디지털 게임기반학습에서 학습자 행동 시퀀스 유형에 따른 중도이탈 생존 분석 = Survival Analysis of Dropout in Digital Game-based Learning By Learner Behavior Sequence Types

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 디지털 게임기반학습에서 학습자의 행동 시퀀스 유형을 분류하고, 유형별 중도 이탈 양상을 규명하는 것을 목적으로 수행되었다. 이를 위해 교육용 게임 ‘Wake: Tales from the Aqualab’의 2024 년 1월부터 12월까지 참여한 25,961명의 로그데이터를 분석하였다. 게임 내 행동의 종류에 따라 최적일치법으로 시퀀스 간 거리를 산출하고, 이를 활용하여 K-평균 군집분석을 실시하였다. 이후 N-gram 분석을 실시하여 각 군집별 행동 특성을 밝혔으며, Kaplan-Meier 생존분석과 로그 순위 검정을 통해 군집 간 중도 이탈 차이를 검증하였다. 분석 결과, 게임에 참여한 학습자는 ‘시행착오형 탐험가’(90.1%), ‘몰입형 전략가’(2.5%), ‘탐색형 전략가’(7.4%)의 세 가지로 구분되었다. 시행착오형 탐험가는 게임 내행동을 비효율적으로 반복하는 특성을 보였다. 몰입형 전략가는 게임의 핵심 활동을 중심으로 효율적인 게임 경로에 집중하는 경향이 두드러졌다. 탐색형 전략가는 게임 내 기초 활동인 탐험 활동에 집중하는 양상이 나타났다. 군집별 생존분석 및 로그 순위 검정을 실시한 결과, 세 군집 간 생존곡선에유의한 차이가 나타났다. 몰입형 전략가의 중위 생존 기간은 완료한 임무 수 46개로 가장 길게 나타났으며, 탐색형 전략가(21개), 시행착오형 탐험가(1개) 순이었다. 이는 학습자의 행동 유형별로 게임 플레이 시간에 뚜렷한 차이가 있음을 보여준다. 본 연구의 결과는 게임 초반의 적응 지원, 유형별 맞춤형 개입 전략 설계 등 중도 이탈 방지 전략의 필요성을 시사한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aimed to classify learner behavioral sequence types in Digital Game-Based Learning and to investigate the patterns of dropout among these types. To achieve this, log data from 25,961 participants who engaged with the educational game ‘Wake: Tales from the Aqualab’ were analyzed. Sequence distances were computed using optimal matching based on in-game behavior types, followed by K-means clustering. Subsequently, N-gram analysis identified behavioral characteristics of each cluster, and Kaplan– Meier survival analysis with log-rank tests was conducted to examine differences among clusters. The results showed that the participating learners were classified into three types: ‘Trial-and-Error Explorer’(90.1%), ‘Immersive Strategist’(2.5%), and ‘Exploratory Strategist’(7.4%). The Trial-and-Error Explorer type was characterized by inefficiently repeating in-game actions. The Immersive Strategist type showed a prominent tendency to focus on efficient game paths centered around core activities. The Exploratory Strategist type demonstrated a pattern of focusing on exploration and basic in-game activities. The survival analysis and log-rank test revealed a significant difference in the survival curves among the three clusters. The median survival time was longest for the Immersive Strategists (46 completed missions), followed by the Exploratory Strategists (21 missions) and the Trial-and-Error Explorers (1 mission). This indicates a clear difference in gameplay persistence across learner behavior sequence types. The findings suggest the need for dropout-prevention strategies, such as early-stage adaptation support and type-specific intervention strategies.