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게임의 학습적 특성을 반영한 게이머 유형화 = The Types of Gamers Based on the Property of Learning
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발행연도
2011
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KDC
300
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27-47(21쪽)
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게임이 하나의 주요 산업으로 부상하면서 게임에 대한 이론적 실무적 관심이 증가하고 있다. 그래서 게임에 대한 많은 연구들이 진행되었지만, 대다수 연구들이 다양한 개별 게임 분야(ex. 온라인 게임, 비디오 게임, 모바일 게임)에 한정되어 연구를 진행함으로써 전체적인 게임의 어떤 특성을 반영하는 것에는 부족하다는 한계점을 가진다.
본 연구는 게임과 같은 경험재가 인지적 학습의 중요성이 강조되는 학습적 특성을 가짐을 반영하여 게이머를 유형화하고자 시도하였다. 이를 위해 학습과 관련된 난이도와 학습의지 측면에 초점을 두었는데, 게임의 난이도는 자극의 복잡성과 새로움에 의해 형성되고 이 자극특성에 끌리는 데 있어 사람마다 차이가 있으며, 이를 넘고자 하는 학습의지 또한 다를 것으로 보고 이에 초점을 맞춰 연구를 진행하였다. 그리고 게임분야에서의 활용을 모색하기 위해 각 유형별 게임 참여요인을 탐색하였다.
연구결과, 게이머가 지각하는‘복잡한 자극의 매력도’, ‘새로운 자극의 매력도’, ‘학습의지’에 따라‘단순 즐김형’, ‘열성적 학습형’, ‘단순 변화 지향형’, ‘안정지향 학습형’, ‘무관심형’등 다섯 유형으로 유형화되었다. 그리고 각각의 유형별로 게임 참여에 영향을 주는 요인들-오락/현실도피, 사회적 상호작용, 도전감, 접근가능성, 경제적 이득, 환상감/각성-에 있어 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 게임에 대한 넓은 시각을 제공하고 기존 연구를 확장하고 있지만, 한편으로 몇 가지 한계점을 가지는데 이는 연구의 마지막 부분에 논의되었다.
This study defines the types of gamer based on the property of learning game. There have been many studies on the types of gamer, but these researches have several limitations. First, most of the studies have progressed in the separated fields of games (ex. online game, mobile game, video game), so there are only few researches that help us understand gamers comprehensively. Second, the previous studies have neglected to reflect natural properties of game such as the traits of cognitive learning.
So, this study attempts to complement the lack of the existing researches with the following purposes. First, it makes an attempt to classify gamers based on the property of cognitive learning. Second, this research intends to find the factors which influenced participation of a game in each type of gamer.
Based on the test processes including cluster analysis, stepwise regression, this study shows several meaningful results. We were able to identify the five types of gamer related to the difficulty and the learning conation. And we found that the factors of game participation are different in each type.
These results provide new perspectives on gamers and contribute to the academic development. Also, these results can be used practically in various fields.
분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.35 | 1.35 | 1.2 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.33 | 1.34 | 1.388 | 0.15 |
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