본 연구는 그 동안 게임 관련 연구들에서 몰입에 관한 논의들이 대부분 칙센트미하이가 제시하였던 몰입 논의의 틀에서 크게 벗어나지 못했음을 지적하며 칙센트미하이의 몰입 논의의 한계를 보완하고 몰입에 대한 개념적 정의를 주의 혹은 관여로 확장시키고자 하였다. 이에 따라 본 연구는 일인칭 슈팅게임(First Person Shooting) 상황에서 몰입을 자가 보고와 더불어 뇌파라는 생리적 반응 측정을 시도하였다. 이에 따라 본 연구는 난이도와 기술 수준을 독립변인으로 설정하여 자가 보고와 뇌파에 대한 6개의 가설을 설정하였다. 가설 검증을 위하여 본 연구는 집단 내 변인인 난이도(저/고)와 집단 간 변인인 기술 수준(낮음/높음)을 가지고 2×2 실험을 설계하였다. 이에 따라 실험 참가자는 사전 설문을 통하여 56명의 참가자를 선정하였으며 총 52명의 자료가 분석에 동원되었다. 자가 보고로 측정된 몰입은 7점 척도의 3개 문항으로 측정되었으며 3개 문항의 신뢰도는 ...
본 연구는 그 동안 게임 관련 연구들에서 몰입에 관한 논의들이 대부분 칙센트미하이가 제시하였던 몰입 논의의 틀에서 크게 벗어나지 못했음을 지적하며 칙센트미하이의 몰입 논의의 한계를 보완하고 몰입에 대한 개념적 정의를 주의 혹은 관여로 확장시키고자 하였다. 이에 따라 본 연구는 일인칭 슈팅게임(First Person Shooting) 상황에서 몰입을 자가 보고와 더불어 뇌파라는 생리적 반응 측정을 시도하였다. 이에 따라 본 연구는 난이도와 기술 수준을 독립변인으로 설정하여 자가 보고와 뇌파에 대한 6개의 가설을 설정하였다. 가설 검증을 위하여 본 연구는 집단 내 변인인 난이도(저/고)와 집단 간 변인인 기술 수준(낮음/높음)을 가지고 2×2 실험을 설계하였다. 이에 따라 실험 참가자는 사전 설문을 통하여 56명의 참가자를 선정하였으며 총 52명의 자료가 분석에 동원되었다. 자가 보고로 측정된 몰입은 7점 척도의 3개 문항으로 측정되었으며 3개 문항의 신뢰도는 크론바흐 알파 값이 .848(1차)과 .826으로 신뢰할 만한 수준으로 나타났다. 뇌파 자료는 1차게임과 2차게임 동안 각각 10분간 전용 소프트웨어로 수집된 자료를 변환하여 상대값 베타와 절대값 베타를 중심으로 분석하였다. 뇌파 분석은 10분간 게임을 수행한 동안 검출된 뇌파 값에서 평소 상태를 나타내는 기준선의 값을 뺀 값을 가지고 분석하였다. 이에 따른 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 난이도에 대한 주 효과는 검증결과 자가 보고로 측정된 몰입에 대하여 유의미한 것으로 나타났다. 기술 수준이 낮은 집단과 기술 수준이 높은 집단 모두 저 난이도의 게임보다 고 난이도의 게임에서 더 몰입한 것으로 보고되었다. 그러나 뇌전도로 측정된 베타파에 대한 난이도의 주 효과는 전전두엽의 왼쪽과 오른쪽 모두 유의미한 결과를 나타내지 않았다. 둘째, 본 연구에서는 칙센트미하이의 4채널 몰입모델에 따라 기술수준의 주효과를 검증하였다. 그에 따라 본 연구에서는 기술수준을 FPS게임에 대한 인지된 실력으로 정의하였다. 기술수준의 주효과는 검증결과 자가보고로 측정한 몰입에 대하여 유의미한 것으로 나타났다. 자가 보고로 측정된 몰입에 대해 기술 수준이 높은 집단은 기술 수준이 높은 집단보다 몰입 정도가 더 높게 나타났다. 뇌전도로 측정된 베타파에 대한 기술수준의 주 효과의 경우, 전전두엽의 왼쪽에서 측정된 베타파의 상대값과 절대값 모두 기술수준이 높은 집단의 베타파가 기술수준이 낮은 집단의 베타파보다 높게 나타났다. 이에 비해 전전두엽 오른쪽의 경우 유의미한 결과가 전혀 발견되지 않았다. 본 연구의 학문적 의의는 다음과 같다. 첫째, 자가 보고로 측정된 몰입에 대하여 난이도의 주 효과와 기술 수준의 주 효과가 발견되어 칙센트미하이가 제시한 몰입의 정의에 따라 몰입은 도전 정도와 기술 수준이 각각 높은 경우에 발생하는 현상임이 확인되었다. 난이도의 주 효과는 쉬운 게임보다 어려운 게임에서 몰입 정도가 더 높았으며, 기술 수준의 주 효과는 기술 수준이 낮은 집단보다 기술 수준이 높은 집단에서 몰입 정도가 더 높았다. 자가보고로 측정된 몰입에 대한 난이도와 기술 수준의 주 효과는 ‘몰입은 도전 정도와 기술 수준이 모두 높은 경우에서 균형을 이루었을 때 발생하는 현상이다’라는 칙센트미하이의 4채널 몰입 모델을 지지하였다. 둘째, 뇌전도로 측정된 베타파에 대하여 기술 수준의 주 효과가 일부 발견되었다. 뇌전도로 측정된 베타파에 대한 기술 수준의 주 효과는 전전두엽 왼쪽에서 베타파의 상대값과 절대값 모두 기술 수준이 높은 집단이 기술 수준이 낮은 집단보다 높게 나타난다는 결과를 나타냈다. 비록 난이도에 따른 뇌파의 주효과 혹은 난이도와 기술수준에 따른 뇌파의 상호작용 효과를 나타내는 결과까지 도출되지는 못했지만, 기술수준에 따른 몰입의 집단 간 차이가 기존에 자가 보고로 측정되어온 몰입 논의의 방향과 일치한다는 점에서 긍정적이다. 이는 추후 연구에서 뇌파를 통해 몰입의 지표를 측정할 수 있는 단초를 제시하였음은 물론 기존 몰입 연구의 개념적 확장 및 측정상의 보완에도 기여할 수 있을 것으로 보인다.
본 연구는 그 동안 게임 관련 연구들에서 몰입에 관한 논의들이 대부분 칙센트미하이가 제시하였던 몰입 논의의 틀에서 크게 벗어나지 못했음을 지적하며 칙센트미하이의 몰입 논의의 한계를 보완하고 몰입에 대한 개념적 정의를 주의 혹은 관여로 확장시키고자 하였다. 이에 따라 본 연구는 일인칭 슈팅게임(First Person Shooting) 상황에서 몰입을 자가 보고와 더불어 뇌파라는 생리적 반응 측정을 시도하였다. 이에 따라 본 연구는 난이도와 기술 수준을 독립변인으로 설정하여 자가 보고와 뇌파에 대한 6개의 가설을 설정하였다. 가설 검증을 위하여 본 연구는 집단 내 변인인 난이도(저/고)와 집단 간 변인인 기술 수준(낮음/높음)을 가지고 2×2 실험을 설계하였다. 이에 따라 실험 참가자는 사전 설문을 통하여 56명의 참가자를 선정하였으며 총 52명의 자료가 분석에 동원되었다. 자가 보고로 측정된 몰입은 7점 척도의 3개 문항으로 측정되었으며 3개 문항의 신뢰도는 크론바흐 알파 값이 .848(1차)과 .826으로 신뢰할 만한 수준으로 나타났다. 뇌파 자료는 1차게임과 2차게임 동안 각각 10분간 전용 소프트웨어로 수집된 자료를 변환하여 상대값 베타와 절대값 베타를 중심으로 분석하였다. 뇌파 분석은 10분간 게임을 수행한 동안 검출된 뇌파 값에서 평소 상태를 나타내는 기준선의 값을 뺀 값을 가지고 분석하였다. 이에 따른 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 난이도에 대한 주 효과는 검증결과 자가 보고로 측정된 몰입에 대하여 유의미한 것으로 나타났다. 기술 수준이 낮은 집단과 기술 수준이 높은 집단 모두 저 난이도의 게임보다 고 난이도의 게임에서 더 몰입한 것으로 보고되었다. 그러나 뇌전도로 측정된 베타파에 대한 난이도의 주 효과는 전전두엽의 왼쪽과 오른쪽 모두 유의미한 결과를 나타내지 않았다. 둘째, 본 연구에서는 칙센트미하이의 4채널 몰입모델에 따라 기술수준의 주효과를 검증하였다. 그에 따라 본 연구에서는 기술수준을 FPS게임에 대한 인지된 실력으로 정의하였다. 기술수준의 주효과는 검증결과 자가보고로 측정한 몰입에 대하여 유의미한 것으로 나타났다. 자가 보고로 측정된 몰입에 대해 기술 수준이 높은 집단은 기술 수준이 높은 집단보다 몰입 정도가 더 높게 나타났다. 뇌전도로 측정된 베타파에 대한 기술수준의 주 효과의 경우, 전전두엽의 왼쪽에서 측정된 베타파의 상대값과 절대값 모두 기술수준이 높은 집단의 베타파가 기술수준이 낮은 집단의 베타파보다 높게 나타났다. 이에 비해 전전두엽 오른쪽의 경우 유의미한 결과가 전혀 발견되지 않았다. 본 연구의 학문적 의의는 다음과 같다. 첫째, 자가 보고로 측정된 몰입에 대하여 난이도의 주 효과와 기술 수준의 주 효과가 발견되어 칙센트미하이가 제시한 몰입의 정의에 따라 몰입은 도전 정도와 기술 수준이 각각 높은 경우에 발생하는 현상임이 확인되었다. 난이도의 주 효과는 쉬운 게임보다 어려운 게임에서 몰입 정도가 더 높았으며, 기술 수준의 주 효과는 기술 수준이 낮은 집단보다 기술 수준이 높은 집단에서 몰입 정도가 더 높았다. 자가보고로 측정된 몰입에 대한 난이도와 기술 수준의 주 효과는 ‘몰입은 도전 정도와 기술 수준이 모두 높은 경우에서 균형을 이루었을 때 발생하는 현상이다’라는 칙센트미하이의 4채널 몰입 모델을 지지하였다. 둘째, 뇌전도로 측정된 베타파에 대하여 기술 수준의 주 효과가 일부 발견되었다. 뇌전도로 측정된 베타파에 대한 기술 수준의 주 효과는 전전두엽 왼쪽에서 베타파의 상대값과 절대값 모두 기술 수준이 높은 집단이 기술 수준이 낮은 집단보다 높게 나타난다는 결과를 나타냈다. 비록 난이도에 따른 뇌파의 주효과 혹은 난이도와 기술수준에 따른 뇌파의 상호작용 효과를 나타내는 결과까지 도출되지는 못했지만, 기술수준에 따른 몰입의 집단 간 차이가 기존에 자가 보고로 측정되어온 몰입 논의의 방향과 일치한다는 점에서 긍정적이다. 이는 추후 연구에서 뇌파를 통해 몰입의 지표를 측정할 수 있는 단초를 제시하였음은 물론 기존 몰입 연구의 개념적 확장 및 측정상의 보완에도 기여할 수 있을 것으로 보인다.
This study pointed out that past research about flow experience in games were mostly limited to discussions about flow by Csikszentmihalyi. Thus, this study tried to complement past flow discussions and expand definitions of flow to attention or involvement. To do this, this study tried to measure b...
This study pointed out that past research about flow experience in games were mostly limited to discussions about flow by Csikszentmihalyi. Thus, this study tried to complement past flow discussions and expand definitions of flow to attention or involvement. To do this, this study tried to measure brain waves in Fisrt-Person Shooting game situations as well as measuring self-reports. Thus, this study set 6 hypothesis about self-report and brain waves by setting difficulty and skill level as independent variables. To test hypothesis, this study conducted 2×2 mixed-variable design experiment by setting difficulty(low/high) as within variable and skill level(low/high) as between variable. 56 subjects were selected by preliminary survey and 52 subjects were utilized to analyze data. Self-report flow were measured by 3 items of 7-point scale, and reliability among 3 items showed .848(1st) and ,826(2nd) Cronbach’s alpha values. Brain wave data were collected during first and second game using Telescan software. Among those brain waves, absolute beta wave and relative beta wave were used to test hypothesis. Brain wave analysis were run by subtracting baseline value which shows normal body status from brain wave value which were collected during 10-miniutes game play. Research result shows as below. First, main effect of difficulty about self-report flow showed as significant. Both low skill level group and high skill level showed increased flow in high difficulty game than low difficulty game. But main effect of difficulty about brain waves showed as insignificant. Second. this study confirmed main effect of skill level followed by 4-channel flow model by Csikszentmihalyi. Thus, main effect of skill level about self report flow showed as significant. High skill level group showed more flow than low skill level group. In case of main effect of skill level about brain waves, absolute beta and relative beta value in left part of prefrontal lobe showed higher beta value in high skill level group than low skill level group. But right part of preforntal lobe showed insignificant result. The academic value of this study shows as following: first, main effect of skill level and main effect of difficulty about self-report flow were found, confirming the Csikszentmihalyi’s flow model which argues that flow is a state which occurs in high skill level and high challengeness. Main effect of difficulty shows that high difficulty game showed more flow than low difficulty game. Also, main effect of skill level shows that higher skill level group showed more flow. These results supported Csikszentmihalyi’s 4-channel flow model. Second, main effect of skill level about beta wave measured by EEG were partly found. Main effect of skill level about beta wave measured by EEG showed more beta values in high skill level group than low skill level group. Altough main effect of difficulty and interaction effect of difficulty and skill level were showed as insignificant, main effect of skill level about brain wave is accord with previous discussions about flow. This suggests that brain waves can be used to measure indicator of flow. Also, this result can contribute to expansion of definition of flow and supplementation of measurement about flow.
This study pointed out that past research about flow experience in games were mostly limited to discussions about flow by Csikszentmihalyi. Thus, this study tried to complement past flow discussions and expand definitions of flow to attention or involvement. To do this, this study tried to measure brain waves in Fisrt-Person Shooting game situations as well as measuring self-reports. Thus, this study set 6 hypothesis about self-report and brain waves by setting difficulty and skill level as independent variables. To test hypothesis, this study conducted 2×2 mixed-variable design experiment by setting difficulty(low/high) as within variable and skill level(low/high) as between variable. 56 subjects were selected by preliminary survey and 52 subjects were utilized to analyze data. Self-report flow were measured by 3 items of 7-point scale, and reliability among 3 items showed .848(1st) and ,826(2nd) Cronbach’s alpha values. Brain wave data were collected during first and second game using Telescan software. Among those brain waves, absolute beta wave and relative beta wave were used to test hypothesis. Brain wave analysis were run by subtracting baseline value which shows normal body status from brain wave value which were collected during 10-miniutes game play. Research result shows as below. First, main effect of difficulty about self-report flow showed as significant. Both low skill level group and high skill level showed increased flow in high difficulty game than low difficulty game. But main effect of difficulty about brain waves showed as insignificant. Second. this study confirmed main effect of skill level followed by 4-channel flow model by Csikszentmihalyi. Thus, main effect of skill level about self report flow showed as significant. High skill level group showed more flow than low skill level group. In case of main effect of skill level about brain waves, absolute beta and relative beta value in left part of prefrontal lobe showed higher beta value in high skill level group than low skill level group. But right part of preforntal lobe showed insignificant result. The academic value of this study shows as following: first, main effect of skill level and main effect of difficulty about self-report flow were found, confirming the Csikszentmihalyi’s flow model which argues that flow is a state which occurs in high skill level and high challengeness. Main effect of difficulty shows that high difficulty game showed more flow than low difficulty game. Also, main effect of skill level shows that higher skill level group showed more flow. These results supported Csikszentmihalyi’s 4-channel flow model. Second, main effect of skill level about beta wave measured by EEG were partly found. Main effect of skill level about beta wave measured by EEG showed more beta values in high skill level group than low skill level group. Altough main effect of difficulty and interaction effect of difficulty and skill level were showed as insignificant, main effect of skill level about brain wave is accord with previous discussions about flow. This suggests that brain waves can be used to measure indicator of flow. Also, this result can contribute to expansion of definition of flow and supplementation of measurement about flow.
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