3D 그래픽에 기반한 숙련 모델링과 자기 모델링이 결합된 혼합 모델링 피드백이 초보자의 골프 퍼팅 학습에 미치는 영향

초록

[목적] 본 연구의 목적은 3D 그래픽에 기반한 숙련 모델링과 자기 모델링이 결합된 혼합 모델링 피드백이 초보 골퍼의 퍼팅 수행결과와 퍼팅 매개변수에 미치는 영향을 분석함으로써 학습 과정에서 3D 그래픽 혼합 모델링의 적용 가능성을 파악하는 것이다. [방법] 50명의 초보 남자 골퍼가 이 실험에 참여하였으며, 중첩 혼합 모델링집단, 분리 혼합 모델링집단, 숙련 모델링집단, 자기 모델링집단, 그리고 통제집단에 무작위로 배정되었다. 사전검사 후, 참여자들은 집단별로 실험 중재를 받았으며, 이후 사후검사와 지연된 사후검사가 진행되었다. [결과] 중첩 혼합 모델링집단은 통제집단에 비해 공간적 결과 오류가 학습 동안 유의미하게 향상되었다. 또한 퍼팅 매개변수와 관련하여 중첩 혼합 모델링집단은 지연된 사후검사에서 다른 집단과 달리 유의한 향상과 함께 가장 큰 효과크기를 보여주었다. [결론] 이러한 결과는 초보 학습자의 경우 정량적 정보가 함께 제공된 3D 중첩 혼합 모델링이 수행자에게 퍼팅 스트로크의 실시간 제어를 보다 용이하게 지각하게 함으로써 가장 효율적인 보강적 시각 피드백 기법이 될 수 있음을 시사한다.

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