[2012] 스마트 디바이스 기반 리듬액션 게임을 활용한 초등학교 음악 감상수업에서의 학습 평가, 학습 몰입, 학습 만족 연구

곽소정 (Sojung Kwak), 길태숙(Taesuk Ki). (2012). 한국게임학회 논문지 제 12권 제 11호. 133~122. 한국게임학회

Keyword
음악교육 , 음악게임 , 학습평가 , 학습몰입 , 학습만족 , 교육용게임 , 기능성게임 , Music class , Music Game , Learning assessment , Learning Flow , Learning Satisfaction , Edutainment , Serious Game

Abstract
본 연구에서는 음악게임을 활용한 음악 감상 교육의 효과 및 만족도를 살펴보았다. 이를 위해 경기도 G초등학교 4학년 남녀학생 107명을 대상으로 실험을 실시하였다. 연구결과 음악 게임을 활용한 수업이 음악 감상을 한 수업보다 학습평가와 학습몰입도에 있어서 높게 나타났고, 특히 만족도에서는 확연히 높은 결과가 나타났다. 또한 학습몰입도와 학습만족도는 학습평가에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 스마트 기기를 학교 정규 수업에 적용하여 학습 콘텐츠 설계 방향을 제시하는데 기여할 것으로 본다.

This study is focused on the effect and satisfaction of Education of Music Appreciation by utilizing music game. In order to come up with the result, the study has conducted an experimental comparison using 107 male and female 4th grade students at G-elementary school in Gyeonggi-do. As a result, the class that teaches with the game has relatively higher learning assessment, study involvement and in particular, has a significantly increased satisfaction level than the class that only uses music appreciation. In addition, it analyzes that study involvement and satisfaction has an effect on learning assessment. The results of this research deemed to contribute direction of planning on learning contents by applying Smart Devices in regular school classes.

 

 

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[2013] 초등학교 음악감상수업에서 학습매체에 따른 표현양상 비교

곽소정(Sojung Kwak), 길태숙(Taesul Kihl). (2013). 한국컴퓨터게임학회 논문지. 제 26권 제 1호. pp 137 – 146. 1976-6513. 한국컴퓨터게임학회

Keyword
Music Class, Positive Affect, Creative, Edutainment, Serious Game

Abstract
This study is for analysis in words and pictures of students who are educated about music appreciation with smart devices. 109 male and female students at G-elementary school in Gyeonggi-do has been tested. There are two classes. One is Game Class these students has played music game, and the other is Listening Class these students has just listened the music. The words and pictures of two class students after their own class are compared. The students of Game Class has expressed creatively. In case of the pictures about “Symphonie No. 9 ‘Z nového svĕta’ Op. 95”, most students of Listening Class draw only sharks because of the music used at CF of the shark model ice-cream, but most students of Game Class draw a lot of types: battles, musical instruments, landscapes, etc… As a result, creative expression is expected to the students who are educated with smart devices in regular school classes.


 

[2016] 라이프로깅 애플리케이션을 위한 사용자 행태 분류

권지은(Jieun Kwon), 곽소정(Sojung Kwak), 임윤아(Yoon-ah Lim), 황민철(Min-Cheol Whang), (2016). 한국감성과학회

Keyword
라이프로깅, 사용자 행태, 애플리케이션, Life-logging, User Behavior, Application

Abstract

최근 사용자들의 일상생활을 실시간으로 측정하고 기록하며 타인과의 공유까지 확장되고 있는 라이프로깅 서비스가 증가하고 있다. 특히, 웨어러블 디바이스와 스마트폰의 발달로 애플리케이션에 기반한 라이프로깅 서비스가 대중화되면서 사용자 행태에 의해 서비스 콘텐츠가 제작되고 메뉴화되어 인포그래픽 형태로 제공되고 있다. 따라서 본 논문에서는 라이프로깅 서비스 제작의 기반이 될 수 있는 사용자의 행동을 조사하고, 분류하여 모델화하는데 목적이 있다. 본 연구를 위하여 첫째, 라이프로깅의 개념과 특징을 살펴보고 기존의 라이프로깅 관련 사용자 행태 분류를 분석한다. 둘째, 앞서 살펴본 문헌 자료, 기존 논문 및 라이프로깅 앱에서 사용되고 있는 라이프로깅 관련 사용자 행동 어휘를 수집하고 1차 설문과 적합성 검정을 통한 적절 어휘를 39개 추출한 한다. 이 어휘들을 다시 2차 설문과 통계분석을 통해 최종 19개 사용자 행태 – ‘Eat(먹다)’, ‘Keep house(집안일을 하다)’, ‘Diet(다이어트를 하다)’, ‘Travel(여행하다)’, ‘Work out(운동하다)’, ‘Transit(대중교통 수단을 이용하다)’, ‘Shoot(촬영하다)’, ‘Meet(만나다)’, ‘Feel(감정을 느끼다)’, ‘Talk(말하다)’, ‘Care for(보살피다)’, ‘Drive(운전하다)’, ‘Listen(듣다)’, ‘Go online(온라인에 접속하다)’, ‘Sleep(잠자다)’, ‘Go(가다)’, ‘Work(일하다)’, ‘Learn(배우다)’, ‘Watch(보다)’-로 분류한 모델을 정립한다. 마지막으로 본 연구를 통해 제시한 모델이 라이프로깅 애플리케이션에서의 역할과 한계점을 논할 것이다.

Recently, Life-logging service which has expanded to measure and record the daily life of the user and to share with others are increasing. In particular, as life-logging services based on the application has become popular with the development of wearable-devices and smart-phones, the service content is produced by user behavior and is provided in infographic menu form. Therefore, this paper intends to investigate user behavior based on life-logging service production and model by classification. This study focus on the concepts and features of life-logging and classification of user behavior about life-logging. The user behavior word is collected about life-logging, by the 39 suitable words which are extracted through the first surveys and suitable probations and the 19 final classified words -‘Eat’, ‘Keep house’, ‘Diet’, ‘Travel’, ‘Work out’, ‘Transit’, ‘Shoot’, ‘Meet’, ‘Feel’, ‘Talk’, ‘Care for’, ‘Drive’, ‘Listen’, ‘Go online’, ‘Sleep’, ‘Go’, ‘Work’, ‘Learn’, ‘Watch’ – which are extracted through the secondary surveys and statistical analysis, and the user behavior classification model is established. The model presented in this study the role and limitations of life-logging application of the model presented in this study which is will be discussed.