Christian S. Loh 박사, Southern Illinois University Carbondale 가상 환경 연구실 소장
I-Hung Li, 연구 조교, 가상 환경 연구실, Southern Illinois University Carbondale
기능성 게임은 원래 교육생/학습자의 의사 결정 능력 향상과 직무 수행 능력 향상을 위한 고급 교육 도구로 개발되었습니다. 현재 군사 및 의료 시뮬레이션 및 훈련에 사용되는 게임을 포함하여, 교육 목적으로 설계된 기능성 게임은 전체의 10% 미만에 불과합니다. 기능성 게임 분석은 어떤 성과 지표를 사용해야 하는지, 이러한 분석을 이해관계자에게 의미 있는 통찰력으로 전환하는 방법을 알고, 학습자에게 적시 (재)교육 및 교정을 제공하여 학습 기관의 투자 수익률(ROI)에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다면 이러한 유형의 교육의 가치를 높일 수 있습니다.
숙련된 개인(전문가)과 초보자 간의 행동 및 인지적 차이는 문헌에 잘 정리되어 있습니다. 역량의 한 요소인 행동 순서는 수행된 행동의 시간적 순서로 구성되며, 교육 성과 평가 목적으로 (가능성이 높은) 전문가와 초보자를 구분하는 데 유용한 것으로 나타났습니다. 전문가와 초보자를 구분하고, 누가 더 빨리 전문가가 될지(더 짧은 교육 기간) 예측할 수 있는 능력은 교육 및 학습 산업에서 매우 중요합니다.
저희는 시리어스 게임에서 플레이어의 행동을 포착하고, 게임 세계를 다양한 세분도의 그리드로 나누어 행동 시퀀스를 코딩했습니다. JMP Pro 12의 부분 최소 제곱 판별 분석(PLS DA) 함수를 사용하여 이러한 변수와 총 게임 완료 시간을 비교하여, 게임 내 행동에 따라 플레이어를 전문가와 초보자로 구분하고, 이를 통해 성과 평가 및 시리어스 게임 분석을 수행합니다.
키워드: 부분 최소 제곱 판별 분석, Serious Games 분석, 액션 시퀀스, 유사성 지수, 성능 평가
