교육용 게임의 메타데이터 개발은 게임 콘텐츠로서, 독립적인 학습 자원으로서, 또 게임 기반 LCMS에서 학습 컴포넌트로 활용되기 위해서는 매우 중요한 작업이다. 그러나 에듀테인먼트와 교육용 게임 시장은 신생산업 분야인 관계로 체계적인 메타데이터 개발이 진행되지 못했다. 따라서 본 논문은 먼저 교육용 게임 메타데이터 설계의 방법을 수립하고 이에 따라 메타데이터 프로토타입을 개발하였다. 그리고 추출된 메타데이터 요소를 전문가 집단의 검증을 거쳐 교육용 게임의 메타데이터로 정의하였다. 본 연구에 의해 개발된 교육용 게임의 메타데이터 프로토타입이 표준화 단계를 거쳐 공영 기관에 의해 운영된다면 학습자와 교수자, 개발 기관에게 검색과 관리, 재사용의 편리함을 제공하고 중복 투자 방지 등의 효과를 기대할 수 있다.
교육용 게임의 메타데이터 개발은 게임 콘텐츠로서, 독립적인 학습 자원으로서, 또 게임 기반 LCMS에서 학습 컴포넌트로 활용되기 위해서는 매우 중요한 작업이다. 그러나 에듀테인먼트와 교육용 게임 시장은 신생산업 분야인 관계로 체계적인 메타데이터 개발이 진행되지 못했다. 따라서 본 논문은 먼저 교육용 게임 메타데이터 설계의 방법을 수립하고 이에 따라 메타데이터 프로토타입을 개발하였다. 그리고 추출된 메타데이터 요소를 전문가 집단의 검증을 거쳐 교육용 게임의 메타데이터로 정의하였다. 본 연구에 의해 개발된 교육용 게임의 메타데이터 프로토타입이 표준화 단계를 거쳐 공영 기관에 의해 운영된다면 학습자와 교수자, 개발 기관에게 검색과 관리, 재사용의 편리함을 제공하고 중복 투자 방지 등의 효과를 기대할 수 있다.
We think that it is important to develop the metadata for educational game. Because they are applicable to game contents, separate learning sources and studying components in the game-based LCMS. But markets of eduainment and educational games are newborn field, so systematic development of metadata...
We think that it is important to develop the metadata for educational game. Because they are applicable to game contents, separate learning sources and studying components in the game-based LCMS. But markets of eduainment and educational games are newborn field, so systematic development of metadata is not advanced yet. Therefore in this paper, we first established the design process of educational game metadata, and then according to the rule, we suggested this as a prototype. And we defined the extracted data as metadata for educational game through inspection of an expert group. If these metadata prototype are operated by adopting through standardization stage of public institutes, we can provide the convenience of searching, managing and recycling these metadata to learner, instructor and the developing institute. And we can also expect the prevention of overlapping investment.
We think that it is important to develop the metadata for educational game. Because they are applicable to game contents, separate learning sources and studying components in the game-based LCMS. But markets of eduainment and educational games are newborn field, so systematic development of metadata is not advanced yet. Therefore in this paper, we first established the design process of educational game metadata, and then according to the rule, we suggested this as a prototype. And we defined the extracted data as metadata for educational game through inspection of an expert group. If these metadata prototype are operated by adopting through standardization stage of public institutes, we can provide the convenience of searching, managing and recycling these metadata to learner, instructor and the developing institute. And we can also expect the prevention of overlapping investment.
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문제 정의
그러므로 본 논문은 교육용 게임의 메타데이터 프로토타입을 개발하였다. 본 논문의 2장에서는 관련 문헌 및 선행연구를 고찰하였고 3장에서는 교육용 게임의 메타데이터 요소 추출에 대하여, 4장에서는 교육용 게임 메타데이터 정의에 대하여, 5 장에 결론을 다루었다.
필요한 작업이다. 따라서 본 논문은 교육적 특성과 게임의 특성을 모두 가지고 있는 교육용 게임을 대상으로 메타데이터 프로토타입을 개발하였다 .
일반적으로 알려져 있는 메타데이터 설계의 유형은 네임 스페이스형 메타데이터, 확장형 네임스페이스 메타데이터, 어플리케이션 프로 파일형 메타데이터의 3가지가 있다. 본 논문은 확장형 네임스페이스 메타데이터 설계 유형을 채택하였는데 이것은 기존 표준안을 기준으로 개발 분야의 특성을 의미적으로 매핑하고 추가하여 메타데이터를 개발하는 것이다.
제안 방법
그러나 본 논문에서는 서비스 개시 전에 추가로 게임 개발 실무자, 전문 연구원, 교수 학습 설계자로 구성된 46명의 전문가 집단[표 3 참고]을 대상으로 설문조사를 실시하여 이것을 반영하여 메타데이터를 정의하였다. 물론 서비스를 시작한 후 업데이트 작업은 다음 연구 분야로 남겨둔다.
그러므로 이번 단계에서는 게임과 교육용 게임을 위한 정보 제공 사이트들을 분석하여 우선적으로 필요한 요소들을 추출하고 멀티미디어 자원의 표준 메타데이터 요소 중 교육용 게임과 관련된 요소들을 조사하여 매핑하였다. 여기서 참조된 게임 포털사이트로 gamenet, gg게임, 게임타임, 머드포유, 게임메카, 게임어바웃, allgame 등을 대상으로 분석하였으며 [12][13][14][15][16][17][18] 교육용 게임 판매와 서비스를 하는 사이트를 대상으로는 게임 크로스, 하나엔터테이먼트, NEXON, 에듀박스를 대상으로 하였다[19][20][21][22].
마지막으로 추출된 요소를 대상으로의 미상 동일하거나 혼동이 있는 요소를 분석하였는데 technical 범주의 requirement mini_version 항목과 requirement maxi_version 항목은 시스템의 종류가 video나 portable인 경우 그 값을 따로 관리하지 않는 경우가 대부분이고 onTine game이나 pc package game 인 경우는 os, cpu, memory, graphic card 등 요소별로 요구되는 최소 사양을 따로 관리하므로 혼란을 피하기 위해 제거하여 필수요소가 10개, 선택 요소가 58개로 최종적으로 추출되었다. 따라서 9개의 범주에 68개의 메타데이터 요소를 최종적으로 확정하고 추출된 각 요소에 대해 자료형, 반복 횟수, 필수요소와 선택 요소를 구분하여 교육용 게임의 메타데이터를 [표 6]과 같이 정의하였다.
따라서 본 논문에서도 추출된 교육용 게임을 위한 메타데이터를 각 요소에 대해 [표 4]에 나타난 응답 비율과 3점 척도에 의한 평점 요소 구간에 따라 [표 5]에 제시한 기준에 의해 선별 작업을 하였다.
따라서 본 연구에서는 아래 [그림 11과 같은 메타데이터 설계 방법을 수립하고 정확성을 위해 전문가집단의 설문조사를 추가하여 개발을 진행하였다.
본 논문은 교육용 게임의 메타데이터 개발을 위해 먼저 메타데이터 개발 방법을 수립하고 이에 따라 교육용 메타데이터 표준안들의 분석과 필요요소 추출, 교육용 게임의 특성을 반영한 요소들과의 매핑을 통해 초안을 만들었다. 여기에 전문가 집단의 설문조사를 반영하여 필요 요소를 추출하고 필수요소, 선택요소를 확정하고 스키마를 정의하여 개발되었다.
세계적인 교육용 메타데이터 표준안들을 분석하여 교육용 게임을 위한 요소들을 매핑하여 공통요소들을 추출하였다. 이 작업은 개발된 메타데이터와 표준안과의 호환성을 제공한다.
앞의 두 단계에서 추출된 요소들을 전체적으로 매핑하여 공통 요소는 추출하고 의미적으로 유사한 요소들을 통합하였으며 교육용 게임에 적합지 않는 요소들을 제거하여 9개 범주에 70개의 요소로 구성된 메타데이터 초안을 만들었다. 그런데 메타데이터의 적합성이나 효율성을 평가할 평가 지표로 알려진 것이 없으므로 세계적인 메타데이터 표준안들은 해당 기관에서 개발된 메타데이터를 일정기간 서비스하면서 일반 사용자와 전문가의 의견을 수렴하고 로그값들을 분석하여 업데이트하는 것으로 알려져 있다.
초안을 만들었다. 여기에 전문가 집단의 설문조사를 반영하여 필요 요소를 추출하고 필수요소, 선택요소를 확정하고 스키마를 정의하여 개발되었다.
전문가 집단의 설문의 내용은 초안으로 제시된 메타데이터 각 요소에 대해 필수(1), 선택(2), 불필요(3) 중에서 선택하는 3점 척도로 응답하는 방법으로 구성되었다.
성능/효과
그 결과 기존 교육용 메타데이터 표준안의 7개의 필수 요소 외에 세 집단에서 평균 75% 이상이 필수요소로 선택한 요소를 선별한 결과 3개의 요소가 추가되어 총 10개의 필수 요소가 추출되고 나머지 요소 60개는 선택 요소로 메타데이터에 포함되었으며 제거된 요소는 없다. 마지막으로 추출된 요소를 대상으로의 미상 동일하거나 혼동이 있는 요소를 분석하였는데 technical 범주의 requirement mini_version 항목과 requirement maxi_version 항목은 시스템의 종류가 video나 portable인 경우 그 값을 따로 관리하지 않는 경우가 대부분이고 onTine game이나 pc package game 인 경우는 os, cpu, memory, graphic card 등 요소별로 요구되는 최소 사양을 따로 관리하므로 혼란을 피하기 위해 제거하여 필수요소가 10개, 선택 요소가 58개로 최종적으로 추출되었다.
둘째, 키워드 검색의 대규모 결과에서 원하는 정보를 여러 단계에 걸쳐 찾기 보다는 메타데이터를 이용해 높은 적중률과 빠른 검색을 할 수 있다.
요소는 없다. 마지막으로 추출된 요소를 대상으로의 미상 동일하거나 혼동이 있는 요소를 분석하였는데 technical 범주의 requirement mini_version 항목과 requirement maxi_version 항목은 시스템의 종류가 video나 portable인 경우 그 값을 따로 관리하지 않는 경우가 대부분이고 onTine game이나 pc package game 인 경우는 os, cpu, memory, graphic card 등 요소별로 요구되는 최소 사양을 따로 관리하므로 혼란을 피하기 위해 제거하여 필수요소가 10개, 선택 요소가 58개로 최종적으로 추출되었다. 따라서 9개의 범주에 68개의 메타데이터 요소를 최종적으로 확정하고 추출된 각 요소에 대해 자료형, 반복 횟수, 필수요소와 선택 요소를 구분하여 교육용 게임의 메타데이터를 [표 6]과 같이 정의하였다.
본 논문의 연구를 통해서 교수자가 교육용 게임을 재활용, 가공, 변경, 조합하여 새로운 학습 콘텐츠를 생산하는데 효율성을 제공할 수 있게 해주고 학습자에게는 원하는 교육용 게임을 편리하고 정확하게 검색할 수 있어 학습에 활용함으로서 교육적 효과를 제공할 수 있다. 또한 에듀테인먼트 메타데이터 개발과 게임의 메타데이터 표준화 작업에 반영할 수 있으며 나아가 서로 다른 플랫폼, 제작 회사, 서비스 회사들 간의 관리, 유통의 표준화로 인해 교육용 게임이 게임 기반 학습의 컴포넌트로 호환되어 상호 운용될 수 있으므로 발전적인 비즈니스 모델을 수립하는데 일조할 수 있다.
055로 나와 95% 신뢰도 범위에 들어간다. 설문을 분석한 결과 초안의 메타데이터 요소들이 세 전문가 집단 평균 97% 수준으로 적합하게 추출되었음을 증명되었다. 전체요소 수 70개 중에 60개가 평점 2.
셋째, 서로 다른 시스템 사이에서 상호 운용성이 제공되어 자료의 교환이나 관련 자료의 검색이 가능해 원하는 정보를 통합해 활용할 수 있다.
설문을 분석한 결과 초안의 메타데이터 요소들이 세 전문가 집단 평균 97% 수준으로 적합하게 추출되었음을 증명되었다. 전체요소 수 70개 중에 60개가 평점 2.0 이상으로 나와 85.7%의 적합도를 보이므로 초안으로 제시된 요소추출은 유효하다고 할 수 있다. 또한 [그림 2]에 나타낸 것처럼 추출된 요소에 대해 전문가 집단 모두 각 항목의 평점 2.
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