본 연구의 목적은 데이터 클러스터링을 활용해 기존의 플레이어 유형 이론을 비교하고 검증 하는 것이다. 연구 진행을 위해 A 대학교 2016년 2학기에 진행된 초대형 강의 수강생의 결과 데이터 235개를 활용했다. 본 연구에서는 K-평균(Means)과 적절한 클러스터 수를 결정하기 위 해 실루엣(Silhouette) 평가기법을 적용했다. 적용한 플레이어 유형은 바틀의 2차원, 3차원 플레 이어 유형, Ferro의 5 가지 유형, 브레인헥스이다. 연구결과에 따르면, 바틀의 2차원 플레이어 유형이 데이터 클러스터링 관점에서 가장 적합한 것으로 나타났다. 각 플레이어 유형 별 특성 분포도 해석했다. 본 연구결과는 게이미피케이션을 적용하거나 개발 프로세스를 연구할 때 사 용되는 플레이어 분석 부분에 영향을 미칠 것으로 예상된다.

본 연구의 목적은 교육 게이미피케이션 환경에서 바틀의 플레이어 유형간의 학업 성취도 차이를 검증하는 것이다. 연구를 진행하기 위해 2016년 2학기 K대학교에서 진행된 게이미피케이션 전공과목 수강생 250명을 대상으로 설문조사를 실시했다. 총 235명의 학생이 참여하여 바틀의 플레이어 유형에 대한 설문에 응답했다. 최종 성적 데이터와 플레이어 유형 설문 결과를 종합하고, 통계적 분석을 통해 학업 성취도 차이를 검증했다. 연구결과에 따르면, 각 플레이어 유형별로 유의미한 학업 성취도 차이가 발생했고, 이는 플레이어 유형별로 다른 학습 태도를 가지고 있음을 의미한다. 본 연구결과를 통해 교육 게이미피케이션이 적용된 수업을 구성할 때, 플레이어 유형별 특성을 반영한 수업 커리큘럼개발에 참고가 가능하다.