세계의 시뮬레이션 학습 : 시장 점유율과 순위, 전체 판매 및 수요 예측(2025-2031년)
Simulation Learning - Global Market Share and Ranking, Overall Sales and Demand Forecast 2025-2031
상품코드 : 1859893
리서치사 : QYResearch
발행일 : 2025년 10월
페이지 정보 : 영문
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한글목차

시뮬레이션 학습 시장 규모는 2024년에 134억 8,500만 달러로 평가되었고, 2025-2031년의 예측 기간에 CAGR 8.3%로 성장하여 2031년까지 229억 6,600만 달러로 확대될 것으로 예측됩니다.

시뮬레이션 학습(시뮬레이션 기반 학습이라고도 함)은 시뮬레이션 시스템이나 모의 환경 내에서 부적절하게 설정된 문제를 식별하고 해결하여 문제 해결 능력을 향상시키는 학습 방법을 말합니다. 시뮬레이션을 통해 현실 세계의 학습 경험을 대체하거나 보완하여 학습자의 문제 해결 능력을 강화합니다. 시뮬레이션 학습은 크게 시뮬레이션 모델, 역할 설계, 데이터 스캐폴딩, 행동 피드백의 4가지 요소로 구성됩니다.

개발 동향

기술의 심층적 통합: 가상현실(VR), 증강현실(AR), 인공지능 등의 기술이 지속적으로 발전함에 따라 시뮬레이션 학습은 이러한 기술과 더욱 깊이 통합되어 학습자에게 보다 몰입감 있고 개인화된 학습 경험을 제공할 것입니다.

응용 분야 확대: 의료, 교육, 비즈니스 등 기존 분야를 넘어 항공우주, 운송, 에너지 등 산업 분야에서도 응용 범위가 확대되어 해당 분야의 인재 육성 및 기술 향상에 대한 니즈에 부응할 수 있습니다.

시장 규모 확대: 기술 발전과 시장 수요에 힘입어 세계 시뮬레이션 학습 시장은 계속 성장할 것이며, 신흥 경제국에서는 미개발된 큰 잠재력을 발휘할 것입니다.

업스트림 및 하류에 미치는 영향

업스트림에 미치는 영향: 업스트림에는 주로 하드웨어 장비 공급업체, 소프트웨어 개발자, 컨텐츠 제작자 등이 포함됩니다. 시뮬레이션 학습의 발전은 VR/AR 기기 및 고성능 컴퓨터와 같은 하드웨어 장비의 성능과 품질에 대한 요구가 높아져 하드웨어 공급업체가 지속적으로 제품을 혁신하고 업그레이드하도록 유도하고 있습니다. 동시에 소프트웨어와 컨텐츠에 대한 수요도 증가하여 소프트웨어 개발자와 컨텐츠 제작자는 연구개발 투자를 확대하고 더 높은 품질의 시뮬레이션 학습 소프트웨어와 컨텐츠 개발을 추진하게 될 것입니다.

하류에 미치는 영향: 하류 사용자는 주로 교육기관, 기업, 의료기관을 포함합니다. 시뮬레이션 학습은 이러한 사용자들에게 효율적이고 편리하며 비용 효율적인 교육 및 학습 방법을 제공합니다. 이를 통해 교육 성과와 학습 효율을 높이는 동시에 교육 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어, 기업은 시뮬레이션 학습을 직원들의 기술 교육에 활용하여 업무 능력과 업무 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 의료기관은 시뮬레이션 학습을 통해 의사의 임상 기술을 배양하고 의료 서비스의 질을 향상시킬 수 있습니다.

이 보고서는 시뮬레이션 학습 세계 시장에 대한 종합적인 분석을 제공하는 것을 목표로 합니다. 총매출액, 주요 기업의 시장 점유율과 순위에 초점을 맞추고, 지역별, 국가별, 유형별, 용도별 시뮬레이션 학습 분석을 포함합니다.

시뮬레이션 학습 시장 규모, 추정 및 예측은 2024년을 기준 연도로 하여 2020년에서 2031년까지의 기간의 과거 데이터와 예측 데이터를 포함하는 매출액으로 제공되었습니다. 정량적 분석과 정성적 분석을 통해 독자들이 비즈니스/성장 전략을 수립하고, 시장 경쟁 구도를 평가하고, 현재 시장에서의 위치를 분석하고, 시뮬레이션 학습에 대한 정보에 입각한 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

시장 세분화

기업별

유형별 부문

용도별 부문

지역별

LSH
영문 목차

영문목차

The global market for Simulation Learning was estimated to be worth US$ 13485 million in 2024 and is forecast to a readjusted size of US$ 22966 million by 2031 with a CAGR of 8.3% during the forecast period 2025-2031.

Simulated learning, also known as simulation-based learning, refers to a learning method that identifies and resolves ill-posed problems within simulation systems or simulated environments to enhance problem-solving capabilities. It replaces or augments real-world learning experiences through simulation, thereby strengthening learners' problem-solving abilities. Simulated learning primarily comprises four elements: simulation models, role design, data scaffolding, and behavioral feedback.

Development Trends

Deepening Technology Integration: With the continuous advancement of technologies such as virtual reality (VR), augmented reality (AR), and artificial intelligence, simulation learning will integrate more deeply with these technologies, providing learners with more immersive and personalized learning experiences.

Expanding Application Domains: Beyond existing fields like medicine, education, and business, simulation learning will find application in more industries, such as aerospace, transportation, and energy, to meet these sectors' demands for talent training and skill enhancement.

Market Scale Expansion: Driven by technological advancements and market demand, the global simulation learning market will continue to grow, with emerging economies unlocking significant untapped potential.

Upstream and Downstream Impacts

Impact on Upstream: The upstream primarily includes hardware equipment suppliers, software developers, and content creators. The development of simulation learning imposes higher demands on the performance and quality of hardware equipment, such as VR/AR devices and high-performance computers, prompting hardware suppliers to continuously innovate and upgrade their products. Simultaneously, it increases the demand for software and content, driving software developers and content creators to increase R&D investment and develop more high-quality simulation learning software and content.

Downstream Impact: Downstream users primarily include educational institutions, enterprises, and healthcare organizations. Simulation learning offers these users an efficient, convenient, and cost-effective training and learning method that enhances training outcomes and learning efficiency while reducing training costs. For instance, enterprises can utilize simulation learning for employee skill training to improve operational capabilities and work efficiency; healthcare institutions can employ simulation learning to cultivate doctors' clinical skills and elevate the quality of medical services.

This report aims to provide a comprehensive presentation of the global market for Simulation Learning, focusing on the total sales revenue, key companies market share and ranking, together with an analysis of Simulation Learning by region & country, by Type, and by Application.

The Simulation Learning market size, estimations, and forecasts are provided in terms of sales revenue ($ millions), considering 2024 as the base year, with history and forecast data for the period from 2020 to 2031. With both quantitative and qualitative analysis, to help readers develop business/growth strategies, assess the market competitive situation, analyze their position in the current marketplace, and make informed business decisions regarding Simulation Learning.

Market Segmentation

By Company

Segment by Type

Segment by Application

By Region

Chapter Outline

Chapter 1: Introduces the report scope of the report, global total market size. This chapter also provides the market dynamics, latest developments of the market, the driving factors and restrictive factors of the market, the challenges and risks faced by manufacturers in the industry, and the analysis of relevant policies in the industry.

Chapter 2: Detailed analysis of Simulation Learning company competitive landscape, revenue market share, latest development plan, merger, and acquisition information, etc.

Chapter 3: Provides the analysis of various market segments by Type, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different market segments.

Chapter 4: Provides the analysis of various market segments by Application, covering the market size and development potential of each market segment, to help readers find the blue ocean market in different downstream markets.

Chapter 5: Revenue of Simulation Learning in regional level. It provides a quantitative analysis of the market size and development potential of each region and introduces the market development, future development prospects, market space, and market size of each country in the world.

Chapter 6: Revenue of Simulation Learning in country level. It provides sigmate data by Type, and by Application for each country/region.

Chapter 7: Provides profiles of key players, introducing the basic situation of the main companies in the market in detail, including product revenue, gross margin, product introduction, recent development, etc.

Chapter 8: Analysis of industrial chain, including the upstream and downstream of the industry.

Chapter 9: Conclusion.

Table of Contents

1 Market Overview

2 Competitive Analysis by Company

3 Segmentation by Type

4 Segmentation by Application

5 Segmentation by Region

6 Segmentation by Key Countries/Regions

7 Company Profiles

8 Industry Chain Analysis

9 Research Findings and Conclusion

10 Appendix

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