TELKOM NIKA , Vol. 13, No. 4, Dece mb er 201 5, pp. 1422 ~1 436   ISSN: 1693-6 930,  accredited  A  by DIKTI, De cree No: 58/DIK T I/Kep/2013   DOI :  10.12928/TELKOMNIKA.v13i4.xxxx    1422      Re cei v ed  Jun e  26, 2015; Revi sed Aug u st  13, 2015; Accepted Sept em ber 2, 201 5  Computing Game and Learning State in Serious Game  for Learning      Ririn D w i  Agustin, A y u P u r w arianti, Kridanto Surendro, Iping S Su w a rdi  ST EI IT B, Jalan Ganesa N o . 10  Ban d u ng, W e st Java, Indones ia   *Corres p o ndi n g  author, em ail :  ririn_d w i a@ u npas.ac. i d , end ro@inform a tika .org , a y u@i n fo rmatika.org,  iping@informat i ka.org      A b st r a ct   In order to s upp ort the ad aptive SGfL,  teac hi ng  mate rials  must b e  represe n ted i n  ga me   compo nent th a t  beco m es th e target of  ad apti v ity. If adaptive  architectur e  of  the ga me  on ly  use  ‘ g a m e stat e ’   (GS) to recog n i z e   play er' s  state, SGfL req u ire  anot her  i ndic a tor – ‘le ar nin g  state ’  ( L S)– to id entify  the  lear nin g  pr ogr ess. It is a n e c essary to for m u l ate c o mp utation a l fra m ew ork for b o th st ates in  SGfL. T h e   computati o n a l f r amew ork w a s divid ed  into tw o  mod u ls,  mac r o-strategy a n d  micr o- strategy . Macro-strateg y   control the  lear nin g  path b a se d on l earn i ng  ma p in AN D-OR Graph d a ta stucture. T h is pap er focus on  t h e   Macro-strategy  mod u l, that  us ing o n li ne, dir e ct, and centrali z e d  ad aptivity  meth od. T he a daptiv ity in ga me   has five c o mp one nts as its t a rget. Bas ed o n  those  ta rget s,  eight  deve l op me nt mod e l s  of SGfL con c ept   w a s enu mer a ted. With si mil a rity an d diffe rence  ana lysis  tow a rd possi bility of  unite d  LS an d GS  i n   computati o n a l framew ork to imp l e m e n t the  nin e   SGfL  con c ept into d e si g n  and  ap plic ati on, there ar e three   grou ps of th e  deve l op ment  mo de ls  i.e. ( 1 ) better  unite d  GS and  LS, ( 2 )  must  ma na ge  LS a nd GS  a s   different e n tity, and ( 3 ) can c hoos e w hether  to be u n ite d  o r  not. In the  mode l w h ich is  u n ited  LS w i th  GS,  computi ng  mo del at the  ma c r o-strategy  mo dul us e an d-or  graph  and  for w ard chain i n g . How e ver, in t h e   opp osite case,  macro-strate g y  requires tw o intelli ge nt  comp utin g soluti ons, those are  and-or gra ph  w i th   forw ard cha i ni ng to   man a g e  LS c o ll abor ated w i th F i nite  State Auto mat a  to  mana ge   GS. T he pro p o se d   computati o n a l  framew ork  of  SGfL w a s res u lted  fro m  the sim i la ri ty  a nd d i ffe ren c e ana l ysi s to wa rd   a l l  possi ble re pre s entatio ns of teach i ng  materi als into  th e ad aptive  co mpo nents of the g a me. It w a s n o t   dep en dent of type of lear ni ng  domai n an d al so of the ga me  genre.      Ke y w ords : Se rious Ga mefor  Lear mi ng, L ear nin g  St ate, Game State, And- Or Graph, F S A      Copy right  ©  2015 Un ive r sita s Ah mad  Dah l an . All rig h t s r ese rved .       1. Introduc tion  Entertainme n t  game  re qui res a daptivity for th e g a m e  mo re f un  a nd u n p r edi ctable [1].  While in th e seriou s g a me f o r lea r nin g  (S GfL), ada ptivity is a necessity beca u se  of SGfL sho u l d   be abl e to adjust to the progress of player skill pr ofi c iency and achievem ent of learning targets.   This p ape r o u tlines a  stu d y of adaptivity in SG fL b y  utilizing theorie s, con s truct s , metho d s,   techni que s, tools, or oth e r artifacts of  adaptivit y in the game, in struction a l de sign frame w o r k,  adaptivity in a se riou s ga me itself. The study re su lts manife ste d  in the form of a flexible  comp uting m odel to the variety of ada ptive  game compon ent wh ich represent ed the tea c hi ng  material, so  versatile  also  for the learni ng dom ain  and gam e genres. O n  this stu d y, ITS  (intellige n t tutoring  sy stem) will be  u s ed  to evaluate th e co mplete ne ss  of comput ational mo del s  SGfL feature s  an intelli ge nt learni ng  system. Th is  pape r is  a subset of the  resea r ch on  the  developm ent  of co ncept  model s a n d  de sign  m odel s of S G fL with thi s  ap proa ch:  th e   transfo rmatio n of non-g a m e  instru ction a l  desig n into the game.   There a r e  three  re sea r ch  are  clo s ely  a s soci ated  wit h  this pa pe r. The  main  o ne i s  the   result of  a  su rvey by L ope z a bout th e  p r og re ss an d t he m o vemen t  of re se arch   at ada ptivity in   the area  of  game [1]. Se con d  i s  the   basi c  th eor y from Reygel u t h  abo ut  in structio nal de si gn  frame w ork,  whi c h  ha s a  micro-strate gy and  ma cro-strat egy t e rmin ology i n  organi zatio nal  strategy,  whi c h  certai nly h a ve an imp a ct on t he deliv ery strategy  and ma nag e m ent strategy [3].  Third, the p a per M D Kickm e ier-Rust, whi c h p r op oses  about ad aptivity in a seriou s gam e, nam ely  a non -inva s ive metho d  of  micro-a daptiv ity, with in the meanin g  a d aptivity towards le arni ng d oes  not interfere with the flow  of game. The  Rust ' s  meth od appli ed in  the case stu d y  on narati v e  game b a sed  learni ng. The  pape r al so touched o n   th e need fo r m a cro-ada ptiv ity that one of its  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA  Vol. 13, No . 4, Decem b e r  2015 :  142 2 – 1436   1423 function s is t o  mana ge th e seq uen ce o f  the curr iculu m . Macro-a d aptivity is expected to b e  n on- invasive as  well [3]. Paper from  MD  KNickmei er-Rust will be  used as  the  primary means of  c o mparis on with SGfL models   pr o p o s ed  in  th is  p a per .   Lope z  cla ssif y  diversity of  re sea r ch result s ab out a d aptivity in the game  ba sed  on the   purp o se, met hod  and  the   targeted  g a m e  comp one nt wa s ad apte d . Thi s  a r ticl e di scuss  ab out  SGfL flexible  co mputing   model s fo r t he 5  di fferen t  game  com pone nts  as  adaptivity target.    Studied ada p t ation method  in this paper was limit ed to the online method with  dire ct adaptiv ity  and centralized me chani sm, and varia b le input only   from player  skill p r ofi c ien c y asp e ct. O n line   adaptivity me ans that  ada ptation  ca rrie d  out  du ring  runnin g  g a me,  co ntroll ed  by the  data  abo ut   learni ng p r og ress of playe r . Dire ct ada ptivit y means that the rules for d e ci si on-m a ki ng a n d   choi ce  of acti ons th at ca n  be sele cted i n  the de ci sio n , has  bee n p r epa re d by th e game  de sig ner  before  ru nni ng the  gam e. Cent rali ze d me cha n ism mean s th at all de cisi on an d a c tio n  for  adaptatio n are done a nd controlle d by one modul e, not  distribute d  to some ind e pend ent age n t s.   The  scope  of adaptatio n t he lea r nin g  t a sk in m a cro - strategy i s   co ntrol the l earning p a th  based  on m a p of  comp ete n cie s . Amo n g  compete n cy have a  pre r equi site  relat i onship. Ma cro - strategy en su re  that a co mpet en cy ca n only b e   stu d ied if its p r e r equi site  ha s bee n ma stered.  Variety ad apti v ity that must  be   p r ovide d   in ma cr o-strat egy of SGfL  a r e  (1 ) to i n tervene  whe n  th e  player i n  the  stu ck,  wh ere no  gam e  state ca n  b e  explore d  (3) lowe r/rai s e   th e  minim u m  t h e   threshold  crit eria for mast ery of  competenci e s based on the trends of  the player's ability to le arn  (4) en co urag e the player to  repeat the game for  achi eve a higher level of  mastery of the   comp eten cie s .   If the ada ptivity model tha t  be p r op ose d  by  M D Kickmeier-Rust i s  non -inva s ive  [3] [9],  this rese arch  cont rary  wa nt to examin e ho w to  int egrate l e a r ni ng with  com pone nts, flow and   logic  of the  game. T he  reason i s  "be c au se  S G fL  must b e  ad a p tive based  on the l earni ng  prog re ss of the playe r , an d the pri m ary  obje c t to be  adapte d  are teaching m a te rials  and  deli v ery  techni que, so  the teaching  material sh o u ld be re pre s ented in a ga me com pon e n t that beco m es  the target of adaptivity". Rese ar ch qu e s tion of the studie s  revie w ed in this p aper i s  how  the   invasive  patte rns of th e  rep r esentation  of  the l ear ning   material  into  5 different  co mpone nts of t he  game, and th en to found flexible com p uting model  f o r ada ptivity  in seri ou s ga me for learni ng   (SGfL).   Reu s e  co mp onent fo r varian of impl e m entation  co ntext is key comp one nt o f  flexible  comp uting m odel. Dom a in  analysis i s  a  method to find the reu s e  compo nent, usin g simila ri ty  and differe nce analysi s  in  the domain  probl em.  Re search in thi s  pape r used  FODA (F eatu r e   Oriente d  Do main Analy s i s )  co nsi s t of  context an al ysis: In o r de r to e s tabli s h  scope, d o m a in   modelin g: in   orde r to  d e fine the  proble m  spa c e, a r chitectural m o deling, i n  o r d e r   to  ch ara c t e rize  the solutio n  space [4] [5].  Detail of the s e stag e  wa s  descri bed i n  rese arch meth od. The  soluti on   spa c e  will be  manifeste d  in  functional m odel an d arch itecural mod e l .      2. Rese arch  Metho d   Picture  1 de scrib ed d e tail  step of resea r ch i n  this  pa per. Contex  analysi s  give  sou r ce  material to  further  re sea r ch . Based  on lit eratu r  re view,  in this chapt er  will be  expl ained  abo ut the  material. The  spa c e of problem in the  form  of an enume r atio n of the varian ts developm ent   model  of SG fL con c e p t. The vari ants wa s d e velo ped b a sed o n  re pre s e n tations  of tea c h i ng   material s o n   a variety of g a me  comp on ent. The n e xt step i s   a nal ysis of  simila rity and differe nce   of the functio nal feature s  t hat req u ire d  for co mputin g the game e n g i ne. That is n o t on asp e ct s of  multimedia in teractio n. Including exp e ri ments  to gai n a firmer  cl arity about h o w to man a ge  learni ng  stat e and  Game State the game  will  be  descri bed al so i n   the research m e thod.  Cha r a c teri stics of th e  solu tion is found  in the   form  of  feature s  a nd comp utational  m odel s be   written in result and analy s is.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930     Com puting G a m e  and Lea rning State in  Seriou s Gam e  for Lea rnin g   (Ririn Dwi  A gustin)  1424     Figure 1. Re search Meth od ology       2.1.  Conte x t Analy s is     2.1.1 Adap ti v i t y   in Game and  the Ad option into S G fL   Adaptivity archite c ture  in   game  could   be  se e n  in  F i gure  2. Ad a p tation m e ch anism  is  listed bel ow.   1.  Monitori ng pl ayer actio n   2.  Interpret player action into  variables in pl ayer modelling  3.  Assig n  value s  into player  mode   4.  Predi ct Next State Experience u s in g ga me  state and  informatio n from player mo del   5.  Con s tru c t ga me eleme n ts  based on the  Next State Experie nce   Gene rally, a daptivity in seri ou s ga m e  co ul d b e   done  by onli ne o r  offline .  Offline   mech ani sm was do ne by survey app roa c h to us er wh en user logi n and befo r e th e game loa d e d ,  so the  en gin e  wa s  call ed  as  “content  g eneration ” . M ean while  onli ne me ch ani sm is  done  al ong   the game  ba sed  on data  obtaine d fro m  model pl a y er (d riven a ppro a ch data )  so th e en gi ne fit  with the nam e “co n tent ad aptation”.   In online m e cha n ism,  rule s an d tech ni que for  de cision ma king  a nd types of d e ci sion s  coul d be ta ke n may use two app roa c h e s, which are  di rect a daptatio n (all thin gs  a r e p r ep are d  b y   desi gne r)  or  indire ct ad ap tation (u sing  machi ne’ s le arnin g  to fin d  cu stomi z ed  com b ination  of   action ). To use indire ct ad a p tation, need  long  en oug h learni ng p r o c ess towa rd s the syste m  an d  a lot of data for autom atic l earni ng.   Refer to the  figure  2, the r e  are  5  differe nt com pon en ts of the  gam e that  could   be the   target of ad aptivity.  If a daptivity is limited onl y by the player compete n ce  proficie ncy,  not  motivation or other mental  conditio n s, then the  5  kinds of comp onent s it is a n  oppo rtunity to   rep r e s ent the  teachin g  ma terials. T hat rule wa s  in du ced from fact  that teachin g  material s a n d   delivery me chani sms th at  will be th e target of t he ad aptivity in SGfL. Map of le arnin g  em bo died  in the orga ni zation of co mpeten ce in  AND- OR G R APH. Co ntrol over the students' le arning  pathways are  the same a s   controlling th e posit io n of stude nts in th e map of learning   Set of differe nt status i n  the gam e wh er e the  play er mu st hav e been i n  on e of the   decl a re d stat us is th e gam e states  sp ace. When th i s   architectu re i s  ado pted int o  SGfL, positi on  of the players can be vie w ed from two angle s ,  the  play map (g ame state ) , and the a ngl e of  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA  Vol. 13, No . 4, Decem b e r  2015 :  142 2 – 1436   1425 learni ng  (lea rning  state). It can  be p r e s umed that   i n  SGfL  sh ould be  man age d game state  (GS)  spa c e  and l earni ng  state  (LS)  sp ace. Ho w spa c e  mana geme n t  for the GS  and LS, if i t  is  asso ciated  wi th the rep r e s entation of te achi ng mate ri als in five opt ion co mpo n e n ts of the ga me     that be   ta rg et of the    ad aptivity is a  rese arch  qu estion that  be comes the  ma in subje c t  of  this  pape r.          Figure 2. Architecture of Adaptivity in  Game – su mm arized from [1 ]-[6-10]       2.1.2 Scope  of Macr ostr a t eg y  in  Instructional Des i gn  Reig eluth def ines frame w o r k of in structi onal  d e sig n  consi s ted  of three el eme n ts,  whi c h   are  Condition , Method,  an d Out c om e [2 ]. The p u rpo s e of  de sign  is to  set the  ri g h t metho d  th at  suite the  con d ition existed  and t he o u tcome expe cte d . There are f our a s pe ct o f  Condition, i. e.:  learni ng  cont ent, learner context,  learni ng context, a nd spe c ific  re quire ment. M e thod  con s i s ts of   orga nizationa l strategy, de livery strateg y , and  mana gement st rat egy. Organi zational strate gy  divided into two levels, wh ich are macro strategy  an d micro  strat egy. Macro  strategy mana ges  “wh a t do I want the Student to learn” a nd “what di d  I know a bout  the Student”. Practically, it is  orga nizi ng le arnin g  co nten ts, what the students h a ve to learn to a c hieve the lea r ning out come ,  how to sort,  con c lu de, o r   synthe size th em. Deliv e r y  strategy i n  m a cro level  introdu ce s lea r ni ng  activity and  controls Mi cro strategy m odule.  M ana gement Strategy ma ke  d e ci sion s to ward s  whi c h conten ts of learnin g  delivere d  in what  conte x t at every  T (time) in l earni ng p r o c ess.  Manag eme n t strate gy nee ds  kno w le dg e abo ut 1)  co ndition a nd p r og re ss  of st udent’ s  lea r ni ng,   2) map of ma terial’s o r ga ni zation, conte x t, and in teraction s , and 3 )  strate gy to  match stu den t’s  c o ndition with material.   Subject s  lea r ned are ma nage d as a  set of  learning state (L S). LS is a cro s s of  comp eten cy levels (Blo om/ A nderso n taxonomy) in   on e domai n and  kno w led ge o b ject (se e  tab l e  1). LS, one with anoth e r,  have a relati on between,  whi c h is u s u a lly made in pre r eq uisite f o rm.  One  LS coul d contain  on e or mo re  kn owle dge  obj e c t. To me asu r e  stude nt’s  ability towa rd s a n   LS, will be ne eded a  stan d a rd d e finition  of player ’ s  m a stery ove r  a n  LS. Learnin g  method u s ed   for an LS  also nee d to be  defined.  Deta ils of subj e c ts in an LS  will  be man age d i n  Micro  strate gy  module.   Referred to [11], in the mic r os trategy was  pr op osed t w o  kind of a c tivity. Those  activities  are l earning  activity and a s sessme nt a c tivity. In t he learni ng a c tivity, SGfL will provide  varia n  of   support for learning ba sed  on player capability to learn t he new  competencies . Judgment about  player’ s  skill  profici e ncy was taken  from  assessm ent  activity only.  So  the player is  not judged by  the length of the learning p r oce s s.  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930     Com puting G a m e  and Lea rning State in  Seriou s Gam e  for Lea rnin g   (Ririn Dwi  A gustin)  1426 Table 1. Lea rning State wa s build fro m  cognitive level x Knowledg e Obje ct  Cognitif Level  Kno w ledge Object  P Q  R  S  Remembering  P1  Q1   R1  S1  Understanding  P2  Q2   R2  S2  Appl y  P3  Q 3   R3  S3      Example of learni ng map  in Figure 3,  sho w  that learni ng targ e t  consi s ted o f  three  comp eten ce s. Compete n ce K1 is a  set  of comp eten ce s in n ode  P1, node P2,  node S1, n o de  S2, node P3,  and n ode S3.  Comp eten ce  K2 is a  set of  com peten ce s in n ode P1,  node  Q1, no d e   S1, node Q 2 , node T1,  node T2, a nd nod e T3. Meanwhile  comp eten ce  K3 is a set  o f   comp eten ce s in node P1, node Q1, no d e  Q2, node R1, node R2, n ode Q3, and  node R3. LS Q1   need s ma stery of LS P1  to  be played.    Manag eme n t strategy take respon sibil i ty  to drive the learning  path ba sed  on the  learni ng  map .  Example in  figure 3, th e path  only  be  starte d from P1, b e ca use  the r e i s   n o   pre r eq uisite  of P1. Learni ng state P2, Q1, and S1 can be le arn ed after play er have ma stered   P1. Learni ng  state S2 wa s opene d for p l ayer if and  o n ly if they have mastered  P2 and S1, that  is the me anin g  of the two a rro ws into the  S2 is  united  with curved li nes.  Crite r ia  of the maste r i n g   of com peten cie s  i s  d e termined  by th e a s sessme n t  re sult of th e playe r   skill  profi c ien c y i n  a   learni ng state .           Figure 3. Rel a tionship Pre r equi site bet wee n  LS      Learning Pol i c y  Adapta tion in Macro  Lev e l  Strate g y   Along le arni ng p r o c e ss,  learne rs’  a b ility is diffe rent o ne to  anoth e r. F o r p r ovid e   adaptivity, the thre shol d value  could  be  differ for ea ch LS, depe nd s on it s difficu lty level. If  it sets  an absolute score for every learner in e v ery LS , then some lea r ne r did not experien c e le arni n g   process in a  few LS, because they  can't fulfill  threshold value of  prerequisite LS. To solve this,  learni ng d e si gner can a ppl y three type s  of policy  o r  a  combi nation  of them. Belo w a r e the th ree   polici e s.give  the le arn e rs  chan ce to  try  again  in fail e d  LS,  with m a ximum limit  of ch an ce s af ter  he get game  over state.    (1)  lower treshol d  for learners who  have  si gns  of  having less ability, so  those learners  could  experie nce th e next LS but  with de grade d qualit y of  challen ges. S G fL ca n p r ovi de 3  kind s  grad e, low, m edium, and hi gh for the tre s hol d.  (2)  to learn e rs who have  su cce s  thro ugh  the w hol e L S  requi red, b u t not with their o p timal   result (hig h tresh o ld), will b e  given ch an ce to re peat a gain   By repeating,  learn e rs are  expecte d to mast e r  the L S  better. Ord e r of LS ope ned can b e   cha nge d to p r event lea r ne rs from gettin g  bored. It  is better for n o n linierity aspe ct if SGfL have  many altern ative material reso urce.     2.1.3. Rule Analy s is For  Combine 5  Game Comp oment as T a rget o f  Ada p tiv i t y   Based  on Fi gure 3, the r e are five types of  comp onent s that have po ssi bil i ties to be  adaptive. T h e o r de r  and  co mbin ation s   can not  be  don e freely, ho weve r. It ha s to  refe r to  comp one nts’  relation s in g a me de sign a s pe cts.    Combi nation  prop osed in F i gure 4 i s  ba sed on detail s   belo w .  a)  Definition of g a me co mpo n ents a c cordi n g to  Rich ard  Rou s e [12] a nd Dave Mo rris [13]  P2 P1 Q1 R2 S2 P3 R3 Q3 R1 Q2 T1 S1 T2 S3 T3 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA  Vol. 13, No . 4, Decem b e r  2015 :  142 2 – 1436   1427 b)  Thre e types o f  order in a r ra nging g a me concept acco rding to  [ 12 ] , whi c h are,   i)  Gam eplay   te c h no lo gy    Story ;   ii)  Tech nolo g y   st o r y   ga m eplay;  and   iii)  Story    ga me p l ay    tech nolog y     c)  Frame w o r k of gameplay de velopment s a nd  game m e chani c from Carlo Fa bri c ato r e [14]   A few prop osi t ion obtaine d are liste d bel ow.   a)  Que s t /Challe nge/Puzzle i s  core of inte ra ction bet wee n  game with  player  b)  Gamepl ay, Game Me cha n i c , and NP C  can n o t defin e sep a rately   (G amepl a y  X  Game Mechanic  X PC/NP C )  c )   Ques t  is  weak  entity  toward s t ory or toward (Gam eplay X Game Mechanic X NP C)  d)  Story can be  followe d by Gameplay  or  Gamepl ay be  followed by  Story   e)  Game wo rld  must b e  rele vant with pl o t. Pl ot is eve n  in that  all  of game  co mpone nt  colla borate to  make sto r y.    chan ge s i n  the ga me world m a ke im pact o n  the  chang e in  the majority o f  compon ents.    f)  At player sto r y or eme r ge n t  story, stor y  wa s create d   by Gamepl ay X Game Me cha n ic X  PC/NPC.     (Gameplay X Game Mec hanic  X PC/NP C ) X Story        Figure 4. Dia g ram of Com b ination  Ru le  for Adaptif Co mpone nt in Game       2.2. Domain Modelling    2.2.1. Enumeration Spac e  of Problem w i th Rule    In this section will be di spla yed eight ki nds of development models of the concept of  seri ou s g a m e s  (see figu re 5),  ba sed  on rule at  fig u re  4 an d u s ing the te rmi nology of  Ca rlo   Fabri c ato r e  and ga me d e velopme n t frame w o r k  ga meplay me chani c that is con c e r ne d with  learnability. F o r  gameplay, starti ng f r om  the  core gameplay i s  fa cilitated by a  core mechanic or  more  Game  p l ay can  be en rich ed  with co re meta game p lay witho u t changi ng the  core m e chani c.  Core me ch an ic can  be e n riche d  with  sa telite mechan ic, in the  form of enh an cement o r  p o w er- up, or alte rna t e mech ani c. Periph eral  ga meplay may  be used if th e story force d  to introdu ce a  new g a mepl a y  to the player.  Que s t is the  essen c e  of the intera ction  of  the game t o  create a  ch alleng e. In the que st   to be represented SGfL teaching mat e rial s. Fo rm s will vary based  co m ponent quest game  whe r e tea c hi ng materi als  are rep r e s ent ed. The si mpl e st is a p u zzl e . The mo st compli cate d is if  the rep r e s ent ation of the material in the form gam epla y  x mechanic  x item/NPC.                          Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930     Com puting G a m e  and Lea rning State in  Seriou s Gam e  for Lea rnin g   (Ririn Dwi  A gustin)  1428 1. Quest as Adaptive C o mpo n ent, Stor y    GamePlay    Quest    2. Quest as Adaptive C o mpo n ent, GamePla y    Story    Quest    3. Stor y  as ad a p tive comp on e n t, Stor y   Gamepl a y    Quest    4. Gamepla y   x  Mecha n ic  x Item/Npc as ada p t ive compo n e n t , Gamepla y   Stor y    Quest     5. Quest as ad aptive com p o n ent, Gamepla y    Quest ( Pla y er Stor y )     6. Gamepla y   x  Mecha n ic  x Item/Npc as ada p t ive compo n e n t, gamepl a y   Quest (Pla yer  Stor y )     7.  Game w o rld  as ada ptive co mpon ent Game w o rl d as LS, Game w o rl d   Gameplay    Sto r y    Quest    8. Game w o rl d as ada ptive co mpon ent, Game w o rl d +  Gamepla y  as LS ,   Game w o rld   Gameplay    Sto r y    Quest      Figure 5. Enumera s i of Pro b lem Spa c e: 10 kin d s of Developme n t Model s SGfL Con c e p t       2.2.2. Similarit y  and Differ e nce Analy s is  Of ea ch  enu meratio n   can  be  affirmed,  they h a ve t he  sam e  p r o b lem, ie  ma nagin g   learni ng  state as  an e n tity that  represents a  co mp etenc y. Characteri stics of  learni ng  state i n   macro s trateg y level of org anizational a nd man agem ent aspect s   of the st rate g y  outlined in  the  previou s   se ction. The im p a ct of differe nce s   in th e compon ents  u s ed to  re pre s ent the  co urse   material in th e game, led to a differen c e  in m anaging  game state (GS) sp ace, whether it ca n be   combi ned  wit h  lea r nin g  the  state  or  not i n  the  scope  o f  Macro s trate g y. Possi bility analy s is  of a n   integrate d  ma nagem enttoward GS an d L S  for each e n u meration ca n be se en in tabel 2.       ga me p l a y   me c h a n i c   (fo llo w   ga me p l a y ) it em / N P C   (fo llo w   ga m e p l a y ) Stor y  ‐ 1g a m e p l a y   (c o r e+ m e t a ) C o r e   Me c h a n i c   [ 1 , 2 ] ( que s t   as   it e m / N P C ) P1 q 1 g a m e w o r l d   A Stor y  ‐ 1+ g a m e p l a y   (c o r e+ m e t a ) C o r e   Me c h a n i c   [ 1 , 2 ] ( que s t   as   it e m / N P C ) P2 q 2 g a m e w o r l d   B Stor y  ‐ 1+ + g a m e p l a y   (c o r e+ m e t a ) C o r e   Me c h a n i c   [1 ,2 ,3 ,4 ] ( q u e st   as   it e m / N P C ) P3 q 3 g a m e w o r l d   C Le a r n i n g   St a t e Ga m e w o r l d   (c o n t e x t   of   St or y   ga me p l a y ,   me c h a n i c , i t e m / N P C ,   qu e s t ) Kn o w l e d g e   Obj e c t   wa s   p r es en t e d   in   qu e s t   (in s p i r e d   by   st or y) St or y   ( e m b b e de d) In s p i r e d   by   St o r y ‐  Suppo r t   th e   Qu e s t game p l ay   me c h a n i c   (fo l lo w   game p l ay ) it em / N P C   ( f o llo w   ga me p l a y ) game p l ay   ( c or e + me ta ) C or e   Me c h a n i c   [1 , 2 ] ( q u e s t   as   it e m / N P C ) P 1 q 1 S t o r y ‐ 1g a m e w o r l d   A game p l ay   ( c or e + me ta ) C or e   Me c h a n i c   [1 , 2 ] ( q u e s t   as   it e m / N P C ) P 2 q 2 S t o r y ‐ 2g a m e w o r l d   B game p l ay   ( c or e + me ta ) C or e   Me c h a n i c   [ 1 ,2 ,3 ,4 ] ( q u e s t   as   it e m / N P C ) P 3 q 3 S t o r y ‐ 3g a m e w o r l d   C Can   be   Fi x e d   Comp on e n t Le a r n i n g   Sta t e Kn o w l e d g e   Ob j e c t   wa s   p r es en t e d   in   qu e s t St or y   (c o n t e x t   of   que s t ) Ga m e w o r l d   (p r e s e n t   the   st or y )   Ga m e p l a y Ga m e   M e c h a n ic I t em / N P C Q u es t   P1 S t o r y ‐ 1 C o r eg a m ep la y   A   +m e t a C o r e   Me c h a n i c   [1 , 2 ] e n e m y   E 1 q 1 G a me w o r l d   A P2 S t o r y ‐ 2 C o r eg a m ep la y    A   +m e t a C o r e   Me c h a n i c   [1 , 2 ] e n e m y   E2 ,   A llied    A 1 q 2 G a me w o r l d   B L e a r ni ng St a t e F o llo w   th e   St o r y Ga m e w o r l d   f o llo w   st or y   ,   ga me p l a y ,   me c h a n i c ,   it em Kn o w l e d g e   Obj e c t   wa s   p r es en t e d   in   St or y G a me pl a y G a me   Me c h a n i c I t e m / N P C P1 Co r e g a m e p l a y   [1 ] C o r e   Me c h a n i c   [1 , 2 ] en e m y   E1 ,   A llie d   A1 ,   A2 ,   A3 St o r y ‐ 1q 1 G a m e w o r l d   A P2 Co r e g a m e p l a y   [1 , 2 ] C o r e   Me c h a n i c   [1 , 2 ] en e m y   E2 ,   A llie d    A1 St o r y ‐ 2q 2 G a m e w o r l d   A P3 Co r e g a m e p l a y   [1 , 2 ] C o r e   Me c h a n i c   [1 , 2 ] + P o w e r U p en e m y   E1 ,   A llie d   A1 ,   A2 ,   A3 St o r y ‐ 3q 3 G a m e w o r l d   B G am e w o r ld   fo l l o w   st o r y   an d   ot he r s   e l em en t Le arn i n g   St a t e Kn o w l e d g e   Ob j e c t   wa s   p r es en t e d   in St o r y ,   In s p i r e d   by   G a m e pl a y , M e c h a ni c ,   It e m / N P C Qu e s t   f o llo w   th e   St o r y ,   ga me p l a y ,   me c h a n i c , i t e m / N P C ga m e p l a y   me c h a n i c   (f o l l o w   ga me p l a y ) i t e m / N P C   (f o l l o w   game p l a y ) ga m e p l a y   (c o r e + m e t a ) Co r e   Me c h a n i c   [ 1 , 2 ] ( que s t   as   subse t   of    it e m / N P C P1 q 1 g a m e w o r l d   A ga m e p l a y   (c o r e + m e t a ) Co r e   Me c h a n i c   [ 1 , 2 ] ( que s t   as   subse t   of    it e m / N P C P2 q 2 g a m e w o r l d   B ga m e p l a y   (c o r e + m e t a ) Co r e   Me c h a n i c   [ 1 ,2 , 3 ,4 ] ( q u e s t   as   subse t   of    it e m / N P C P3 q 3 g a m e w o r l d   C Le a r n i n g   St a t e Ca n   be   Fi x e d   Co mp o n e n t Kn o w l e d g e   Ob j e ct   wa s   p r es en ted   in   que s t Ga m e w o r l d   (c o n t e x t   of   que s t ,   ga m e p l a y ,   mec h a n i c , i tem/ NP C ) Ga m e p l a y Ga m e   Me c h a n i c I t e m / N P C P 1 Co r e ga m e p l a y   [1 , 2 ] C o r e   Me c h a n i c   [1 , 2 ] e n e m y   E1 ,   A lli ed   A1 ,   A2 ,   A q1 G a m e w o r l d   A P 2 Co r e ga m e p l a y   [1 , 2 ] C o r e   Me c h a n i c   [1 , 2 ] e n e m y   E2 ,   A lli ed    A1 q 2 G a m e wo r l d   A P3 C o r e   me ta   game p l a y   [1 , 2 ] + Co r e   Me c h a n i c   [ 1 ,2 ,3 ,4 ] e ne my   E1 ,   A lli ed   A1 ,   A2 ,   A q3 G a m e w o r l d   A Le arn i n g St a t e Kn o w l e d g e   Ob j e c t   wa s   pr e s e n t e d   in   (c r e a t e   st or y) Qu e s t   fo l l o w   ga m e pl a y ,   me c h a n i c , i t e m / N Ga m e w o r l d   fo ll o w   th e   ga me p l a y ,   Ga m e p l a y Ga m e M e ch a n i c I t e m / N P C S t o r y   P1 G a m e w o r l d   X C o r eG a m eP la y C o r e   Me c h a n i c E n e m y   X,   Al l i e d   Y,   It e m   ZS t o r y ‐ Xq 1 P2 G a m e w o r l d   AP e r i p h e r a l   Ga m e P l a y   AC o r e   Me c h a n i c   AE n e m y   A,   A l lied   A,   It e m   AS t o r y ‐ Aq 2 Qu e s t   Fo l l ow   St o r y   &   ga m e p l ay Kn o w l e d g e   Ob j e c t   /   C o m p et en c e   Le a r n i n g St a t e In sp i r e d   by   Ga m e   Wo r l d Ga m e p l a y G a m e M e c h a n i c I t e m / N P C S t o r y   P1 G a m e wo r l d   X C o r eG a m eP la y C o r e   Me c h a n i c   [1 , 2 ] E n e m y   X,   Al l i e d   Y,   It e m   ZS t o r y ‐ Xq 1 P2 G a m e wo r l d   X C o r eG a m eP la y C o r e   Me c h a n i c   [ 1 ,2 ,3 ,4 ] E n e m y   X,   Al l i e d   Y,   It e m   ZS t o r y ‐ Xq 2 P3 G a m e wo r l d   A C o r eG a m eP la y   +m e t a C o r e   Me c h a n i c   [ 1 ,2 ,3 ,4 ] E n e m y   X,   Al l i e d   Y,   It e m   ZS t o r y ‐ Xq 3 P4 G a m e wo r l d   A P e r i phe r a l   Ga m e P l a y   Ac o r e   Me c h a n i c   A   [1 , 2 ] E n e m y   A,   A l lied   A,   It e m   AS t o r y ‐ Aq 4 Kn o w l e d g e   Obj e c t   /   In sp i r e d   by   Ga m e   Wo r l d Q u e s t   Fol l o w   Stor y   &   ga m e p l a y L e a r ni ng   St a t e Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             ISSN: 16 93-6 930   TELKOM NIKA  Vol. 13, No . 4, Decem b e r  2015 :  142 2 – 1436   1429 Table 2.  Lea rning State a nd Game Sta t e Analysis in  Developm en t Model  of the Game  Con c ept          2.2.3. Problem Solv ing Modelling of  Con t rol Lear ning Path on  Learning State Spac e   The st ru cture  of the rep r e s entati on of th e learning  sta t e  spa c e in  Figure 3, in   artificial  intelligen ce termin ology known as AND-OR G r ap h.  Its constructi on co nsi s ts o f  a node, dire cte d   arc  (in / out),  and the relati on betwe en the arcs-i n  on  a node. Some arc in which adjoine d by a  curve d  li ne  o n  a  no de  de clared  the  rel a tionshi p  A N D.  Some   a r c-in on a nod e  that no cu rved  lines  expre s s  the relatio n  O R  [15]. No de s that do  not h a ve the arc-in , referred to a s  a fa ct, whi c h   doe s not h a ve the  arc-out  calle d goal,  and  who h a ve both  called  sub goal. At the practi cal l e vel   comp uting, A N D-O R  G r ap h rep r e s e n te d in senten ce cal c ul us  propo sition s in  the form of  a   spe c ial  cla u se horn. Examples A N D-OR g r ap h re pre s entatio n  in figure  3 in to the cal c ul us of   prop ositio ns  can b e  se en i n  the Figure 6  At LS spa c e,  a nod e represe n ts a  co m peten ce  that  sho u ld b e  m a stered by  player. Arc  stated pre r e q u isite relatio n s hip s . Node  with  a bo w i n  ne ed of  co mpeten ce f r o m  its p a ir  no de.  Control strate gy of the learning path  sta r ts fr om the  node that do es not have t he pre r e qui si te   (Fa c t), di sco v er n ode s th at all p r e r eq uisite s m e t (sub  Go al), t o  the  nod e t hat indi cate s a   compl e te lea r ning out come s studi ed (g o a l). The targ e t  from study is the overall goal no de or  a  part of it.  There are two kind s of ag oritma to buil d  in feren c e e ngine for AND-OR g r ap h, ie forwa r d   chai ning a nd  backward ch aining. The  al gorithm in  a c cordan ce  with the mana g e ment strate gy of  macro-mod u l  is a fo rward  chai ning.  Fig u re  6  de scrib i ng the  forwa r d  ch aining  al gorithm  ap pli ed  to the game "Save The KO D Kingdo m".    2.2.4. The Experiment: Build Protot y p e SGfL ab o u t Lear ning SQL   Experiment s con d u c ted by  buildi ng  two prototy pe  ga me with  different ge nre s , to  su ppo rt   learni ng on t he sam e  topi c, ie SQL. Adaptivit y target compo nen t is a quest. Game versio n 1   impleme n ts e nume r ation 1  (se e t figure 5 )  whi c h de sig n  of the game  mecha n ic at  macro-strate gy  make  LS u n ited with  GS.  The  se con d   versio n  impl e m ent  en ume r ation  numb e r  2,  which g a m e   mech ani c ha ve narrative functio n , so G S  did not unite with LS.  Game vers ion 1, where LS =  GS, is   “SAVE THE  KOD KINGDOM”. It was  adventure  game, em bed ded  story,  with only o ne g a m e me cha n ic in  ma cro lev e l, that is  play er  cho o se a r e a   whe r e the ne xt quest is waiting to be done. Goal of  this SGfL is to colle ct poin t s from solvin g  probl em s in a  kingd om. Ch ara c ter of the  player he re i s  a pri n cess, Ruruna,  who  gets a  sudd e n   duty from his  father to rule  the king dom. The sto r y of this gam e co u l d be se en at figure 8.       Nu Id M o d e l Ho w   to   fi n d   ga me   c o n c ep t l ea r n in g   sta t e   in   mac r o s tr a t e g y g am e   st a t e   in   ma c r o s r a t e gy P o s s i b ilit y   ga me s t a t e                 =    lea r n i n g   st a t e 11 . a q u e s t   ba se d st o r y ‐ gam e p l a y ‐ qu e s t c l a ss   of   qu e s t fc h o o s e   ( m e c ha ni c ,   qu e s t   as   it em ) )    or   fc h o o s e   (c l a s s   of   qu e s t ) p o ssi bl e 21 . b q u e s t   ba se d ga me p l a y ‐ st o r y ‐ qu e s t c l a ss   of   qu e s t fc h o o s e   ( m e c ha ni c ,   qu e s t   as   it em ) )    or   fc h o o s e   (c l a s s   of   qu e s t ) p o ssi bl e 32 . b s t o r y   ba se d st o r y ‐ gam e p l a y ‐ qu e s t sto r y   id   (t r ee)   or   nod e   in   br a n c h   of   tr e e   of   sto r y fc h o o s e(m e c h a n i c s    to   ch o o s e   br a n c h   of   st or y   t r ee)   or   f C h ooc e ( sto r y   id / t r e e ) p o ssi bl e ,   fo r   ch o i ce   of   st or y   id 43 . b ga me p l a y   ba se d ga me p l a y ‐ st o r y ‐ qu e s t C ( ga me pl a y , m e c ha ni c , i t e m / n p c )   =   us ua l l y   tr e a te d   as   lev e l   of   game t h e   le v e ls   of   game mo r e   s u it a b le   to   in t e g r a t e    GS   =   LS ,   as   ch o i ce    or   de c i de d   by   syst e m 54 . a qu e s t   ba se d   +s t o r y ga me p l a y ‐ qu e s t   cr e a t e   sto r y c l a s s   of   qu e s t fc h o o s e(m e c h a n i c s ,   qu e s t   as   it em ) )   fo r   cr e a t e   sto r y i m po ssi b l e   ,   be c a us e   me c h a n i c   mus t   ha v e   f unc t i o n a l   st o r y 64 . b ga me p l a y   ba se d+ st or y ga me p l a y ‐ qu e s t   cr e a t e   sto r y C ( ga me pl a y , m e c ha ni c , i t e m / n p c )   =   us ua l l y   tr e a te d   as   lev e l   of   game fc h o o s e(m e c h a n i c s ,   le v e l) )    fo r   cr e a t e   st o r y i m po ssi b l e   ,   be c a us e   me c h a n i c   mus t   ha v e   f unc t i o n a l   st o r y 75 . a ga me w o r l d   ba se d n o n   h i ra rc h i game w o r l d   =   us ua l l y   tr e a te d   as   lev e l   of   ga me the   le v e ls   of   game mo r e   s u it a b le   to   in t e g r a t e    GS   =   LS ,   as   ch o i ce    or   de c i de d   by   syst e m 85 . b ga me w o r l d   ba se d h i rarc h i c a l   le a r n i n g   st a t e C ( ga me w o r l d , ga me pl a y , m e c ha ni c ,   i t e m / npc )   = u s u a lly   tr e a te d   as   le v e l   th e   le v e ls   of   game mo r e   s u it a b le   to   in t e g r a t e    GS   =   LS ,   as   ch o i ce    or   de c i de d   by   syst e m Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  1693-6 930     Com puting G a m e  and Lea rning State in  Seriou s Gam e  for Lea rnin g   (Ririn Dwi  A gustin)  1430     Figure 6. Pro positio n Cal c ulus fro m  Fig u re 3 an d Forward Ch ainin g  Algorithm        It could  be  se en in  Figu re  7, there  were  two  “!”si g n s .  They were  provided fo r th e playe r   to choo se th em. Engine o f  game that unit lear nin g  st ate and gam e state cont rols computati o n   behin d  these  sign ch oice s that appea red on the  game interfa c e. Captu r e  of computati on  pro c e ss  co ul d be seen i n  Figure 8. Th ere, P1  is  already don e. P2 and Q 1  a ppea red  on t h e   interface a s  t he  choi ce s of  que st which  the play e r  wo uld do  next.  The oth e r l e a r ning  state s   a r e   not yet to be  open ed.   Game ve rsi o n 2 is ALTE RCITY. Its g enre  is  ca ree r  sim u lation;  with ga me m e ch ani c are   action s that  relevant with  carri er m ana g e ment a nd  d a ily life. Que s t wa s put  as  an item,  whi c h is   done by play er in playe r ’s job and trai n i ng whil e  pla y er wa s buil d ing his  ca rrie r . The goal i s  to   colle ct we alth , to get the highe st positio n in the  mo st pre s tigiou s  company in a t o wn  calle d Alter  city, and  to g e t a  pro s p e cti v e co uple s .  Chara c te r of  pl ayer i s   an i n formati c s tech nology  gra d u a te  named  Mad a  who  sta r ts h i s career i n   Altercity.  The r e a r e t w o  ki nds  of lea r ni ng state,  wo rking  state a nd trai ning  state. T r aini ng state repre s e n ted “kno w”  an d  “u nderstan d” competen ce  le vel.  Wo rkin g state  represent  “a pply” co mpet ence.  Infered: contentedall proposition symbol with related data  TabClausa : contentedd norm relational form if IF-THEN clauses  TabCount : contented clausa id and number of premises  Agenda : stack for computation in Forward chaining   Result : contented proposition symbol was known as true  TabTracking : contented proposition have been processed and   become true  Begin  Input (Tabclauses)  Input (tabInfered)  Create(TabCount)  Push( all Fakta, Agenda)  GameOver=False  While agenda.notempty()= false and gameover==false do      P = Agenda.pop()  If  Infered[P].value = false Then { the proposition symbol still false}  {display property atribut of P }  {ask for user, input assesment result of P}   IF assresult>= P.treshold Then             Push(TabTracking,P);            Infered[P].value = True ;            ClausesMatch= Select * From Tabclauses Where Left=P.symbol,             For i=1 to end ClausesMatch Do                 Decrement (TabCount[clausesMatch.Norule]. Count)  If  TabCount[clausesMatch.Norule].Currentcount == 0 then   If  TabCount[clausesMatch.Norule].Symbol is goal Then   {ask for user, input assesment result for the  Goal symbol }                       IF assResult>= Goal.treshold THEN  { save the symbol to Result }                         If Symbol tersebut GoldenGoal then                             Gameover=true { winner, finish game withexcellcene}                         endIF                      ENDIF  E lse                       Push (TabCount[clausesMatch.Norule].Symbol)                      Urutkan agenda berdasarkan nilai heuristic  Endif                    TabCount[clausesMatch.Norule].statusExecute=True  Endif             endFor  {update the count matrix}  Endif   { display  “ try another option”}  Endif  { proposition symbol have been processed-Skip}   Endwhile  1.  If P1  then P2   2.  If P2  then S1   3.  If P2  thenS2   4. If  S2thenP3   5.  If P3  thenT2   6. If  Q1then Q2   7. If  Q1then R1   8.  If Q2 AN D  R1 th en R2   9.  If Q2 the n Q3   10.  If S1 thenQ3   11.  If R2 thenR 3   12. If  Q3then T3   13.  If R3AND   Q3 th enT1   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                             ISSN: 16 93-6 9 30   TELKOM NIKA  Vol. 13, No . 4, Decem b e r  2015 :  142 2 – 1436   1431     Figure 7. Illustration of Ga me Interface versio n 1- pl a y er cho o se si gn!          Figure 8. Cap t ure of Engin e  Impl ementa t ion for Cont rol Learning S t ate      Figure 9 sho w s th e interfa c e of Altercity. From  top-lef t  to bottom-ri ght: MADA b oardi ng to   altercity, a ccompani ed  by allied  Pak E z a,  whi c h  gi ves  clu e s ab o u t wh at to d o  in Altercity. The  next is gl obal  game w o r ld  o f  Altercity, first re si dential  for MA DA, job  anno un cem e nts, Mad a  g o e s  to Altermart,  and Ma da m e t with HRD  of ALTERMA R T to ap ply for job s .Th e  contents  of jo bs  dra w n from th e results of th e executio n o f  the FSA toward the And - Or Graph of L S             Figure 9. Ga me Interface at ALTERCIT Y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.