게이미피케이션 연구: 재미가 학습을 돕는 조건

게임 요소를 붙이면 공부가 잘 될까요. 연구의 답은 "조건에 따라 다르다"이고, 그 조건이 무엇인지가 이 문서의 내용입니다.

메타분석의 답은 "효과는 있지만 조건부"

Sailer와 Homner(2020)는 게이미피케이션 연구를 인지·동기·행동 세 갈래로 종합했습니다. g는 각각 0.49와 0.36과 0.25였고, 저자들은 이를 작은 효과라고 표현했습니다. 더 중요한 것은 안정성입니다. 방법론적으로 엄격한 연구만 추렸을 때 인지 성과의 효과는 유지된 반면 동기와 행동 성과의 효과는 덜 안정적이었죠. Bai, Hew, Huang(2020)은 24편에서 뽑은 30개 개입을 종합해 g가 0.504라고 보고했는데, 게임 요소의 종류나 개수는 유의한 조절 변수가 아니었고 표본 크기와 개입 기간이 결과를 갈랐습니다. 앞서 Hamari, Koivisto, Sarsa(2014)도 효과가 대체로 긍정적이지만 맥락과 사용자에 크게 의존한다고 정리했습니다.

반례도 분명히 있습니다. Hanus와 Fox(2015)는 같은 교재와 같은 시험을 쓰는 두 강의를 16주 동안 추적했습니다. 배지와 리더보드를 넣은 쪽 학생들이 시간이 갈수록 내적 동기와 만족과 자율감에서 뒤처졌고, 기말 성적까지 낮았습니다. 그러니 "게임 요소를 붙이면 좋아진다"가 아니라 "어떤 요소를 어떤 맥락에 어떻게 붙였는가"가 결과를 가른다고 말하는 편이 정확합니다.

자기결정이론: 사람이 원하는 것은 세 가지입니다

Deci와 Ryan의 자기결정이론은 사람이 자율성과 유능감과 관계성을 채울 때 스스로 움직인다고 봅니다(Ryan & Deci 2000). Ryan, Rigby, Przybylski(2006)는 게임의 재미 자체도 이 세 욕구로 예측된다는 것을 보였습니다. 게임이 사람을 붙드는 힘은 내가 고르고 있다는 감각과 늘고 있다는 감각에서 나온다는 뜻이죠.

그런데 보상은 양날입니다. Deci, Koestner, Ryan(1999)이 128편의 실험을 종합한 결과, 유형의 보상이면서 미리 예고된 보상은 자유선택 상황의 내적 동기를 깎았습니다. 참여에 연동된 보상은 d가 -0.40, 완수 연동은 -0.36, 성과 연동은 -0.28이었죠. 반대로 긍정적 피드백은 자유선택 행동을 0.33만큼, 자기보고 흥미를 0.31만큼 끌어올렸습니다. 이것이 과잉정당화 효과의 조건을 말해 줍니다. 보상이 나를 조종하는 장치로 느껴지면 동기를 갉고, 내가 어디까지 왔는지 알려 주는 정보로 느껴지면 오히려 돕습니다.

포인트와 배지와 리더보드는 한 덩어리가 아닙니다

Sailer, Hense, Mayr, Mandl(2017)은 게임 요소를 하나씩 떼어 실험했습니다. 배지와 리더보드와 성과 그래프는 유능감과 과제의 의미감을 올렸고, 아바타와 서사와 팀 동료는 관계성을 올렸습니다. 요소마다 건드리는 욕구가 다르다는 것이죠. 반면 Mekler, Brühlmann, Tuch, Opwis(2017)의 실험에서는 포인트와 레벨과 리더보드가 작업량은 늘렸지만 내적 동기와 유능감 충족은 움직이지 못했습니다. 이 맥락에서 게임 요소는 외적 유인으로만 작동한 셈입니다.

리더보드는 특히 비대칭적입니다. Hanus와 Fox는 순위가 낮은 학습자에게 리더보드가 탈동기 신호가 될 수 있다고 경고했습니다. 사회 비교는 상위권에게 연료지만 하위권에게는 그만둘 이유가 됩니다.

스트릭은 가장 강력하면서 가장 위험한 장치입니다

Silverman과 Barasch(2023)는 일곱 개의 연구로 스트릭의 심리를 파헤쳤습니다. 기록판에 연속 기록이 온전하게 표시되면 이후 행동이 늘었고, 끊긴 것으로 표시되면 줄었습니다. 결정적인 대목은 이 차이가 실제 과거 행동량과 무관하게 표시 방식만으로 생겼다는 점입니다. 사람들이 기록을 이어 가는 일 자체를 하나의 목표로 삼기 때문이죠. 목표 전치는 부작용이 아니라 스트릭이 작동하는 원리 그 자체입니다. 그리고 끊긴 원인을 자기 탓으로 돌릴 때 타격이 커졌고, 복구할 길이 있으면 완화되었습니다.

실무 쪽 자료도 같은 방향을 가리킵니다. 듀오링고는 회사 블로그에서 연속 기록 실험을 공개했는데, 스트릭 웨이저를 제시받은 학습자의 7일 잔존율이 14퍼센트 올랐고 주말에 기록을 지켜 주는 장치를 받은 학습자는 기록을 잃을 확률이 5퍼센트 낮았습니다. 몰아치듯 학습하는 사람이 페이스를 지키는 사람보다 더 잘 이탈한다고도 밝혔죠. 동료심사를 거친 연구가 아니라는 점은 감안해야 하지만, 완화 장치가 오히려 지속을 돕는다는 방향은 학계 결과와 어긋나지 않습니다. Sharif와 Shu(2017)는 약간의 비용이 드는 여유분을 목표에 명시적으로 넣어 두면 그 목표가 더 선호되고 더 오래 유지된다는 것을 보였고, Dai, Milkman, Riis(2014)는 새 주와 새 달과 생일 같은 시간의 이정표 뒤에 목표 행동이 증가하는 새 출발 효과를 보고했습니다.

난이도에서 플로우와 학습은 방향이 어긋납니다

칙센트미하이(1990)의 플로우 이론은 능력과 과제 난이도가 균형을 이룰 때 몰입이 생긴다고 말합니다. 게임 디자인이 늘 좇는 균형이죠. 그런데 Bjork와 Bjork(2011)의 바람직한 어려움은 반대편을 가리킵니다. 연습 중의 수행을 오히려 떨어뜨리는 조건이 장기 기억에는 이롭다는 것입니다. 지금 기분 좋은 난이도와 나중에 남는 난이도가 어긋난다는 뜻이죠. 그래서 문제를 쉽게 만들어 몰입을 사면 안 됩니다. 문제는 어렵게 두고 틀렸을 때 치르는 비용을 낮추는 쪽이 두 이론을 함께 만족시킵니다.

어디까지가 학습이고 어디부터가 중독 설계인가

Zagal, Björk, Lewis(2013)는 게임의 다크 패턴을 정리하면서, 반복 노동으로 시간을 빼앗는 그라인딩과 손실 회피를 이용해 매일 접속을 강제하는 약속 구조를 대표 사례로 들었습니다. 냉정하게 말하면 스트릭은 이 약속 구조 계열이고, 쓰는 쪽은 자기가 무엇을 쓰는지 알고 써야 합니다. 경계선을 가르는 질문은 하나인데, 보상이 무엇에 붙어 있느냐는 것입니다. O'Rourke 등(2014)이 만든 브레인 포인트는 정답이 아니라 노력과 전략과 점진적 진전에 점수를 붙였고, 약 1만 5천 명의 아동을 대상으로 한 연구에서 저성취 학생의 지속과 실패 후의 인내를 끌어올렸습니다. 성과가 아니라 과정에 보상이 걸리면 게임화는 학습 쪽으로 기웁니다.

모던지는 이 연구를 어떻게 반영했나

레벨과 경험치는 먼지에서 시작해 모던지로 끝나는 11단계입니다. 맞히면 10점이지만 틀려도 3점이 붙죠. 틀린 답에도 점수를 주는 설계는 브레인 포인트의 발상과 같습니다. 점수는 잘한 사람에게 주는 상이 아니라 오늘 움직였다는 사실을 알려 주는 계기판이고, 이것이 Deci 등이 말한 정보적 피드백에 가깝게 남으려는 선택입니다.

업적 22종 가운데 절반이 넘는 열세 개는 누적 풀이 수, 연속 방문, 오답 회수, 무작위 탐험처럼 과정 지표에 걸려 있습니다. 잠긴 업적도 획득 조건을 숨기지 않는데, 목표가 보여야 스스로 고를 수 있기 때문입니다.

오답노트는 과잉교정 효과를 실어 나르는 장치입니다. 틀린 문제를 지우지 않고 되찾게 만들며, 오답 열 개를 되찾으면 새김 업적이, 노트를 한 번 완전히 비우면 빈 노트 업적이 붙습니다. 보상이 정답률이 아니라 교정 행위에 걸려 있는 셈이죠. 오늘의 문제는 하루 한 문제뿐인데, 분산 연습의 최소 단위이면서 유지 비용이 낮아야 약속이 오래간다는 관찰을 반영한 결과입니다. 문제집은 시작과 끝이 분명한 완결 단위라서 명확한 목표와 즉각 피드백이라는 플로우의 조건을 채웁니다.

랭킹은 스스로 켜야 보이는 기능으로 두었습니다. 처음에는 리더보드를 아예 두지 않았습니다. Hanus와 Fox가 보고한 하위권의 탈동기, 그리고 Mekler 등에서 나타난 "작업량은 늘지만 내적 동기는 그대로"라는 결과 때문입니다. 이후 순위를 보고 싶다는 요청이 들어와 다시 설계했는데, 연구가 가리키는 위험을 그대로 안고 갈 수는 없어서 조건을 붙였습니다.

첫째, 옵트인입니다. 닉네임을 정한 사람만 목록에 오르고, 정하지 않으면 어디에도 나타나지 않습니다. 언제든 이름을 지워 목록에서 내려올 수 있습니다. 사회 비교를 원하는 사람에게만 사회 비교를 주는 것이죠. 둘째, 기본 화면은 여전히 자기 기록입니다. 사이드바와 퀘스트 허브가 보여 주는 것은 남과의 거리가 아니라 어제의 나와의 거리입니다. 순위는 따로 들어가야 보입니다. 셋째, 구글 계정 이름과 프로필 사진은 랭킹에 내보내지 않습니다. 익명을 고른 사람 옆에 실명과 얼굴이 붙으면 그것은 이미 익명이 아니니까요. 넷째, 순위에 보상을 걸지 않았습니다. 상위권에게 주는 배지나 특전을 만들면 Deci 등이 말한 예고된 유형 보상이 되어 내적 동기를 갉습니다.

그럼에도 이 결정에는 위험이 남아 있습니다. 하위권 이용자가 순위를 보고 그만둘 가능성은 옵트인으로 줄어들 뿐 사라지지 않습니다. 그래서 하위 이용자의 재방문율이 랭킹 도입 전보다 떨어지면 순위표를 접기로 하고, 그 기준을 미리 적어 둡니다.

스트릭의 위험은 다음 네 가지 방식으로 낮추고 있습니다.

1. 스트릭이 끊겨도 잃는 것은 연속 일수뿐입니다. 경험치와 업적과 오답노트가 그대로 남으므로 끊긴 하루가 지금까지의 공부를 무효로 만들지 않습니다.
2. 하루 몫을 한 문제로 묶었습니다. 몰아서 하는 사람이 더 잘 이탈한다는 관찰을 따라, 부담을 늘려 기록을 지키게 만들지 않습니다.
3. 알림으로 재촉하지 않습니다. 정적 사이트라 푸시가 없고, 앞으로도 기록이 끊긴다며 사람을 불러내지 않을 생각입니다.
4. 연속 기록 업적은 3일과 7일과 30일에서 끝납니다. 습관이 자리 잡는 지점까지만 보상하고 그 위로는 경쟁을 열지 않습니다.

여기에 더해 Sharif와 Shu(2017)의 여유분 설계와 Dai 등(2014)의 새 출발 효과를 근거로, 한 달에 며칠의 유예와 기록이 끊긴 뒤의 재시작 표시를 다음 단계에서 검토하고 있습니다. 기록을 잃은 사람에게 필요한 것은 재촉이 아니라 다시 시작할 지점이니까요.

인출 문제

참고문헌

• Bai, S., Hew, K. F., & Huang, B. (2020). Does gamification improve student learning outcome? Educational Research Review, 30, 100322.
• Bjork, E. L., & Bjork, R. A. (2011). Making things hard on yourself, but in a good way: Creating desirable difficulties to enhance learning. In M. A. Gernsbacher et al. (Eds.), Psychology and the Real World (pp. 56–64). Worth Publishers.
• Csikszentmihalyi, M. (1990). Flow: The Psychology of Optimal Experience. Harper & Row.
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• Duolingo Blog. How Streaks keep Duolingo learners committed to their language goals. (회사 공개 자료이며 동료심사 논문이 아닙니다.)
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