용한 말과 제안한 개선된 강화학습을 이용한 말을 비교하기 위해 줄고누게임을 제작하였다. 그래서 일방적으로 공격을 하는 말과 승부를 하게 하였다. 개선된 말은 거리를 고려하여 상대방 말을 공격하였다. 실험결과 개선된 강화학습을 이용한 말의 성능이 학습속도 측면에서 향상됨을 알 수 있었다.
영재들에게는 교과서에서 요구하는 문제 만들기 수준을 넘어 생활 주변에서 경험하는 다양한 수학적 소재들을 창의적으로 재구성해보는 경험이, 영재 지도 교사에게는 그 학생들의 사고를 이해하고 후속적인 지도를 위한 교훈과 반성이 필요하다. 본 연구는 영재학급 학생들에게 문제 만들기 전략 활용 수업의 가능성을 확인하고, What-If-Not 전략을 배우고 난 영재학생들이 루미큐브라는 보드게임을 자신이 알고 있는 수학적인 요소에 맞게 변형해 본 다양한 사례들을 분석한다. 그 결과물을 교육과정의 내용(주제)별로 제시하고 변형 루미큐브 만들기 수업의 교육적 가치와 영재들을 위한 교육적 시사점을 제안하였다.
요즘 사람들이 많이 즐기는 전략 게임들은 장르가 가지는 특성을 이행하지 못하고 있다. 사용자 객체의 행위에 적절히 대응하는 컴퓨터 객체의 행위를 추론해내지 못함은 물론이고 다양하게 구사되는 사용자의 전략에 대책을 마련할 수 있는 학습 능력을 갖추고 있지 못하기 때문에 사용자들은 별다른 전략 없이 컴퓨터를 상대로 쉽게 게임을 승리할 수 있다. 이에 본 논문에서는 컴퓨터 객체에 추론 능력과 학습 능력을 적용하기 위해서 비단조 추론방식과 귀납적 기계 학습을 적용한 전략게임 인공지능 엔진을 연구한다. 본 논문에서는 다음 3가지 부분에 중점을 두고 엔진을 연구하였다. 첫째 사용자가 제어하는 객체들의 행위를 포괄적으로 모니터하여 사용자의 객체 행위로 추상화하는 사용자 행위 모니터, 둘째 추상화된 사용자의 객체 행위에 대응하는 컴퓨터 객체들의 행위와 사용자의 전략을 학습하는 학습 엔진, 셋째 추상화되어 있는 컴퓨터 객체의 행위를 게임에 반영하는 행위 표현기를 중심으로 연구하고 있다. 특히 본 논문에서는 보다 정확하게 사용자 객체의 전략 행위를 학습하고, 사용자의 객체에 대응하는 컴퓨터 객체 행위를 만들어내기 위해서 비단조 추론과 기계 학습 기법중 하나인 귀납적 학습 방식을 적용하는 2단계의 구조를 연구하고 있다. 즉, 귀납적 학습 방법을 통해서 컴퓨터 객체가 학습한 정보를 바탕으로 비단조 추론을 이용하여 컴퓨터 객체의 행위와 전략을 결정한다. 이에 본 논문에서는 비단조 추론과 귀납적 기계 학습을 적용하여 기존 컴퓨터 객체의 행위와의 차별성을 밝혀내고, 컴퓨터 객체가 향상된 전략을 구사할 수 있게 하는 것이 주된 목표다.
본 연구의 목적은 스마트 기기를 활용한 교수-학습 설계와 학습방법에 대한 새로운 접근 및 방향을 제안하는데 있으며, 첨단 매체를 활용하여 학습자 참여를 촉진하는 게임형태의 주제중심 통합학습 교수설계의 사례를 제시하였다. QR코드를 활용한 주제중심 통합학습의 사례인 퀘스트 기반학습은 학습동기, 경험학습, 사회적 상호작용을 촉진하는 역할을 한다. QR코드를 활용한 설계는 자신의 인지구조를 확장하는데 요구되는 사회적 상호작용 전략, 동기증진 전략, 구성 주의에서 강조하는 복잡한 문제 상황과 스캐폴딩 전략이 포함된 학습자 중심 학습 환경을 지원하였다. 스마트 기기를 이용한 게임형 퀘스트 기반학습을 통해 학습에 대한 흥미 증진, 학습자 중심의 참여 학습, 활동중심, 협력학습, 사회적 상호작용을 통한 지식의 창출 측면에 대한 교수 설계에 창의적인 학습 환경을 제공하는 기회를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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