[논문 리뷰] Planning Gamification Strategies based on User Characteristics and DM: A Gender-based Case Study

Armando M. Toda, Wilk Oliveira외 4명|arXiv (Cornell University)|2019. 05. 22.

Educational Games and Gamification참고 문헌 24인용 수 33

한 줄 요약

논문은 대규모 설문조사와 연관 규칙 학습을 사용하여 교육용 성별 특화 게이미피케이션 요소 추천을 도출하고, 목표-진척 관계와 성별 차별화 요소 선호를 강조한다.

ABSTRACT

Gamification frameworks can aid in gamification planning for education. Most frameworks, however, do not provide ways to select, relate or recommend how to use game elements, to gamify a certain educational task. Instead, most provide a "one-size-fits-all" approach covering all learners, without considering different user characteristics, such as gender. Therefore, this work aims to adopt a data-driven approach to provide a set of game element recommendations, based on user preferences, that could be used by teachers and instructors to gamify learning activities. We analysed data from a novel survey of 733 people (male=569 and female=164), collecting information about user preferences regarding game elements. Our results suggest that the most important rules were based on four (out of nineteen) types of game elements: Objectives, Levels, Progress and Choice. From the perspective of user gender, for the female sample, the most interesting rule associated Objectives with Progress, Badges and Information (confidence=0.97), whilst the most interesting rule for the male sample associated also Objectives with Progress, Renovation and Choice (confidence=0.94). These rules and our descriptive analysis provides recommendations on how game elements can be used in educational scenarios.

연구 동기 및 목표

• 교육에서 성 차이에 맞춘 데이터 기반 게이미피케이션 설계 개발을 촉진한다.
• 전체적으로 그리고 성별별로 가장 선호되는 게임 요소를 식별한다.
• 게임 요소 간의 관계를 발견하고 이것이 사용자 성별과 어떻게 연관되는지 파악한다.
• 교육자들이 게이미피케이션 요소를 선택하고 조합하는 데 실질적으로 활용 가능한 권고를 제공한다.

제안 방법

• 교육에서 사용되는 19개의 게이미피케이션 요소에 대한 선호도에 관한 대규모 설문조사를 수집한다(원자료 N=808; 유효 733).
• 데이터 정규성을 평가하고 성별을 비모수 검정(Mann-Whitney)으로 비교한다.
• 성별별 요소 관계를 밝히기 위해 Apriori 알고리즘으로 연관 규칙을 계산한다(남성의 최소 지지도 10%, 여성의 최소 지지도 20%; 최소 신뢰도 90%).
• 추가 지표(확신도, 리프트, 레버리지로 규칙을 검증한다).

실험 결과

연구 질문

• RQ1 교육에서 게이미피케이션 요소에 대한 선호도에 성별 차이는 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 남학생과 여학생 학습자의 게이미피케이션 요소 간 가장 강한 연관성은 무엇인가?
• RQ3 데이터 기반의 연관 규칙이 교사를 위한 성별 특화 게이미피케이션 설계 지침에 정보를 제공할 수 있는가?
• RQ4 핵심 요소 중 어떤 것이(예: Objectives)가 성별 기반 규칙에서 중심 허브 역할을 하는가?

주요 결과

• 여성은 Progress, Acknowledgement, Data와 Objectives를 연결하는 가장 강한 연관성을 보이며(신뢰도 0.97, 리프트 1.63).
• 남성의 경우 Progress가 Level, Renovation, Choice와 함께 나타나는 두드러진 규칙이 있지만, 사회적 요소에 대해 90% 신뢰도에 도달하는 규칙은 더 적다.
• 두 성별 모두에서 Objective 요소가 규칙의 중심에 있어 교육용 게이미피케이션 설계에서 널리 수용되고 있음을 시사한다.
• 기술적 분석은 여성이 Renovation, Puzzles, and Sensation을 선호하는 반면 남성은 Cooperation, Competition, Classification을 선호함을 보여준다.
• 연관 규칙은 Objective–Progress를 양성별 공통의 널리 수용되는 쌍으로 나타낸다.