게임화된 언어 학습과 신자유주의 이데올로기: 인기 있는 영어 어휘 응용에 대한 다중 양식 비판적 담론 분석

요약

이 연구는 모바일 보조 영어 어휘 학습에서 중국 대학생들의 동기 부여에 게임화가 미치는 영향을 조사합니다. 비판적 담화 분석은 게임화된 요소가 일시적으로 참여를 높이지만, 동시에 내재적 동기를 약화시키고 학생들의 심리적·사회기술적 경험에 영향을 미칠 수 있는 경쟁적이고 자기 감시적인 규범을 촉진한다는 것을 밝혀냅니다.

초록

모바일 보조 언어 학습(MALL)에서의 게임화 통합은 학습자들이 어휘 습득과 자기 주도적 의사소통에 참여하는 방식을 재편시켰습니다. 특히 비원어민 영어 학습 맥락에서 게임화된 애플리케이션이 학습자 행동과 심리적 반응에 미치는 영향을 조사한 연구는 드물지만, 사용자 동기와 참여를 증진한다는 점에서 자주 칭찬받고 있습니다. 이 연구는 Fairclough의 3차원 비판적 담화 분석(CDA) 프레임워크를 활용하여 사용자 상호작용과 플랫폼 설계를 분석하며, 인기 있는 게임화된 영어 어휘 앱들의 동기 부여 영향과 이념적 기반을 분석합니다. 이 연구는 인터페이스 데이터, 사용자 감정 분석, 그리고 영어를 외국어로 공부하는 중국 대학생들의 인터뷰 녹취록을 바탕으로, 자기결정론(SDT)과 일치하여 게임화가 학습자의 동기와 참여를 촉진하는 데 중요한 역할을 하면서도 동시에 경쟁, 자기 최적화, 행동 모니터링이라는 신자유주의적 이상을 내재화함을 보여줍니다. 이러한 기능들은 성능 향상을 목적으로 하지만, 시간이 지남에 따라 내적 동기를 약화시킬 수 있습니다. 이 연구 결과는 게임화된 학습 환경의 심리적·사회기술적 역학을 강조하며, 디지털 교육 플랫폼이 자율적 기대와 성과 지향적 담론을 어떻게 강화할 수 있는지에 대한 새로운 통찰을 제공합니다.

서론

언어 습득 과정은 일반적으로 사회적 매개와 상호작용으로 간주되며, 특정 사회문화적 상황에서 의사소통, 산출, 입력을 포함합니다. 제2언어 습득(SLA)의 기초 연구는 참여, 피드백, 자기 조절 연습의 기회가 학습자가 언어 입력에 노출되는 것만큼이나 학습자가 능숙해지는 데 중요함을 강조합니다. 이 프레임워크는 학습자들이 디지털 및 모바일 지원 학습 환경을 통해 비계 피드백 루프와 진정한 의사소통에 참여할 수 있도록 합니다. 이러한 환경에 게임화가 도입되면서 학생들이 동기를 유지하고, 자신의 발달을 추적하며, 자기주도적인 언어 습관을 개발하는 방식이 더욱 변화했습니다.

언어 학습자는 포괄적인 어휘를 갖추면 해당 언어에서 듣거나 읽는 내용을 이해하는 데 도움이 되어 목표 외국어를 더 효과적으로 습득할 수 있습니다. 문법은 데이터를 전달하는 데 사용될 수 있지만, 언어 없이는 대화를 마무리할 수 없습니다. 하지만 많은 EFL 학생들은 여전히 어휘 습득에 어려움을 겪고 있으며, 이는 전반적인 영어 능력 향상에 큰 장애물로 인식됩니다. 문법, 철자, 의미, 함축, 조합, 단어 구조 등 복잡한 어휘를 습득하려면 일관된 입력이 필요하기 때문에, 인지 부하가 학생들이 더 흥미로운 학습 방법을 찾도록 동기를 부여하는 경우가 많습니다^.

어휘 학습의 효과는 기존의 종이 기반 학습 방법론에 의해 제약을 받습니다. 기술 교육이 발전함에 따라, 학생들의 동기 부여와 효율성을 높이기 위한 게임화된 영어 어휘 학습 애플리케이션이 점점 더 많이 등장하고 있습니다. Li 등에 ^따르면, 게임화는 게임 메커니즘과 요소를 비게임 환경에 통합하여 사람들의 사용 패턴이나 행동을 수정하는 과정입니다. 게임 영감을 받은 애플리케이션은 EFL 학습자들 사이에서 점점 더 흔해지고 있으며, 어휘 개발 환경에서 교육적 게임화와 모바일 지원 언어 학습(MALL)의 특징을 결합할 수 있어 학계 연구자들의 관심을 끌고 있습니다.

지난 20년간 교육 기술(EdTech) 솔루션은 전 세계 교실에서 더 널리 보급되고 사용^{되었습니다.} 학습 격차를 해소하기 위한 새로운 기술 의존도가 등장했으며, 연구와 연속된 연례 보고서⁶은^{인도 아동의} 학습 수준 저하를 밝혀내고 있습니다. 현대 사회의 다양성과 복잡성은 고등교육을 필수 교육으로 만들었고, 그 결과 교육 성취도나 학생 중도 탈락 가능성을 예측하는 과학적 연구가 급격히 증가했습니다 8,9,10,11,12,13 . 고등교육 기관이 지식을 전파하는 전통적 기능은 진화해 왔으며; 특히 인^공지능의 부상과 숙련된 전문가 교육과 함께 새로운 지식에 대한 창의성은 많은 이들이 사회의 다양한 측면과 상호작용하게 만들었습니다. 실제로 학술 및 문화 활동의 주요 목표는 교육, 조사, 그리고 이러한 정보를 공유하고 전달할 수 있는 역량을 통해 지역사회 내 지식 수준을 높이는 것입니다.

TAM은 최근 몇 년간 소셜 미디어¹⁵, 온라인 뱅킹¹⁶, 헬스케어 기술¹⁷, 교육 등 다양한 분야에서 기술 도입을 이해하는 데 중요한 패러다임이 되었습니다. 많은 학자들이 TAM의 이론적 틀 하에서 교사와 학생들이 전자학습 자원이나 플랫폼을 어떻게 활용하는지 연구해왔습니다. 예를 들어, COVID-19 팬데믹과 관련하여 Mustafa 등은 전자학습 성과에 영향을 미치는 변수^{들을 조사했습니다} . 학생들의 유튜브 기반 학습 자료^수용 여부도 조사되었습니다. Rafique 등은 전자책 형식을 활용하는 사용자의 행동 의도^{를 조사하고} , 강사와 학생들이 온라인 수업을 즐기거나 싫어하는 이유를 설명^했다. 또한, TAM을 사용하는 모바일 앱 사용자 채택에 관한 연구도 진행되었습니다.

이 학습의 주요 목표는 대학 수준의 EFL 학생들이 사용하는 게임화된 언어 학습 애플리케이션이 신자유주의적 담론을 어떻게 특징짓고 전파하는지 비판적으로 검토하는 것입니다. 이 애플리케이션들의 커뮤니케이션 및 설계 개요 모두 이러한 담론을 통합합니다. 과거에는 사용자 동기와 수용이 체계적으로 고려되었지만, 이러한 교육 프로그램은 일반적으로 자기결정 이론(SDT)과 기술 수용 모델(TAM)과 같은 기술적이고 심리적인 틀에 의존합니다. 그러나 비판적 담화 분석(CDA) 관점에서 본 연구는 중요한 연구 공백을 메우는 것을 목표로 합니다. 이 연구는 언어 학습 애플리케이션이 경쟁 행동, 발표 따라가기, 자기 최적화를 어떻게 촉진하는지 살펴봅니다. 이러한 기능들은 신자유주의 이데올로기에서 지배적인 요소로, 리더보드, 배지, 점수, 개발 모니터링과 같은 게임화 기본 요소들로 정기적으로 가능해집니다. 이 연구는 텍스트 프롬프트, 인터페이스 이미지, 학습자의 신중한 반응이 사용자의 동기, 학습 행동, 자기 인식에 어떤 영향을 미치는지 평가할 것입니다. 주요 목표는 이러한 방법들이 대학생들의 영어 학습에 미치는 영향입니다.

이 제안된 연구는 Fairclough의 3차원 CDA 방법을 활용하여 새로운 비판적 담론 관점에서 게임화된 언어 학습 앱을 평가합니다. 주로 SDT나 TAM을 이용한 기술적 또는 동기 부여 도입 기능에 초점을 맞춘 기존 연구들과 비교하면, 이 연구는 EdTech 사용자 인터페이스 확장과 커뮤니케이션에 내재된 신자유주의적 이상을 해체합니다. 특히 리더보드, 라인, 평가 지표와 같은 게임화 구조가 자기 최적화 및 추적 도구로 작용하며, 특히 대학생들의 영어 외어 학습 맥락에서 이를 검증합니다. 디지털 및 인간 중심 정보를 넘어 결과를 검증하기 위해, 이 연구는 감정 분석, 인터페이스 로깅, 담화 매핑을 결합한 혼합 방법론적 접근법을 사용합니다.

세계 고등교육은 신자유주의의 결과로 상당한 변화를 겪었는데, 신자유주의는 교육 가치보다 시장 주도적 규칙, 경쟁, 민영화를 우선시한다²¹. 취업 가능성과 글로벌 경쟁력을 향상시키기 위해 대학들은 영어의 가치를 핵심 강점으로 인식하며 점점 더 EMI 정책을 채택하고 있습니다. 그럼에도 불구하고 EMI는 비영어권 사용자를 배제하고 영어 자료에 접근할 수 있는 사람들을 우대함으로써 교육 격차를 꾸준히 악화시킵니다²². 그 결과, 언어 능력이 잠재적 장벽으로 작용하는 계층적 구조가 익숙하게 나타납니다. 신자유주의적 목표는 한국과 같은 국가에서 EMI의 사용에서 분명히 드러나는데, 이는 글로벌 위상을 높이고 투자를 유치하는 것을 목표로 하지만, 동시에 지역 언어를 약화시키고 언어 우월로 이어질 수도 있다²³.

연구자들은 온라인 소셜 네트워킹 사이트²⁴와 COVID-19 기간 동안 기술 향상 학습을 지속적으로 ^{활용하려는 의도}를 포함해 SDT와 TAM을 활용해 기술 사용의 근거를 더 깊이 조사했습니다. 또한 SDT와 TAM을 사용하여 Isabel 등은 사용자가 게임화된 채용 도구에 어떻게 반응^{하는지 조사했고}, 지원자들이 도구의 사용성과 편리함에 대한 의견이 사용자의 자율성과 역량 요구를 충족시키고 자기 동기부여를 촉진하는 능력과 연결되어 있음을 발견했습니다. Wu와^Chen(28)은 이 두 이론을 통합하고, 게임화된 영어 어휘 학습 앱의 수용에 영향을 미치는 사용자의 지각 요소와 그에 따른 자율적이고 모니터링된 영감 간의 명확한 관계를 보여주고자 했습니다.

자기결정 이론(SDT)의 가정에 따라, 최근 연구들은 게이미피케이션을 학습자 참여를 지원할 잠재력을 설명하는 동기 부여 프레임워크 안에 위치시켰습니다. Seaborn과 Fels(2015)²⁹는 게임화 연구를 철저히 검토하며, 리더보드, 배지, 포인트와 같은 게임 기능이 내재적 동기를 높이고 학습 목표를 촉진하기 위해 의도된다고 강조합니다. 결과는 구현에 따라 다르지만, Sailer와 Homner(2020^)의 메타분석에 따르면 게임화는 인지적, 동기부여적, 행동적 결과에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. Landers, Bauer, Callan(2017)^31,32는 리더보드의 동기 부여 효과가 목표 설정 과정과의 통합에 달려 있음을 보여주었지만, Hanus와 Fox(2015)^31,32는 교실에서의 게임화가 학습자의 필요와 일치하지 않으면 내적 동기와 학업 성취를 감소시킬 수 있음을 발견했습니다. 이러한 실험적이고 종단적인 연구들은 지나치게 단순화된 적용에 대해 경고합니다. 이론 기반 게임화 디자인의 중요성은 Mekler 등(2017)³³에 의해 더욱 강조되었으며, 특정 게임 메커니즘이 성능을 향상시킬 수는 있지만 항상 내적 동기를 촉진하는 것은 아님을 입증했습니다. 전체적으로 볼 때, 이러한 결과들은 현재 연구를 게이미케이션이 학습과 동기 부여를 촉진하는 데 있어 상충하지만 유망한 역할에 관한 지식 체계 내에 정교한 기반을 제공합니다.

앞서 논의한^{연구 1, 2, 3}의 대부분은 여전히 동기부여 및 기술 수용 모델에 초점을 맞추고 있지만, 학생들은 점점 더 게임화된 모바일 보조 언어 학습(MALL) 기술을 사용하고 있습니다. 이들은 기술 수용 모델(TAM)과 자기결정 이론(SDT)과 같은 프레임워크로 구성되어 있습니다^. 이 방법들은 보다 미묘한 이념적 함의를 정기적으로 다루면서 사용자 행동과 상호작용 패턴에 대한 이해를 지원합니다. 특히, 교육 기술 전략이 특정 담론이나 세계관을 포함하는 방식에 대해 충분한 성찰이 이루어지지 않는다. 매력도, 추적 평가, 자기 통제와 같은 게임화된 특성이 신자유주의 이상을 어떻게 특징짓고 지지하는지 검토하는 비판적 관점이 부족하다. 언어 학습 제출물의 의사소통 및 시각적 기초도 비판적 담화 분석(CDA^)의 관점에서 널리 고려되지 않았습니다. 이러한 설계 결과가 학생들의 학습 경험에 어떤 영향을 미치고 학습 성취도에 대한 의견을 형성하는지 이해하는 것이 특히 중요합니다. 이 연구는 EdTech 단계를 통해 고등교육 환경에서 영어 학생들에게 적용되는 신자유주의 담론의 특성을 분석합니다.

비판적 교육 기술 연구는 교육 기술의 동기 부여 효과를 넘어서는 광범위한 영향을 의문시하고 있습니다. 셀윈(2016)³⁴는 무조건적인 낙관주의에 주의를 기울이며, 기술은 중립적인 도구가 아니라 사회적, 문화적, 정치적 맥락에서 봐야 한다고 주장한다. 데이터 기반 기술이 신자유주의 논리 하에서 교육 거버넌스를 어떻게 변화시키는지 분석하면서, 효율성과 책임성을 공정성과 교육법보다 우선시하는 경향을 통해 Williamson(2017)³⁵ 는 이 비판을 확장한다. 마찬가지로 Roberts-Mahoney, Means, Garrison(2016⁾⁴ 는 시장 지향적이고 기업적인 이상이 개인 맞춤형 학습 플랫폼에 반영되어 학생들을 데이터 기반 교육의 소비자로 재정의한다고 강조합니다. 다양한 관점을 고려하여 본 연구는 교육기술의 정치경제학과 SDT, TAM과 같은 동기 부여 및 채택 프레임워크에 관한 지속적인 논의 내에 위치하고 있습니다. 게임화의 교육적 잠재력과 그 실행에 영향을 미치는 체계적 힘을 모두 인정함으로써, 이 이중 틀은 연구의 중요한 기반을 강화합니다. 팬데믹 이후 한국과 홍콩의 최근 비교 데이터에 따르면, 대학생들이 게임화된 언어 학습 앱 사용 동기는 경쟁 순위와 사용 편의성에 의해 매개됩니다. 이는 게임화된 측면이 참여도와 사용성 판단 모두에 영향을 미친다는 것을 시^{사합니다.} 5. 이는 비판적 맥락 내에서 이러한 특성의 담론적 구성에 대한 이번 연구의 강조를 강화합니다.

학문 간 효능과 잠재력을 강조하기 위해, 범위 검토³⁶ 은 TEFL 내 게임화 애플리케이션 현황을 검토하고 의학 교육에서 얻은 비교 통찰을 논의했습니다. 출판 연도, 지리적 분포, 연구 설계, 전달 옵션, 기술 활용, 게이미피케이션 측면, 측정 도구에 중점을 두어 총 33개의 연구를 포함했습니다. 평가에 따르면, 대부분의 출판물은 2018년에 출판되었으며, 상당수가 아시아에서 나왔습니다. 중재 연구는 총 2,531명의 학생으로 구성되었습니다. 가장 인기 있었던 접근법은 혼합 방법과 준실험적 사전 테스트/사후 테스트 설계였습니다. 모바일 학습 기술은 널리 사용되고 있으며, 온라인 수업이 가장 일반적인 교육 방식이 되었습니다.

최근 팬데믹 이후 학습 환경의 비교 데이터는 게임화된 어휘 학습 앱의 중요성이 점점 커지고 있음을 보여줍니다. 홍콩과 한국에서 실시된 연구에 따르면, 경쟁 순위나 연속 기록과 같은 게임화된 특징만이 대학생들이 모바일 언어 학습 앱을 사용하는 동기가 되는 유일한 요인은 아닙니다; 사용 편의성과 문화적 학습 선호도 중요한 역할을 합니다 ^4,5. 이 결과들은 팬데믹 이후 모바일 기반 자율 조절 학습(SRL) 추세가 앱 사용성과 디자인의 교육적 중요성을 높였음을 보여줍니다. 본 연구를 이 틀 안에 위치시킴으로써, CDA 기법은 이념 비판을 넘어 동기 부여 및 수용 과정의 담론적 발전까지 확장됩니다.

프로토콜

이 연구는 중국 푸저우 푸젠경찰학교 윤리위원회의 승인을 받았습니다. 모든 방법은 관련 지침과 규정에 따라 수행되었습니다. 연구에 참여한 모든 참가자로부터 사전 동의를 받았습니다. 참가자들은 연구 목적, 데이터 사용, 자발적 참여 성격, 언제든 철회할 권리에 대해 명확히 안내받았습니다. 또한 모든 참가자로부터 익명화된 인용문과 인터뷰 대본, 앱 사용 패턴에서 도출된 인사이트의 공개에 대한 서면 동의를 받았습니다. 이 원고에는 개인 식별 정보나 이미지가 포함되어 있지 않습니다.

제안된 방법론은 바이치잔 애플리케이션에 대한 이전 연구를 바탕으로 게임화된 언어 학습 인터페이스에서 신자유주의적 담화를 분석하기 위해 비판적 담화 분석(CDA) 프레임워크를 적용합니다. 분석은 페어클로우의 3차원 틀을 통해 바이치잔의 텍스트 메커니즘, 시각적 디자인, 기능적 장치를 검증한다. 또한 사용자 감정 분석 데이터, 인터페이스 이동 기록, 대학 EFL 학생들의 질적 인터뷰 기록도 수집됩니다. 이러한 혼합 접근법은 게임화가 경쟁, 행동 모니터링, 자기 최적화 등 신자유주의 이념의 핵심 요소를 어떻게 촉진하는지 평가하는 데 도움을 줍니다. 학생 토론과 앱 설계를 복잡하게 매핑하는 절차에서 중요한 이해가 드러납니다. 참여 중심의 게임화와 학습자의 내재적 동기 사이의 긴장을 강조함으로써, 이 연구는 기술적 특징이 고등교육에서 언어 학습에 어떤 영향을 미치는지 명확히 합니다. 그림 1 은 제안된 방법의 아키텍처 구조를 보여줍니다.

그림 1 은 앱에 내장된 담화를 분석하는 데 사용된 3단계 비판적 담화 분석(CDA) 접근법을 보여줍니다. 이 패러다임은 의도적으로 기술을 데이터 처리가 아닌 해석적 접근법으로 재구성하며, 앱의 특정 텍스트 요소에서 사회적 이념적 이슈의 추상화로 이동합니다. 이념적 인코딩의 구체적인 위치—텍스트, 시각적, 기능적 측면(연속 기록, 순위표, 동기 부여 발언 등)—를 기록함으로써 1단계: 앱 산물은 경험적 토대를 만듭니다. 그 후 이 산물들은 2단계인 CDA 해석 계층을 거치며, 겹치는 개념적 층의 연속을 사용하여 미시적 증거와 거시적 맥락 간의 변증법적 관계를 시각적으로 강조합니다. 텍스트 요소들은 의미의 재생산을 다루는 담론적 실천을 통해 해석되며, 권력과 이데올로기의 맥락을 탐구하는 사회 실천과 연계되어 있다. 개별화된 책임성과 경쟁적 동기 등 앱 경험을 조직하는 신자유주의 이념적 주제들은 궁극적으로 3단계: 주제 종합(Stage 3: Thematic Synthesis)에 의해 만들어지며, 이 과정은 해석적 코딩과 주제 추상화를 활용해 담론에서 발견되는 패턴을 추상적이고 질적인 발견으로 번역합니다. 제안된 프로토콜의 네 가지 주요 단계는 다음과 같습니다:

인터페이스 디자인 및 앱 선택
이 연구에는 인기 있는 게임화된 언어 학습 앱(예: 바이치잔)이 선택되었습니다. Fairclough가 개발한 3차원 CDA 모델은 어휘 프롬프트, 사용자 피드백, 인터페이스 관련 신호를 분석하는 텍스트 분석과 앱 내 커뮤니케이션 구조 및 사용자 상호작용 패턴에 중점을 둔 담화 실천 분석을 수행하는 데 사용됩니다. 사회 실천 분석을 통해 경쟁력, 효율성, 자기 추적과 같은 신자유주의적 가치를 밝혀낼 수 있습니다. 이러한 특징들은 효율성, 경쟁, 자기 추적과 같은 신자유주의적 가치를 반영합니다.

자료 수집
대학 수준의 EFL 학생들이 게임화된 학습 환경에 대한 지식, 목적, 그리고 감정을 더 잘 이해하기 위해 반구조화된 인터뷰가 진행됩니다.

감정 분석 및 담화 매핑
감정 분석은 감정적 반응과 사용자 반응, 채팅 기록, 커뮤니케이션 정보 참여 수준을 조절하는 데 사용됩니다. 담론 영역은 성과 벤치마킹과 자치와 같은 신자유주의 아이디어와의 적합성을 평가합니다.

데이터 통합 및 검증
게이미피케이션 장치와 학습자 불안, 동기 저하, 수행 압박 등의 지표 간의 관계를 조사합니다. 사용자 상호작용과 행동에 영향을 미치는 주요 대화 전략들은 통제됩니다.

인터페이스 설계 및 앱 선택
백이잔 앱¹ 은 연구 초반부에서 어휘 습득에 중점을 둔 게임화된 모바일 보조 언어 학습(MALL)의 주요 예로 사용되었습니다. 순위 부여, 진행 상황 모니터링, 시각적 배지, 피드백 트리거 등 다양한 게임화 요소를 포함하고 있어 이 애플리케이션은 중국 EFL 대학생들 사이에서 보편적으로 사용됩니다.

중국이 국가 주도의 디지털 교육 정책, 시험 중심 학습 문화, 그리고 성장하는 교육기술 시장화가 결합된 점을 고려할 때, 중국어 EFL 학습자에 대한 집중이 특히 중요합니다. Education Informatization 2.0과 같은 국가적 노력 덕분에 학교에서 디지털 도구의 사용이 증가했으며, 이는 개인화되고 데이터 기반 학습 전략을 지원합니다. 동시에 중국의 시험 중심 교육 시스템은 일관되게 정량화된 결과와 지속적인 성과 평가를 강조하여 목표 달성, 순위, 진행 상황 추적을 중시하는 게임화된 기능을 활용할 여지를 제공합니다. 이러한 경쟁 절차는 빠르게 성장하는 상업용 에듀테크 산업에 의해 백만 사용자가 중요한 영어 시험 준비를 돕는 바이치잔과 같은 모바일 학습 플랫폼에 추가로 통합되었습니다. 중국 환경은 정책, 문화, 기술의 교차로 인해 게임화된 학습 디자인이 자기 최적화, 경쟁, 수행성 등 신자유주의적 담론을 어떻게 자연스럽게 만드는지 살펴보기에 이상적인 환경이다.

애플리케이션의 핵심 요소들은 인터페이스 분석의 일환으로 합리적으로 분리되어 세 가지 섹션으로 나뉩니다: 시각적 요소(예: 아이콘과 진행 바), 텍스트 단서(예: 지시와 인센티브), 그리고 기능적 구성(예: 목표 형성, 알림, 사회적 경쟁).

페어클로우의 3차원 비판적 담화 분석(CDA) 접근법이 이러한 속성들을 학습하는 데 적용된다. 이 모델은 앱의 소통적이고 상호작용적인 접근법에 신자유주의 이데올로기를 포함하고 있어 행동에 대한 포괄적인 검토를 가능하게 합니다. CDA 과정의 첫 단계는 텍스트 분석으로, 피드백 응답과 앱 요청에 적용된 단어를 검토합니다. 이후 담론적 퍼포먼스 연구는 사용자가 앱과 어떻게 협력하는지, 그리고 성공이나 실패의 조각들이 앱 내에서 어떻게 구성되는지에 초점을 맞춥니다. 마지막으로, 이 사회 실천 연구는 앱 디자인이 자기 규제, 경쟁, 성과 평가와 같은 더 넓은 신자유주의 이데올로기를 반영한다는 점을 설명합니다. 그림 2 는 앱 선택과 인터페이스 설계의 작업 과정을 보여줍니다.

인터페이스 데이터 수집
이 작업은 유료 샘플 서비스를 제공하는 중국 온라인 설문 사이트 www.wjx.cn 를 통해 중요하고 완전한 정보를 수집합니다. 초기 포함 기준은 참가자가 중국 대학에 재학 중인 학부생이어야 하며, 이전에 최소 한 가지 이상의 게임화된 영어 어휘 학습 앱을 사용한 경험이 있어야 한다는 것이었습니다. 연구의 학술적 목표, 자발적 참여성, 예상 소요 시간은 모두 모집 메시지에 명확히 전달되었습니다. 참가자는 설문조사를 시작하기 전에 사전 동의 진술서를 읽고 자발적 동의를 제공해야 합니다. IP 주소 스크리닝은 중복 또는 저노력 응답을 줄이기 위한 것뿐만 아니라, 주의 점검 항목과 비정상적으로 짧은 완료 시간 모니터링을 통해 데이터 품질을 검증했습니다. 모든 참가자가 학부 중국인 학생이어야 한다는 조건이 표본 조건으로 작용했습니다. 일주일에 수집된 비중복 IP 주소 279개의 응답 평균 완료 시간은 243초였습니다. 응답자가 게임화된 영어 어휘 앱을 한 번도 사용한 적이 없다는 것을 암시하는 7개의 답변이 삭제되었습니다. 97.49%의 진정한 응답률로 총 272건의 응답이 최종적으로 유지되었습니다.

둘째, 중국인 EFL 학생들을 대상으로 반구조화된 인터뷰를 실시하여 그들의 게임화된 어휘 앱 경험에 대한 더 깊은 통찰을 얻었습니다. 각 면접은 30-45분 동안 진행되었으며, 학습 습관, 게임화에 대한 감정적 반응, 동기 부여 패턴, 인지된 압박감을 포함한 체계적인 프로토콜을 따랐습니다. 인터뷰는 온라인으로 진행되었으며, 허락을 받아 녹음되었으며, 두 명의 연구자가 주제 분석 방식을 사용해 독립적으로 코딩했습니다.

셋째, 스크린샷, 피드백 메시지 로그, 연속 기록, 배지, 사용자 프롬프트 등 인터페이스 상호작용 데이터가 백이잔 애플리케이션에서 체계적으로 추출되었다. 이 유물들은 페어클로우의 3차원 CDA에 필요한 텍스트, 시각적, 기능적 자료를 제공했습니다. 동시에 DeepL³⁸을 사용해 사용자 생성 중국어 텍스트를 영어로 번역하고, 이중언어 코더를 통한 번역 정확도 검증, VADER³⁹, TextBlob⁴⁰, SnowNLP⁴¹ 을 이용해 극성 점수를 계산하여 언어 간 검증을 통해 감성 분석 데이터를 수집했습니다.

영어를 외국어로 배우는 중국 대학생들을 인터뷰하여 게임화된 영어 어휘 앱에 대한 상호작용, 동기, 의견을 더 깊이 이해했습니다. (1) 앱 사용 빈도와 맥락, (2) 과제나 보상에 대한 감정적 반응, (3) 앱 기능에 대한 몰입 및 동기부여, (4) 앱 사용과 관련된 압박 또는 스트레스, (5) 학습 습관 또는 어휘 학습 전략에 미치는 영향, (6) 앱 진행 상황에 관한 사회적 상호작용, (7) 학습 경험 향상을 위한 권고에 관한 질문들이 모두 반구조화 프로토콜의 일부였습니다. 각 세션은 줌, 대면 또는 전화로 진행되었으며, 약 30분에서 45분 정도 지속되었습니다. 참가자들의 동의 하에 모든 인터뷰는 영어로 그대로 녹음 및 전사되었습니다. 주제별 분석을 통해 데이터를 분석했습니다. 두 명의 연구자가 독립적으로 녹취록을 코딩했고, 이후 주제별로 반복적으로 분류되었습니다. 의견 충돌은 논의를 통해 해결되었습니다. 이러한 정성적 통찰과 사용 빈도, 피드백 응답, 목표 추구를 기록한 인터페이스 로그를 결합하여 행동 및 심리적 반응에 대한 철저한 분석이 가능해졌습니다.

감정 데이터 전처리:
TextBlob, VADER와 같은 영어 기반 도구와의 상호 운용성을 보장하기 위해, 원래 사용자 응답이 중국어였기 때문에 모든 텍스트 데이터는 감정 계산 전에 영어로 번역되었습니다. 문맥적 및 정서적 정확성을 유지하기 위해 Deep LAPI가 번역에 사용되었고, 두 명의 이중언어 연구자가 결과를 수동으로 검증했습니다. 이 검증된 영어 텍스트를 사용해 감정 극성(statemention), 극성(polarity), 주체성 점수를 계산했습니다. 중국어 감정 모델 SnowNLP는 200개의 무작위 응답 하위 집합을 분석하여 언어 간 신뢰성을 평가하는 데에도 사용되었습니다; 결과는 VADER 극성 점수와 강한 양의 연관성을 보였다(r = 0.84).

표 1은 이전에 게임화된 영어 어휘 학습 애플리케이션을 사용한 경험이 있다고 보고한 272명의 중국 대학 EFL 학생들의 데이터셋 응답을 요약한 것입니다. 인구통계 자료에 따르면, 이 연구의 연구 대상은 성별, 연령, 전공, 교육 경력 등 중국 대학생을 완전히 대표하여 대상 사용자 집단을 조사하기에 적합하다. 연습 설계 측면에서 측정된 응답자의 79.04%는 매주 1시간 이상 앱을 사용했고, 94.11%는 주 1회 반복 사용했습니다. 실천 행동에 관한 정보는 회원들의 보충 답변과 함께 관찰되었습니다.

데이터셋에는 인구통계학적 변수(연령, 성별, 전공, 학문 연도)와 사용 관련 변수(앱 사용 빈도와 주간 사용 기간)가 포함되어 있습니다. 데이터셋에 있는 272개 개체는 일반적으로 18세에서 22세 사이(91.91%)이며, 이 중 60.66%가 남성이고 39.34%가 여성입니다. 이러한 연령 분포 보장은 참가자 수가 모바일 보조 언어 학습을 사용하는 대학생과 일치하며 전통적인 학부생 집단과 유사함을 나타냅니다.

응답자들은 다양한 학문적 경험을 가지고 있었지만, 주요 그룹은 다음과 같습니다: 기술(38.97%), 공학(37.87%), 과학(12.87%), 수학(10.29%). 학제간 분포는 다른 분야 학생들이 게임화된 시스템을 어떻게 보고 활용하는지 비교할 수 있게 합니다. 학업 성취도와 관련해서는 3학년(36.03%)과 2학년(26.47%)이 가장 많은 비율을 차지했으며, 그 다음으로 신입생(18.01%)과 4학년(19.49%)이 그 뒤를 이었습니다. 이 분포에 따르면, 응답자의 대다수는 중상급 학생으로, 이는 참여 정도와 학습 자원에 대한 비판적 분석에 영향을 미칠 수 있습니다. 앱 사용 측면에서는 28.31%의 기여자가 매일 바이치잔을 사용한다고 답했으며, 33.46%는 주 4에서 5회 사용한다고 답해 소셜 네트워크와의 상호작용이 매우 빈번함을 시사합니다. 사용자 중 단 2.21%만이 주 1회 미만으로 앱을 사용했습니다. 참가자들의 주간 앱 사용량은 변화하여 대다수가 1-3시간(50.37%), 5시간 이상 사용하는 학생은 줄었고(11.4%).

참가자들의 로그인 빈도 및 상호작용 기록은 팬데믹 이후 기술 도입 및 자기조절 학습(SRL)에 관한 연구에 따라 학습 활동 관리, 루틴 모니터링, 참여 지속에 있어 사용자의 자율성을 반영하는 SRL과 인접한 행동 지표로 해석되었습니다. 정성적 인터뷰 데이터는 또한 TAM 특성과 일치하는 여러 주제를 드러냈는데, 여기에는 유용성("리더보드가 매일 공부할 동기를 부여한다")와 사용 편의성("앱은 간단하고 직관적으로 탐색할 수 있다")이 포함됩니다. 이러한 차원들은 공식적으로 코딩^{되거나 모델링}된 적이 없음에도 불구하고, 현재 CDA 프레임워크와 최근 비교 연구에서 본 채택 기반 관점과 개념적으로 연결됩니다. CDA와 정서 결과를 정량적으로 삼각측량하고 행동, 지각, 담화 수준의 연구를 통합하기 위해, 향후 버전에서는 TAM과 SRL의 짧고 검증된 측정 지표를 포함할 예정입니다.

페어클로의 CDA 모델
Baicizhan과 같은 게임화된 언어 학습 응용 프로그램에서 담화가 신자유주의 이상을 생성하고 지속시키는 방식을 조사하는 실제 구조³⁷은 Fairclough의 3차원 비판적 담화 분석(CDA) 모델을 통해 접근할 수 있다. 세 가지 상호 연결된 절차가 결합되어 모델에 통합됩니다: 사회적 실천(거시적 수준), 담론적 실천(중간적 수준), 그리고 텍스트 분석(미시 수준).

텍스트 분석 (T) - 미시적 수준
용어, 조직, 앱 디자인 알림(예: "일일 목표 달성", "Keep Your Streak Alive")을 포함한 언어 측면이 이 레벨의 주요 목표입니다. 사용자의 모든 텍스트 단위가 다음과 같다고 가정하자:

(1)

여기서 Te_I 는 특별한 문자 메시지 또는 프롬프트를 의미합니다.

신자유주의 배열과 발생을 평가하기 위해:

(2)

(3)

따라서 텍스트 계층의 신자유주의적 밀도는 다음과 같습니다:

(4)

담론 실천 (D) - 중간 수준
이는 사용자가 앱과 어떻게 상호작용하는지(사용 빈도, 피드백 응답, 목표 추구) 관련 인터뷰와 인터페이스 로그에서 수집된 정보입니다.

_i는 사용자를 나타내고, ai_j는 상호작용 행위(예: 과제 완료나 리더보드 확인)를 나타냅니다. 상호작용 행렬을 설명하라:

(5)

사용자 자기 최적화 점수는 이제 다음과 같이 정의되었습니다:

(6)

신자유주의적 무게(중요도)_{는 행위 ai j}로 표기된다. 예를 들어, 리더보드를 보는 것은 단순히 앱에 접속하는 것보다 더 높은_wj를 가집니다.

사회 실천 (S) - 거시적 수준
이는 앱 사용과 담론이 생산성과 경쟁 같은 보다 일반적인 사회적 아이디어와 어떻게 반영되는지 분석하는 것을 포함합니다.

P(us_{i,λ k})를 이진 또는 모호한 값으로 하여 사용자 담화가 특성 λ_k를 촉진하는지 나타내고, λ_k 를 이념적 특성(예: 공정성이나 자기 최적화)이라고 하자.

다음은 사용자의 이념적 외관입니다:

(7)

이는 각 신자유주의 이념 λ_k 가 사용자 기반에 얼마나 전파되었는지 측정한다. 사용자 인터페이스의 전체 CDA 프레임워크 점수는 다음과 같이 작성할 수 있습니다:

(8)

각 차원에 가중치(α,β,γ)가 부여되면, 이는 경험적으로 조정하거나 정성적 고려에 기반할 수 있습니다.

Fairclough가 구축한 3차원 비판적 담화 분석(CDA) 모델은 그림 3에 나타나 있으며, 주로 바이치잔과 같은 언어 학습 단계에서 교육적 경계를 위한 게임화된 지식을 평가하는 데 사용됩니다. 그림 상단 행은 CDA의 세 가지 분석 차원을 나타내며, 하단 행은 이 차원들의 결과를 통합하여 단일 일관된 결과를 도출합니다.

이 연구는 담론적 측면을 텍스트(단어 선택, 은유), 시각적(아이콘, 색상, 배지), 기능적(점수, 레벨, 알림) 세 가지 범주로 나누는 비판적 담화 분석(CDA)의 간단한 코드북을 만들었다. "계속 가세요!"라는 동기 부여 문구, 시각적 요소에 별 배지, 기능적 기능에 대한 진행 추적 알림 등이 좋은 예입니다. 모호함을 해결하고 코드를 반복적으로 개선한 후, 두 명의 숙련된 코더가 독립적으로 코드북을 데이터에 적용했습니다. 코헨의 카파를 사용해 코더 간 일치 개념을 계산했으며, 결과는 만족스러운 신뢰성(κ = 0.78)을 보여 연구의 일관성과 엄밀성을 보장했습니다.

감정 분석 및 담화 매핑
감정 분석은 사용자 생성 콘텐츠뿐만 아니라 설명, 앱 리뷰, 커뮤니케이션 기록, 학회 기록 등에도 적용되며, 이는 페어클로의 3단계 비판적 담화 분석(텍스트, 담화, 사회적 반복 포함)의 결론에 따른 것입니다³⁷. 이 단계는 자연어 처리(NLP) 절차를 사용하여 감정 톤(긍정적, 부정적, 중립적)과 강도를 분류합니다. 예를 들어, 사용자가 게임화된 학습 역학에 정서적 연결을 형성하기 위해, 줄 손실이나 리더보드 발표에 대한 정상적인 스트레스 또는 만족 표현을 측정합니다. 이 연구는 팔로우와 경쟁, 성장 압력, 참여와 같은 게임화된 장치가 CDA에서 드러난 신자유주의적 가치를 지지하는지 모순되는지 규명하는 데 도움을 준다.

보조 파일 1에 제공된 알고리즘 1은 감정 분석과 담화 매핑의 작동 과정을 보여줍니다. 텍스트 정보가 수집되고 사전 처리된 후, 사용자 관찰 자료는 대문자 소문자, 스톱워드 제거, 레마타이제, 구두점 필터링 등의 방법으로 준비됩니다. 다음으로, 영어와 중국어 EFL 텍스트 데이터에 대해 소문자 처리, 스톱워드 제거, 레마타이징, 구두점 필터링 등 전처리 단계를 거쳐 감성 분석이 수행되었습니다. 이 텍스트들은 VADER, TextBlob, BERT 기반 모델과 같은 프로그램을 이용한 감정 분석을 거쳐, 각 텍스트를 감정적 톤이나 극성 점수에 따라 중립, 긍정, 부정으로 분류합니다. 이는 프레젠테이션, 라인, 상과 같은 게임화된 기본 요소에 대한 사용자의 감정적 반응을 정의하는 데 도움을 줍니다. 동시에, "자기 최적화", "동의", "효과성", "추적"과 같은 특정 신자유주의 개념과 관련된 표현과 아이디어는 키워드 기반 매칭이나 주제별 코딩을 통해 담론 측면을 제거함으로써 식별된다.

CDA 단계에서 제기된 개념적 라벨들은 이제 각 사용자의 텍스트에서 이해할 수 있습니다. 데이터셋 내에서 상세한 담화와 태도가 어떻게 공존하는지 인증하는 담화 지도가 그 결과를 바탕으로 설계됩니다. 여기에는 각 이념적 주제의 표현적 어조와 규칙성을 보여주는 차트나 히트맵이 포함될 수 있습니다. 자료의 보다 포괄적인 그림을 만들기 위해, 이러한 감정과 담론 이해를 CDA 결과와 공유합니다. 이 조사는 학습자들이 경계 체계에서 제시된 신자유주의적 담론을 수용하는지 거부하는지 확인하는 데 도움을 준다. 또한, 게임화된 학습에서 감정적 경험을 강조하며, 이사 서비스가 실수로 기본적인 동기나 학습자 선택에 영향을 미칠 수 있는 사례를 지적합니다.

결과

이 연구는 Baicizhan과 같은 모바일 지원 언어 학습(MALL) 응용 프로그램에서의 게임화가 대학 EFL 학습자들의 동기 부여와 자기조절 행동에 비판적 담론적 체계적 방법을 통해 어떻게 영향을 미치는지 조사했습니다. 추정에는 세 개의 통합 재단에서 수집한 데이터셋이 사용되었습니다: (1) EFL 대학생이 참여한 15개의 반구조화 학회 기록; (2) 250개 이상의 사용자 참여 로그에서 수집된 감정 분석 데이터; 그리고 (3) 로고, 연구, 보상 댓글, 연속 카운터와 같은 게임화 구조를 포함한 인터페이스 데이터 로그. 이 연구는 인터페이스 담화 매핑을 위해 전통적인 Python 스크립트를, 감성 분류 및 주제 조직을 위해 NVivo를 사용한 시험 시뮬레이션 환경에서 수행되었습니다. 페어클로우의 CDA 모델에서 텍스트, 담화, 사회적 수준에 걸쳐 언어적, 그래픽적, 행동적 정보를 그룹화하는 것은 시뮬레이션 상황에 의해 상상할 수 있게 되었다.

평가에 사용되는 매개변수는 신자유주...

토론

제안된 비판적 담화 분석(CDA)은 게임화된 언어 학습 앱에 내재된 더 깊은 이념적 기능을 검토함으로써 이전 연구를 확장하는 비판적 이념적 관점을 채택합니다... 특히 Chen과 Zhao¹의 이전 연구들은 대규모 중국 EFL 학습자들 사이에서 게임화된 어휘 앱의 수용에 영향을 미치는 동기 요인을 조사했습니다. Fairclough의 3차원 CDA 프레임워크를 바탕으로, 본 연구는 바이치잔과 같은 앱이 학습 도구이자 지속적인 성과 평가를 강화하는 플랫폼으로 동시에 작동한다고 주장합니다. 이러한 결과는 게임화가 사용자 참여도를 높일 뿐만 아니라 성과 비교나 행동 추적과 같은 미묘한 압력을 가한다는 이론적 주장과 일치합니다. 이는 전통적인 동기 부여 설명을 넘어 디지털 학습 환경과 관련된 체계적 문제를 부각시켜 학습자 참여에 대한 이해를 확장합니다.

재료

이 논문에 사용된 재료 목록

이름	회사	카탈로그 번호	댓글
아데노바이럴 벡터 (shNEAT1)	10692-V5	비진 바이오사이언스	생체 내외에서 NEAT1 발현을 억제하는 데 사용되는 아데노바이러스.
BCA 단백질 분석 키트	23227	써모피셔	세포 용해체 내 단백질 농도를 정량화하는 데 사용된 키트입니다.
듀얼-루시페라제 리포터 분석 키트	E1910	프로메가	miR-181a-5p 상호작용을 측정하기 위한 이중 루시퍼레이스 리포터 분석에 사용되는 키트.
ELISA 키트 (사이토카인)	해당 없음	R& D 시스템즈	혈청 및 조직 샘플에서 사이토카인 수치를 측정하는 데 사용되는 키트입니다.
태아 소 혈청 (FBS)	16000-044	깁코	세포 성장을 위한 배양지에 사용되는 보충제입니다.
GAPDH 항체	2118S	세포 신호 전달 기술	웨스턴 블롯에서 부하 조절에 사용되는 GAPDH에 대한 1차 항체.
헤마톡실린 및 이오신 염색 키트	해당 없음	써모피셔	병리 분석을 위한 조직 절편의 조직학적 염색에 사용되는 키트입니다.
면역형광 항체 (CD206)	14693-1-AP	단백질 기술	조직 절편에서 M2 대식세포 표지 CD206을 검출하는 데 사용되는 항체.
지지방다당류(LPS)	L2630	시그마-올드리치	LPS는 RAW264.7 세포에서 염증성 대식세포 분극을 유도하는 데 사용되었습니다.
miR-181A-5P 모방	해당 없음	해당 없음	합성 miR-181a-5p 모방품은 miR-181a-5p 수치를 조절하는 데 사용됩니다.
NEAT1 발현 플라스미드	해당 없음	해당 없음	RAW264.7 대식세포에서 NEAT1 과발현에 사용되는 플라스미드.
RAW264.7 대식세포	TIB-71	ATCC	시험관 내 실험에 사용되는 쥐 대식세포주.
RIPA 용해 버퍼	89901	써모피셔	전체 단백질을 추출하기 위해 세포를 용해하는 완충제입니다.
RPMI-1640 미디엄	11875-093	깁코	RAW264.7 대식세포용 배양 배양지.
SYBR 그린 마스터 믹스	4385612	써모피셔	정량적 실시간 PCR 분석에 사용되는 시약입니다.
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