[Paper] 목적이 있는 게이미피케이션: 학습자들이 학습 동기를 부여하기 위해 선호하는 것

Source: arXiv - 2512.08551v1

Overview

논문 Gamification with Purpose는 학습자가 교육 소프트웨어에서 실제로 원하는 게임‑디자인 요소(GDEs)가 무엇인지 조사합니다. 체계적인 문헌 검토와 대규모 선호도 설문을 결합하여, 학습 동기를 높이면서도 내재적 학습 동력을 약화시키지 않는 게임화 기능을 밝혀냅니다. 이는 학습 플랫폼, MOOC, 기업 교육 도구를 개발하는 개발자에게 직접적인 인사이트를 제공합니다.

Key Contributions

• 학습자 중심 선호 지도: 체계적 문헌 검토를 통해 도출된 10가지 널리 사용되는 GDE에 대한 지도.
• Best‑worst scaling (BWS) 설문: 125명의 참여자를 대상으로 실제 학습자 선호도를 기반으로 한 순위 리스트 생성.
• 정성적 주제 분석: 가시적 진전, 내용 연관성, 실행 가능한 피드백 등 6가지 핵심 동기 요인 도출.
• 목적에 맞는 게임화 설계 가이드라인: 순수 외재적 보상보다 학습을 지원하는 요소를 우선시.
• 오픈소스 시각적 프로토타입: 각 GDE에 대한 프로토타입을 제공해 기존 학습 제품에서 빠른 프로토타이핑 및 A/B 테스트 가능.

Methodology

1. Literature Mining – 최근 HCI, 교육, 게임화 연구를 검토하여 가장 많이 논의된 10가지 GDE(예: progress bar, leaderboard, achievement)를 추출.
2. Prototype Creation – 각 요소에 대해 플랫폼에 구애받지 않는 간단한 UI 목업을 제작, 참가자가 구체적인 시각 스타일이 아닌 개념 자체를 평가하도록 함.
3. Best‑Worst Scaling Survey – 한 번에 세 개의 프로토타입을 제시하고 가장·가장 덜 동기 부여되는 것을 선택하도록 함. 이 강제 선택 방식은 평가 편향을 최소화하면서 강건한 구간 척도 선호 점수를 제공.
4. Qualitative Follow‑up – 개방형 질문을 통해 각 선택 뒤의 “왜”를 수집하고, 표준 주제 분석을 통해 반복되는 동기 테마로 코딩.

이 접근법은 정량적 엄밀성(BWS)과 정성적 깊이를 균형 있게 결합하여, 통계적으로 신뢰할 수 있으면서도 풍부한 맥락을 제공합니다.

Results & Findings

여섯 가지 동기 테마가 도출되었습니다:

1. 가시적 진전 – 학습자는 자신의 진행 상황을 확인하고 싶어합니다.
2. 내용 연관성 – 게임화 요소는 학습 목표와 직접 연결돼야 합니다.
3. 건설적 피드백 – 시기적절하고 구체적인 피드백이 자기조절을 촉진합니다.
4. 역량 및 숙달 – 성장을 나타내는 achievement가 동기를 부여합니다.
5. 사회적 비교(적절할 때) – 리더보드의 제한적 사용은 고성능 학습자를 자극할 수 있습니다.
6. 자율성 – 학습자가 경로를 선택할 수 있는 옵션형 요소.

전반적으로 학습을 시각화하고 자기 평가를 지원하는 요소가 포인트나 가상 화폐와 같은 전통적 외재적 보상보다 우선합니다.

Practical Implications

• Product Roadmaps – 화려한 포인트 시스템을 도입하기 전에 진행 상황을 보여주는 UI 컴포넌트(동적 progress bar, mastery map 등)를 우선 배치.
• API Design – 실시간 피드백을 위한 훅(onAnswerCorrect, onConceptMastered 등)을 제공해 개발자가 즉시 상황에 맞는 신호를 삽입할 수 있게 함.
• Data‑Driven A/B Testing – 제공된 프로토타입을 기준 변형으로 사용하고, progress bar를 leaderboard로 교체했을 때 참여 지표(작업 시간, 완료율)를 측정.
• Adaptive Learning Engines – achievement 임계값을 숙달 모델에 맞추어(예: 개념 지도에서 80 % 숙달 시 achievement 해제) 구현.
• Corporate Training – 규정 준수나 스킬 업그레이드 플랫폼에 concept‑map 시각화를 삽입해 추상적인 규정을 구체화하고 기억을 강화.
• Open‑Source Libraries – 시각적 프로토타입을 재사용 가능한 React/Vue 컴포넌트로 전환해 SaaS 학습 제품 전반에 빠르게 적용.

Limitations & Future Work

• 샘플 다양성 – 125명의 참가자는 주로 대학생이며, K‑12, 직장인, 비영어권 사용자와는 선호도가 다를 수 있음.
• 정적 프로토타입 – 실제 인터랙티브 시스템이 아니라 목업을 평가했으므로, 지연, UI 복잡성 등 실사용상의 마찰을 측정하지 못함.
• 장기 효과 – 설문은 즉각적인 동기 부여만을 포착했으며, 몇 주·몇 달에 걸친 지속적 참여나 학습 성과는 다루지 않음.
• 향후 연구 방향 – 장기 현장 실험, AR/VR 등 신흥 메커니즘 포함 확대, 문화적 차이에 따른 게임화 선호도 탐색 제안.

Authors

• Kai Marquardt
• Mona Schulz
• Anne Koziolek
• Lucia Happe

Paper Information

• arXiv ID: 2512.08551v1
• Categories: cs.SE, cs.CY, cs.HC, cs.MM
• Published: December 9, 2025
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