저는 게임과 데이터 분야에 관심이 있습니다. 본 과제에서는 게임이 사람에게 어떤 영향을 미치는지에 대해 조사하였습니다.

게이미피케이션(Gamification)을 적용한 수업의 학습몰입 및 수업참여도 분석

hypotheses
H1. Gamification-based classes positively affect students’ learning immersion.
H2. Gamification-based classes positively affect students’ class participation.
H3. Higher learning immersion leads to higher class participation.
H4. Gamification improves students’ overall engagement in learning activities.

references
정주영, & 이미화. (2021). 게이미피케이션(Gamification)을 적용한 수업의 학습몰입 및 수업참여도 분석. 교육혁신연구_31(3), pp. 163–187.

본 논문에서는 게임 요소를 활용한 학습 프로그램이 학습 참여와 동기를 높일 수 있는지 분석합니다.

• 우선 논문에 가설이 없음
• 연구문제가 있음
• 연구자가 검증하고자 (혹은 탐구하고자) 하는 문제를 보면 너무 단순함
• 가령 아래 논문 내용을 보면 연구자가 연구하고자 하는 문제를 연구한 논문들이 이미 많이 있음 (조일현 외, 2013; 김영은, 김정은, 2021; Barata et al. 2013)

게이미피케이션은 사회적 유능감, 회복탄력성, 자아존중감, 학업성취도, 학습동기, 학습흥미, 게이미피케이션(Gamification)을 적용한 수업의 학습몰입 및 수업참여도 분석 - 169 - 학습 효능감, 학습태도, 학습효과, 전이학습 등에 효과가 있는 것으로 나타났다(조일현 외, 2013; 김영은, 김정은, 2021; Barata et al. 2013).

1. 아래의 가설은 차이의 (DH) 가설인간 연관의 (AH) 가설인가?
2. 아래의 가설에서 독립변인과 종속변인은 (IV와 DV) 무엇인가?
3. 각 변인은 어떻게 측정이 되었는가? 측정의 수준은 무엇인가?
4. 데이터는 어떻게 얻은면 좋을까?

가설 1 (H1). 모바일 뉴스 앱의 개인화는 뉴스 앱의 지속적 사용 의도에 유의미한 영향을 미친다.

• 위의 가설선언을 보면 영향을 미친다고 되어 있지 “연관이 있다” 혹은 “차이가 있다”라고 명확하게 쓰지는 않았다. 이런 경우에는 연구방법부분의 (대부분 논문의 내용에 연구방법, 측정 등의 소제목이 있다) 내용을 보고 판단해야 한다. 특히 IV와 DV가 어떻게 측정되었는지를 보면 확실하게 답을 할 수 있다.
• 변인의 종류
  • IV. 개인화 = 뉴스앱의 개인화 (personalization)
  • DV. 사용의도 = 지속적 사용의도 (intention of continuous use)
• 측정의 수준: 이에 대한 답을 위해서는
  • 논문의 2. Materials and Methods 섹션을 참조해야 한다.
  • 이 섹션에는 연구자가 언급하는
    • news apps 이 무엇인지
    • personalization 이 무엇인지
    • mobile app personalization
    • news app personalization이 무슨 뜻인지에 대해서 설명을 하고 있다
    • 이를 개념화라고 (conceptualization) 한다.
  • 개념화가 정확히 측정의 수준을 말해주지는 않는다. 이를 알아내기 위해서는 위의 개념화와 더불어
  • 3.2 섹션의 Research Instrument를 보면 된다.
    • <blockqutoe>To measure personalization, we used five items. The first three questions were selected from the scale developed by Komiak and Benbasat [103], and the last two question were taken from Xu and Luo [102], and were modified and made suitable in the context of news apps. A sample question is, “News apps understand my needs”. To measure continuous use intention, the original three items were adapted from the study of Bhattacherjee [104] and made suitable for measuring news app CUI. A sample item is, “I intend to continue using news apps in future”. Both in personalization and CUI, a seven-point Likert scale ranging from “strongly disagree” to “strongly agree” was used to measure all the items. </blockquote>
  • 위를 읽어보면 (마지막 문단), IV는 5문제를 물어서 구했고, DV는 한문제를 이용한듯 하다.
  • 모두 7포인트 스케일을 썼다고 하니 숫자로 측정을 한 것이다. 따라서
  • IV = 숫자
  • DV = 숫자로 측정을 한 것이 명확히 보인다.
  • 이런 경우 첫번째 문제의 가설의 종류는 연관이 (AH) 가설이 된다.
• 더 흥미로운 것은 이 연구자의 연구모델을 visualzation한 것을 보면 모든 가설이 어떻게 설계되었는지 요약해서 볼 수 있다. (구두로 설명추가)
  • 

가설 2 (H2). 성과 기대는 뉴스 앱의 지속적 사용 의도에 유의미한 영향을 미친다.
가설 3 (H3). 개인화는 성과 기대와 뉴스 앱의 지속적 사용 의도 간의 인과관계를 조절하는 역할을 한다.
가설 4(H4). 노력 기대는 뉴스 앱의 지속적 사용 의도에 유의미한 영향을 미친다