본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

게임 기반 학습에서 자기조절 학습 지원전략 유형에 따른 학습자의 인지적 학습경험에 대한 멀티모달 분석

Multimodal analysis of cognitive learning experiences with the types of self-regulatory strategies in game-based learning

류지헌|양은별
한국교육정보미디어학회 (Korea Association for Educational Information and Media)|2024.06|교육정보미디어연구 (Journal of Korean Association for Educational Information and Media)|제30권 제3호|pp. 1061-1085|DOI 10.15833/KAFEIAM.30.3.1061

0

조회

0

다운로드

0

인용

0

참고문헌

키워드

self-regulated learningfacial expression recognitioneye-trackinggame-based learningcognitive experience시선추적게임 기반 학습멀티모달 분석자기조절 학습인지적 학습경험얼굴 표정 분석
주제분류교육학

초록

게임 기반 학습은 학습자에게 흥미로운 학습경험을 제공하여 학습동기를 촉진 시킬 수 있는 효과적인학습방법이다. 학습자의 자율성이 높은 게임 기반 학습에서는 학습자가 게임의 목표와 학습의 목표를함께 달성할 수 있도록 수행 중인 학습과제 유형에 맞는 적절한 자기조절 학습 지원전략을 제공해 주어야 한다. 이 연구의 목적은 게임 기반 학습에서 제공되는 자기조절 학습 지원전략 유형과 학습자가수행하는 학습과제 유형이 학습자의 인지적 학습경험에 미치는 영향을 조사하는 것이다. 이를 위해대학생을 위한 게임 기반 학습을 설계하고, 학습과정에 필요한 자기조절 학습 지원전략 메시지를 유형별로 설계하였다. 연구참여자는 대학생 53명(남학생 17명, 여학생 36명)으로, 이들은 자기조절 학습지원전략 유형에 따라 인지 조절, 동기 조절, 통제집단에 무작위로 배치되었다. 연구참여자는 게임시나리오에 따라 메타버스 플랫폼에서 아바타를 조종하여 공간을 이동하며 제시된 세 가지 유형의 학습과제(지식․이해, 적용․분석, 문제 해결)를 통해 대학생을 위한 금융투자에 대해 학습하였다. 학습자의인지적 학습경험을 분석하기 위해 인지 부하 설문, 시선추적을 통한 분당 눈 깜빡임 횟수 측정, 얼굴표정 분석에 따른 주의집중 분석을 실시하였다. 연구 결과, 자기조절 학습 지원전략이 제공되지 않은통제집단에서의 인지 부하가 더 긍정적으로 평가되었다. 한편, 과제 유형에 따른 인지적 학습경험은측정된 모든 지표에서 유의한 차이가 있었다. 이러한 결과를 바탕으로 게임 기반 학습에서 자기조절학습 촉진을 위한 지원전략과 학습자의 학습경험을 분석하기 위한 멀티모달 분석 방법을 논의하였다.

Abstract

Game-based learning(GBL) is an effective educational method that provides learners with engaging experiences and enhances their motivation. In environments where learner autonomy is emphasized, it is essential to provide appropriate self-regulated learning(SRL) strategies that align with the game’s objectives and learning goals. The purpose of this study is to investigate the impact of SRL support strategies and the types of learning tasks performed by students on their cognitive learning experiences in a GBL. For this research, a GBL environment was designed for college students, along with SRL strategy messages tailored to the learning process. Fifty-three university students (17 males and 36 females) participated in the study. They were randomly assigned to three groups based on the type of SRL strategy: cognitive-regulated, motivational-regulated, and a control group. Participants navigated through a metaverse platform, controlling avatars to move through spaces and completing three learning tasks based on the game scenario. To analyze cognitive learning experiences, surveys on cognitive load, eye blinking of eye-tracking, and attention of facial expression analysis were conducted. The results indicated that cognitive load was more positively assessed in the control group, which received no SRL strategies. Furthermore, significant differences were observed across all indices of cognitive learning experiences based on the type of task. Based on these findings, the current study discusses effective design strategies for SRL support in GBL and multimodal methods for analyzing learners’ experiences.

참고문헌 (54)

  1. 금융감독원, "대학생을 위한 실용금융, 참여․혁신형 교수용 지도서" (2017), 박영스토리
  2. 김채연, "문제학생 수업 시뮬레이션에 대한 예비교사와 현직교사의 정서 반응의 차이분석", 사고개발, 18(1), pp.27~46 (2022)
  3. 도재우, "행동조절 촉진전략을 반영한 학습플래너가 자기조절 학습기능의 향상에 미치는 영향", 사고개발, 7(2), pp.1~17 (2011)
  4. 류지헌, "멀티미디어 학습자료 설계를 위한 인지 부하 설문의 민감도 분석 및 학습 성취에 대한예언변수 분석", 교육정보미디어연구, 17(3), pp.309~332 (2011)
  5. 박홍균, "컴퓨터 기반학습 환경에서 자기조절 학습전략의 학습방법이 학습과정과 학습 성취에미치는 영향", 교육정보미디어연구, 7(4), pp.1~16 (2001)
  6. 심 현, "온라인 학습환경에서 멘토의 피드백이 자기조절 학습능력, 자기주도학습, 학업성취에미치는 영향", 한국열린교육학회, 25(1), pp.169~189 (2017)
  7. 양명희, "자기조절학습의 모형탐색과 타당화 연구", 박사, 교육학, pp.2000
  8. 오미자, "K-MOOC환경에서 자기조절 학습, 교수실재감이 인지된 학업성취도에 미치는 영향", 평생학습사회, 16(2), pp.191~212 (2020)
  9. 유선영, "초고해상도영상 시청에서의 눈 피로도와 눈깜빡임 지표 분석", 대한전자공학회학술대회, pp.2269~2271 (2016)
  10. 이은주, "자기조절 학습 지원을 위한 학습 분석 모형 개발", 한국교육정보미디어연구, 27(1), pp.223~251 (2021)
  11. 정겨운, "컴퓨터기반 문제풀이 환경에서 과제복합도에 따른 인지 부하 차이의 객관적측정", 교육정보미디어연구, 26(1), pp.79~101 (2020)
  12. 최정수, "한자속독 프로그램이 초등학생의 학습기술과 주의집중력 및 학교생활 적응에 미치는영향", 공공정책연구, 26(1), pp.105~122 (2019)
  13. Akbar, M. T., "Enhancing game experience with facial expression recognition as dynamic balancing", Procedia Computer Science, 157, pp.388~395 (2019)
  14. Anderson, L. W., "A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom’s taxonomy of educational objectives" (2021), Longman
  15. Barry, D. M., "Evaluation for students’ learning manner using eye blinking system in metaverse", Procedia Computer Science, 60, pp.1195~1204 (2015)
  16. Berger, T., "Using eye-tracking to for analyzing case study materials", The International Journal of Management Education, 17(2), pp.304~315 (2019)
  17. Blikstein, P., "Multimodal learning analytics and education data mining : Using computational technologies to measure complex learning tasks", Journal of Learning Analytics, 3(2), pp.220~238 (2016)
  18. Boeren, E., "Unpacking PIAAC’s cognitive skills measurements through engagement with Bloom’s taxonomy", Studies in Educational Evaluation, 73, pp.101151~ (2022)
  19. Cennamo, K. S., "Strategies to support self-directed learning in a web-based course", Paper presented at the Annual Meeting of the American Educational Research Association (2000)
  20. Chi, M. T. H, "Self-explanations : How students study and use examples in learning to solve problems", Cognitive Science, 13, pp.145~182 (1989)
  21. Choi, H. H., "Effects of the physical environment on cognitive load and learning : Towards a new model of cognitive load", Educational Psychology Review, 26(2), pp.225~244 (2014)
  22. Dȍrner, R., "Serious games" (2016), Springer
  23. Dubovi, I., "Cognitive and emotional engagement while learning with VR : The perspective of multimodal methodology", Computers & Education, 183, pp.104495~ (2022)
  24. Gris, G., "Assessment measures in game-based learning research : A systematic review", International Journal of Serious Games, 8(1), pp.3~26 (2021)
  25. Hawlitschek, A., "Increasing the effectiveness of digital educational games : The effects of a learning instruction on students’ learning, motivation and cognitive load", Computers in Human Behavior, 72, pp.79~86 (2017)
  26. Hsu, C. Y., "Examining the effects of combining self-explanation principles with an educational game on learning science concepts", Interactive Learning Environments, 21(2), pp.104~115 (2013)
  27. "Eye-Tracking: The complete pocket guide" (2017)[URL]
  28. Järvelä, S., "What multimodal data can tell us about the students’ regulation of their learning process", Learning and Instruction, 72(7), pp.4~ (2019)
  29. Joseph, A. W., "Potential eye tracking metrics and indicators to measure cognitive load in human-computer interaction research", Journal of Scientific Research, 64(1), pp.168~175 (2020)
  30. Kapur, M., "A further study of productive failure in mathematical problemsolving : Unpacking the design components", Instructional Science, 39(4), pp.561~579 (2011)
  31. Korakakis, G., "3D visualization types in multimedia applications for science learning : A case study for 8th grade students in Greece", Computers & Education, 52(2), pp.390~401 (2009)
  32. Lameras, P., "Essential features of serious games design in higher education : Linking learning attributes to game mechanics", British journal of educational technology, 48(4), pp.972~994 (2017)
  33. Ley, K., "Instructional principles for self-regulation", Educational Technology Research and Development, 49(2), pp.93~103 (2001)
  34. López-Belmonte, J., "Design and validation of a questionnaire for the evaluation of educational experiences in the metaverse in Spanish students(METAEDU)", Heliyon, 8(11), pp.e11364~ (2022)
  35. Mena-Moreno, T., "A serious game to improve emotion regulation in treatment-seeking individuals with gambling disorder : A usability study", Frontiers in Psychology, 12, pp.542~ (2021)
  36. Molenaar, I., "Measuring self-regulated learning and the role of AI : Five years of research using multimodal multichannel data", Computers in Human Behavior, 139, pp.107540~ (2023)
  37. Moniaga, J. V., "Facial expression recognition as dynamic game balancing system", Procedia Computer Science, 135, pp.361~368 (2018)
  38. Priyaadharshini, M., "Learning analytics : Game-based learning for programming course in higher education", Procedia Computer Science, 172, pp.468~472 (2020)
  39. Qiao, S., "The impact of an online gamified approach embedded with self-regulated learning support on students’ reading performance and intrinsic motivation : A randomized controlled trial", Journal of Computer Assisted Learning, 38(5), pp.1379~1393 (2022)
  40. Rueda, M. R., "Attention : The grounds of self-regulated cognition", Wiley Interdisciplinary Reviews : Cognitive Science, 14(1), pp.e1582~ (2023)
  41. Sansone, C., "Self-regulation of motivation when learning online : The importance of who, why and how", Educational Technology Research and Development, 59(2), pp.199~212 (2011)
  42. Scholz, K. W., "Gamifying history : Designing and implementing a game-based learning course design framework", Teaching & Learning Inquiry, 9(1), pp.99~116 (2021)
  43. Schwinger, M., "Strategien zur motivationsregulation und ihre erfassung", Zeitschrift für Entwicklungspsychologie und Pädagogische Psychologie, 39(2), pp.57~69 (2007)
  44. Seufert, T., "The interplay between self-regulation in learning and cognitive load", Educational Research Review, 24, pp.116~129 (2018)
  45. Shao, Z., "Facial action unit detection using attention and relation learning", IEEE Transactions on Affective Computing, 13(3), pp.1274~1289 (2022)
  46. Sung, H., "Development of an intelligent tutoring system that assesses internal visualization skills in engineering using multimodal triangulation", IEEE Transactions on Learning Technologies (2024)
  47. Sweller, J., "Cognitive architecture and instructional design", Educational Psychology Review, 10(3), pp.251~296 (1998)
  48. Taub, M., "The impact of contextualized emotions on self-regulated learning and scientific reasoning during learning with a game-based learning environment", International Journal of Artificial Intelligence in Education, 30, pp.97~120 (2019)
  49. Taub, M., "The agency effect : The impact of student agency on learning, emotions, and problem-solving behaviors in a game-based learning environment", Computers & Education, 147, pp.103781~ (2020)
  50. Toh, W., "Self-directed learning in video games, affordances and pedagogical implications for teaching and learning", Computers & Education, 154, pp.103912~ (2020)
  51. Tsai, M. J., "Pre-training and cueing effects on students’ visual behavior and task outcomes in game-based learning", Computers in Human Behavior Reports, 6, pp.100188~ (2022)
  52. Wang, Y., "The effects of affective pedagogical agent in multimedia learning environments : A meta-analysis", Educational Research Review, 38, pp.100506~ (2023)
  53. Zimmerman, B. J., "Becoming a self-regulated learner : An overview", Theory into practice, 41(2), pp.64~70 (2002)
  54. Zumbach, J., "Cognitive and metacognitive support in learning with a serious game about demographic change", Computers in Human Behavior, 103, pp.120~129 (2020)

관련 논문AI추천

메타버스 학습환경에서 인지조절 전략 제공 방식과 과제 유형이 대학생의 학습참여와 정서에 미치는 영향양은별한국교육방법학회 · 교육방법연구2025 · 제37권 제2호게임 기반 학습에서의 자기 조절 학습 행동 분석: 순서화된 네트워크 분석(Ordered Network Analysis)의 활용신은혜, Dan Carpenter, Jonathan Rowe한국교육공학회 · 교육공학연구2024 · 제40권 제2호텍스트 기반 멀티미디어 학습에서 시각적 단서와 학습자 메타인지 수준이 인지부하에 미치는 영향이정은, 조일현한국교육정보미디어학회 · 교육정보미디어연구2020 · 제26권 제3호동영상 학습 환경에서 인지부하의 변화 및 학습성과와의 상관관계김다솜, 박혜정, 조일현한국교육정보미디어학회 · 교육정보미디어연구2019 · 제25권 제4호테크놀로지 기반 자기조절 지원의 효과에 대한 메타분석김혜준, 박하은, 이주원, 임규연, 진명화한국교육방법학회 · 교육방법연구2023 · 제35권 제2호동영상 강의에서 메타인지 지원이 학습결과 예측에 미치는 영향: 다중양식 학습분석을 중심으로김혁기, 김혜은, 이재용, 이한솔, 조영환, 함윤희한국교육정보미디어학회 · 교육정보미디어연구2021 · 제27권 제4호

이 간행물의 다른 논문 (16건)

성희롱 예방 교육 이러닝을 위한 Merrill의 수업기본원리를 적용한 수업설계전략 탐색채주혜, 신윤희, 김민영pp. 663-685중등교사의 디지털기술 수용의도, 학습민첩성, 디지털 리터러시, 디지털 역량의 구조적 관계 연구신나민, 정경혜pp. 687-711GPT-4를 활용한 과학탐구역량 자동채점의 특성 분석홍유정, 함은혜, 박소영, 이병윤, 이유경, 이성혜pp. 713-742아카이브 기반 질적 분석을 통한 교수설계 원리 도출 가능성 탐색: 교사와 생성형 AI의 협력적 교수설계 원리를 중심으로김현진, 이봉규pp. 743-766온라인 화상회의 기반 협력학습에서 교수자의 개입에 따른 메타인지 촉진전략이 인지부하와 수행에 미치는 효과김회수, 김진영pp. 767-788
원문 보기