[논문]교육 게이미피케이션 환경에서 바틀의 플레이어 유형간 학업 성취도 차이 검증

박성진; 김상균

doi:10.7583/jkgs.2017.17.4.25

교육 게이미피케이션 환경에서 바틀의 플레이어 유형간 학업 성취도 차이 검증
A Validation of Differences in Academical Achievement among Bartle's Player Types in Educational Gamification Environments 원문보기

한국게임학회 논문지 = Journal of Korea Game Society, v.17 no.4, 2017년, pp.25 - 36

박성진 (강원대학교 시스템경영공학과) , 김상균 (강원대학교 시스템경영공학과)

초록
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본 연구의 목적은 교육 게이미피케이션 환경에서 바틀의 플레이어 유형간의 학업 성취도 차이를 검증하는 것이다. 연구를 진행하기 위해 2016년 2학기 K대학교에서 진행된 게이미피케이션 전공과목 수강생 250명을 대상으로 설문조사를 실시했다. 총 235명의 학생이 참여하여 바틀의 플레이어 유형에 대한 설문에 응답했다. 최종 성적 데이터와 플레이어 유형 설문 결과를 종합하고, 통계적 분석을 통해 학업 성취도 차이를 검증했다. 연구결과에 따르면, 각 플레이어 유형별로 유의미한 학업 성취도 차이가 발생했고, 이는 플레이어 유형별로 다른 학습 태도를 가지고 있음을 의미한다. 본 연구결과를 통해 교육 게이미피케이션이 적용된 수업을 구성할 때, 플레이어 유형별 특성을 반영한 수업 커리큘럼개발에 참고가 가능하다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to verify the difference in academic achievement among Bartle's player types in an educational gamification environment. For the research, we conducted a questionnaire survey of 250 students who took courses at the K - university in $2^{nd}$ semester, 2016. A total of 235 people participated a survey. The Overall score data and player type questionnaire results were combined and statistical analysis was used to validate the difference in academic achievement. According to the results, there was a significant difference in academic achievement by each type of players. The result of this study may be used to design a gamified curriculum considering the characteristics of learner's player types.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

다음의 [Table 6]는 본 연구결과인 각 플레이어유형별 학습 성과의 차이를 분석하기 위한 데이터의 타당성을 제시하기 위해 분산분석(ANOVA)을 실시했다. 각 플레이어 유형 간에 유의미한 차이가 있다는 것을 검증하기 위해 제시한다. 분석결과에 따르면, 포인트는 통계적으로 유의미한 결과를 얻지 못했으며, 총점은 통계적으로 유의미한 결과를 얻었다(p < 0.
본 연구는 그러한 게이미피케이션을 교육에만 집중시킨 교육 게이미피케이션 환경에서 진행된 연구다. 교육 게이미피케이션 환경에서 바틀이 고안한 3차원 플레이어 유형[1] 간에 학업 성취도 차이를 검증하는 것이 본 연구의 목적이다. 본 연구를 진행하기 위해 2016년 2학기에 K대학교에서 진행된 게이미피케이션 전공 강의 수강생 250명 중 설문에 참여한 235명을 대상으로 실험을 진행했다.
적용 대상분석 과정에서 플레이어 유형을 분석한다. 본 연구는 교육 게이미피케이션 환경에서 자주 활용되고 있는 바틀의 플레이어 유형을 기반으로 연구를 진행한다.
이는 게이미피케이션이 가진 특징을 활용하여 참가자의 동기와 참여를 촉진하기 위함이다. 본 연구는 그러한 게이미피케이션을 교육에만 집중시킨 교육 게이미피케이션 환경에서 진행된 연구다. 교육 게이미피케이션 환경에서 바틀이 고안한 3차원 플레이어 유형[1] 간에 학업 성취도 차이를 검증하는 것이 본 연구의 목적이다.
본 연구는 바틀의 플레이어 유형별 학업 성취도 차이를 검증하는 것이 목적이다. 연구진행을 위해 235명의 연구 참여자를 모집했으며, 설문도구 개발 및 설문 진행을 통해 데이터를 수집했다.
본 연구의 제한점은 다음과 같다. 첫째, 바틀의 플레이어 유형별 선호하는 게임 메커닉스에 대한 고려 없이 보편적으로 많이 적용되고 있는 PBL 기반으로 연구를 진행한 것이다. 이를 보완하기 위해 각 플레이어 유형별 메커닉스 선호도를 반영한 강의 환경을 조성한 후에 추가 연구를 진행해야 할 것이다.

가설 설정

연구 질문 1: 바틀의 플레이어 유형 분포는 기존의 연구 사례와 비슷한 분포를 유지하고 있는가?
연구 질문 2: 바틀의 플레이어 유형 별로 포인트와 학습 성과에 차이가 존재하는가?

제안 방법

[1]은 1990년대 MUD(Multi User Deongeon)게임이 유행하면서 게임 속 플레이어를 대상으로 플레이어 유형을 분류한 연구다. MUD게임 속 플레이어들의 행동과 패턴을 분석하여 2 차원 플레이어 유형을 개발했다. 여기서 끝내지 않고 지속적인 연구를 통해 플레이어 유형을 3 차원으로 확장시켰다.
설문도구 개발을 위해 [1]이 제안한 플레이어 유형별 조건과 [3], [14]를 참고하여 설문도구를 개발했다. 각 플레이어 유형별로 8개 구인을 설정했으며, 1개 구인별 3개 항목으로 구성되어 총 24개 항목으로 구성했다. 설문도구에 대한 신뢰도는 크론바흐 알파지수(Cronbach Alpha)를 통해 측정했다.
둘째, 본 연구를 진행한 강의의 평가방식은 절대평가였다. 교수자가 설정한 기준만 넘기면 학습자가 원하는 학점을 얻을 수 있기 때문에 상대평가와 다른 동기를 가지고 임했을 것으로 추측된다.
설문도구 개발을 위해 [1]이 제안한 플레이어 유형별 조건과 [3], [14]를 참고하여 설문도구를 개발했다. 각 플레이어 유형별로 8개 구인을 설정했으며, 1개 구인별 3개 항목으로 구성되어 총 24개 항목으로 구성했다.
해당 강의는 절대평가로 진행됐다. 해당 학생들에게 설문을 통해 바틀의 플레이어 유형을 분류하고, 학기 말 최종 점수를 통해 각 플레이어 유형 별 학업 성취도 차이를 검증했다.

대상 데이터

교육 게이미피케이션 환경에서 바틀이 고안한 3차원 플레이어 유형[1] 간에 학업 성취도 차이를 검증하는 것이 본 연구의 목적이다. 본 연구를 진행하기 위해 2016년 2학기에 K대학교에서 진행된 게이미피케이션 전공 강의 수강생 250명 중 설문에 참여한 235명을 대상으로 실험을 진행했다. 해당 강의는 절대평가로 진행됐다.
세 유형의 공통적인 특징으로 다른 플레이어와의 상호작용을 선호한다는 것이다. 본강의는 5~6인 1개조로 구성했고, 강의 대부분을 팀 활동으로 진행했다. 팀 활동이 많은 강의이기 때문에 다른 플레이어와의 상호작용을 선호하는 유형이 강의 참여율이 성적과 연관된 것으로 추측된다.
실험집단은 2016년 2학기 K대학교에서 절대평가로 진행된 게이미피케이션 전공강의 수강생을 대상으로 진행했다. 수강생 250명 중 연구에 참여한 235명을 대상으로 진행했으며 다음의 [Table 1]과 같다. 강의 진행 도중 학생들이 얻은 포인트에 대해 온라인 리더보드를 만들어 확인이 가능하게끔 강의를 설계했다.
본 연구를 진행하기 위해 실험집단을 구성했다. 실험집단은 2016년 2학기 K대학교에서 절대평가로 진행된 게이미피케이션 전공강의 수강생을 대상으로 진행했다. 수강생 250명 중 연구에 참여한 235명을 대상으로 진행했으며 다음의 [Table 1]과 같다.
본 연구는 바틀의 플레이어 유형별 학업 성취도 차이를 검증하는 것이 목적이다. 연구진행을 위해 235명의 연구 참여자를 모집했으며, 설문도구 개발 및 설문 진행을 통해 데이터를 수집했다. 기본 통계검증을 통해 해당 데이터의 신뢰성을 확보했으며, 데이터 분석 결과의 타당성을 검증하기 위해분산분석을 이용했다.

데이터처리

연구진행을 위해 235명의 연구 참여자를 모집했으며, 설문도구 개발 및 설문 진행을 통해 데이터를 수집했다. 기본 통계검증을 통해 해당 데이터의 신뢰성을 확보했으며, 데이터 분석 결과의 타당성을 검증하기 위해분산분석을 이용했다. 분산분석 결과 포인트에서는 유의미한 결과를 얻지 못했으나, 모든 점수를 합산한 총점 데이터에서는 유의미한 데이터를 얻을 수 있었다.
다음의 [Table 6]는 본 연구결과인 각 플레이어유형별 학습 성과의 차이를 분석하기 위한 데이터의 타당성을 제시하기 위해 분산분석(ANOVA)을 실시했다. 각 플레이어 유형 간에 유의미한 차이가 있다는 것을 검증하기 위해 제시한다.
데이터 수집을 위해 구글 독스 설문지(Google Docs Survey)를 사용했으며, 수집된 데이터 분석을 위해 마이크로소프트 엑셀(Microsoft Excel)과통계분석 프로그램인 SPSS(IBM SPSS Statistics 23)을 사용했다.

이론/모형

각 플레이어 유형별로 8개 구인을 설정했으며, 1개 구인별 3개 항목으로 구성되어 총 24개 항목으로 구성했다. 설문도구에 대한 신뢰도는 크론바흐 알파지수(Cronbach Alpha)를 통해 측정했다. 다음의 [Table 2]는 크론바흐 알파지수별 신뢰도의 수준을 나타낸 것이다.

성능/효과

[17]에 따르면, 대인관계와 성적은 개인의 행복감에 유의미한 상관관계가 있음을 밝혀냈다. 대인관계와 성적이 높을수록 개인의 삶의 질이나 행복감이 높은 것으로 나타났다. 이는 매슬로우의 5단계 욕구 위계 중에서 3 단계인 사회적 소속의 욕구와도 연관된다.
이는 본 연구진이 제안했던 연구질문 1에 해당되는 결과이다. 바틀의 2차원 플레이어 유형 관점에서 성취가형이랑 사회형 분포가 전체 플레이어 유형의 70%를 차지했으며, 킬러형은 전체유형 중 가장 적은 비중을 차지했다.
본 분석결과에 따르면, 성취가형, 탐험가형이 전체 비중의 상위 67%를 차지한다. 이는 [14]과 비슷한 비중을 차지하는 것으로 나타났다.
기본 통계검증을 통해 해당 데이터의 신뢰성을 확보했으며, 데이터 분석 결과의 타당성을 검증하기 위해분산분석을 이용했다. 분산분석 결과 포인트에서는 유의미한 결과를 얻지 못했으나, 모든 점수를 합산한 총점 데이터에서는 유의미한 데이터를 얻을 수 있었다.
분석결과에 따르면, 포인트는 통계적으로 유의미한 결과를 얻지 못했으며, 총점은 통계적으로 유의미한 결과를 얻었다(p < 0.05).
뿐만 아니라, 교육 게이미피케이션을 적용하여 학습자들의 의사소통 능력 개선, 학습 태도 개선에서도 유의미한 결과를 도출해냈다. [5]에 따르면,학습자간의 토론 발표 수업을 진행할 때, 교육 게이미피케이션을 통해 청취 수준 개선이 가능하며,그에 대한 집중력 향상도 가능하다.
[7]은 교육 게이미피케이션 콘텐츠를 중, 고등학교 정규 교과 과목에 적용하고,실험-통제 집단을 구분하여 교육 게이미피케이션 콘텐츠의 효과성과 학습자들의 학습 성과 개선에 대해 연구했다. 연구 결과, 교육 게이미피케이션 콘텐츠가 학습 성과 개선 및 향상에 유의미하다는 결과를 도출해냈다. [8]은 평소 부정적으로 인식되던 공학·수학에 교육 게이미피케이션 콘텐츠를 통해 충분히 긍정적인 인식 변화가 가능하다는 것을 제언했다.
[15]는 대학생 164명을 대상으로 바틀의 플레이어 유형 모델 분포 조사 연구를 실시했다. 연구 결과, 해커형과 계획가형, 친구추구형이 가장 많은 비중을 차지했다. 성별간에서는 남자는 계획가형, 해커형, 친구추구형으로 전체 비중과 같은 반면, 여성은 네트워커형, 해커형, 기회추구형이 큰 비중을 차지했다.
[5]에 따르면,학습자간의 토론 발표 수업을 진행할 때, 교육 게이미피케이션을 통해 청취 수준 개선이 가능하며,그에 대한 집중력 향상도 가능하다. 이를 바탕으로 의사결정 능력 향상, 수업에 대한 흥미도도 함께 증가했음을 밝혀냈다.
전체적으로 비교한 경우, 성취가형과 사회형 유형들이 중간에 포진됐다. [19]에 따르면, 외적보상요인과 플레이어간의 관계가 해당 콘텐츠의 지속성에 유의미한 상관관계가 있다는 것을 밝혀냈다.
첫째, [14]의 연구결과와 본 연구결과 중 하나인 플레이어 유형 별 분포가 비슷하게 나온 것으로 확인됐다. 이는 본 연구진이 제안했던 연구질문 1에 해당되는 결과이다.

후속연구

본 연구결과를 바탕으로 교육 게이미피케이션을 활용한 강의를 계획할 경우, 각 플레이어 유형별 학습 성과 예측이 가능해진다. 각 플레이어 유형의 특성과 본 연구결과를 활용하여 강의 계획 단계별 게이미피케이션 콘텐츠의 반응을 미리 예측하여 강의 계획에 반영이 가능할 것으로 기대된다.
첫째, 바틀의 플레이어 유형별 선호하는 게임 메커닉스에 대한 고려 없이 보편적으로 많이 적용되고 있는 PBL 기반으로 연구를 진행한 것이다. 이를 보완하기 위해 각 플레이어 유형별 메커닉스 선호도를 반영한 강의 환경을 조성한 후에 추가 연구를 진행해야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	게이미피케이션이란 무엇인가?	게이미피케이션은 게임을 구성하는 게임적 요소를 게임이 아닌 영역에 접목시켜 참여자간의 협력, 다자참여를 촉진하는 기법이다[2]. 이러한 게이미피케이션의 특징을 교육 환경에 적용한 것이 교육 게이미피케이션이다.
	게이미피케이션이 적용되는 분야로는 무엇이 있는가?	2011년 말부터 게이미피케이션의 정의된 이후로 경영, 교육, 마케팅, 헬스케어 등 다양한 분야에서 게이미피케이션이 적용됐다. 이는 게이미피케이션이 가진 특징을 활용하여 참가자의 동기와 참여를 촉진하기 위함이다.
	게임 속 플러이어 중 기회추구형은 어떤 특징을 가지는가?	즉각적이며 무의식적인 활동을 선호한다. 기회포착능력이 뛰어나며 장애물을 발견했을 경우, 회피하여 목적을 달성한다. 한 가지 일에 집중하는 것 보다 여러 일을 동시 다발적으로 수행하는 것을 즐긴다.

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상세보기
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저자의 다른 논문 :

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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