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사이버농업기술교육 참가자의 특성과 교육효과

Participant Characteristic and Educational Effects for Cyber Agricultural Technology Training Courses

  • Kang, Dae-Koo (Department of Agricultural Education, Sunchon National University)
  • 투고 : 2014.02.15
  • 심사 : 2014.03.10
  • 발행 : 2014.03.30

초록

이 연구는 사이버농업기술교육 참여자의 학습특성과 효과를 분석하여, 적절한 지원방안을 제언하고자 수행되었다. 이를 위하여 문헌연구와 인터넷 조사를 통하여 수행되었다. 이 연구를 통하여 밝혀진 결과는 다음과 같다. 사이버농업기술교육을 수강하는 학생들은 50대와 40대의 대졸수준의 도시출신으로 농업분야 전공자가 아닌 사람들이 다수로서, 월 200-300만원미만의 소득을 올리고 있고, 주로 남성이 농사지식, 개인적능력개발, 담당업무처리능력 개발 목적으로 주로 참여하고 있고, 사이버교육이나 농업에 대한 선행학습경험이 약간 부족한 수준이었고, 학습양식은 구체적-순차적형, 두 가지 이상 복합형이 많았다. 사이버 농업기술교육에서 전반적으로 만족도나 학업성취는 우수하고, 내용구성이나 현업적응도는 비교적 적절한 수준이며, 운영지원과 영향력, 학습과정은 보통수준이었다. 한과목이하 이수집단보다 두과목이상 이수집단이 영향력 평가가 긍정적이었고, 수료증과정과 공개과정 모두를 이수한 집단이 공개과정만 이수한 집단보다 만족도가 더 높았다. 이상의 연구결과를 통하여 농촌진흥청 사이버 농업기술과정에 대한 지원방안을 특성화 프로그램으로의 확대, 지원인력의 확대, 온라인과 오프라인 모임공간 제공, 교육생지역의 농업기술센터와의 연계를 통한 blended learning system 도입, 학습자들의 이해를 돕기 위한 용어와 사전 제시, 흥미유발과 지원을 도울 사이버 튜터 및 인터넷 전화 활용을 제안하였다.

It was main objectives to find the learners characteristics and educational effects of cyber agricultural technology courses in RDA. For the research, it was followed by literature reviews and internet based survey methods. In internet based survey, two staged stratified sampling method was adopted from cyber training members database in RDA along with some key word as open course or certificate course, and enrollment years. Instrument was composed through literature reviews about cyber education effects and educational effect factors. And learner characteristics items were added in survey documents. It was sent to sampled persons by e-mail and 316 data was returned via google survey systems. Through the data cleaning, 303 data were analysed by chi-square, t-test and F-test. It's significance level was .05. The results of the research were as followed; First, the respondent was composed of mainly man(77.9%), and monthly income group was mainly 2,000,000 or 3,000,000 won(24%), bachelor degree(48%), fifty or forty age group was shared to 75%, and their job was changed after learning(12.2%). So major respondents' job was not changed. Their major was not mainly agriculture. Learners' learning style were composed of two or more types as concrete-sequential, mixing, abstract-random, so e-learning course should be developed for the students' type. Second, it was attended at 3.2 days a week, 53.53 minutes a class, totally 172.63 minutes a week. They were very eager or generally eager to study, and attended two or more subjects. The cyber education motives was for farming knowledge, personal competency development, job performance enlarging. They selected subjects along with their interest. A subject person couldn't choose more subjects for little time, others, non interesting subject, but more subject persons were for job performance benefits and previous subjects effectiveness. Most learner was finished their subject, but a fourth was not finished for busy (26.7%). And their entrying behavior was not enough to learn e-course and computer or internet using ability was middle level as software using. And they thought RDA cyber course was comfort in non time or space limit, knowledge acquisition, and personal competency development. Cyber learning group was composed of open course only (12.5%), certificate only(25.7%), both(36.3%). Third, satisfaction and academic achievement of e-learning learners were good, and educational service offering for doing job in learning application category was good, but effect of cyber education was not good, especially, agricultural income increasing was not good because major learner group was not farmer, so they couldn't apply their knowledge to farming. And content structure and design, content comprehension, content amount were good. The more learning subject group responded to good in effects, and both open course and certificate course group satisfied more than open course only group. Based on the results, recommendation was offered as cyber course specialization before main course in RDA training system, support staff and faculty enlargement, building blended learning system with local RDA office, introducing cyber tutor system.

키워드

참고문헌

  1. 강대구. (2005). 최근 귀농실태와 지원대책 방안 연구. 농림부정책연구보고서.
  2. 강대구. (2013). 현직 농산업인력 교육담당자의 역량제고방안. 2013년도 한국농.산업교육학회 정기학술대회 발표자료집, 121-164.
  3. 구미선, 박영철. (2006). 웹기반 u-Learning 교육 효과 및 구조 연구. 한국산학기술학회논문지, 7(3), 365-372.
  4. 김미량, & 김진숙. (2007). 사이버 가정학습에 대한 학습자의 태도 및 만족도 분석, 한국콘텐츠학회논문지, 7(10), 44-58. https://doi.org/10.5392/JKCA.2007.7.10.044
  5. 김미숙, 김승보, & 장수명. (2009). 평생학습의 사회경제적 성과분석. 한국직업능력개발원연구보고서 2009-6.
  6. 김병철, & 류근호. (2005). e-learning의 학습효과에 영향을 미치는 주요요인에 관한 연구. 한국콘텐츠학회논문지, 5(2), 53-60.
  7. 김보나, & 우종정. (2011). 사이버대학 학습자의 인구학적 특성이 학습효과에 미치는 영향. 한국정보기술학회지, 9(3), 213-219.
  8. 김원영, 김치수, & 김진수. (2002). 웹 기반 원격교육에서 학업성취도 향상을 위한 연수시스템 구성에 관한 연구. 한국멀티미디어학회지, 5(5), 538-551.
  9. 김은경 (2002), 사이버대학교와 학습자의 지리적 분포 및 교육 특성에 관한 연구. 대한지리학회 2002년도 추계학술대회 요약집, 65-67.
  10. 김정섭, 성주인, & 마상진. (2012). 최근의 귀농.귀촌 실태와 정책과제. KREI 농정포커스, 13, 한국농촌경제연구원.
  11. 김준호. (2010). 대학 e-러닝 학습효과에 관한 실증연구. Information Systems Review, 12(3), 19-48.
  12. 문숙경, & 남상조. (2007). 이러닝 수강생 교육 효과에 관한 연구. 한국콘텐츠학회논문지, 7(1), 161-168. https://doi.org/10.5392/JKCA.2007.7.1.161
  13. 박성열, 김수욱, 남민우, 차승봉, & 박혜진 (2010). 농업기초기술 I 및 조경과목의 이러닝과 면대면 수업방법에 따른 학습효과성 분석. 농업교육과 인적자원개발, 42(2), 31-52.
  14. 박성열, 김수욱, 남민우, 차승봉, & 강혜진. (2011). 농업토목기술 I 및 농업기계 과목의 이러닝 콘텐츠 학습효과 분석 및 활용방안. 농업교육과 인적자원개발, 43(2), 57-74.
  15. 박치관, 박준병, & 이준우. (2007). 사이버강의 참여자들의 상호작용이 교육효과에 미치는 영향 연구. Journal of Information Technology Applications & Management, 14(3), 179-197.
  16. 방기혁. (2001). 웹(web)을 활용한 교양농업교육용 교재개발 및 교육효과 분석. 한국농업교육학회지, 33(1), 43-56.
  17. 서희전, & 강명희. (2005). 온라인 학습공동체에서 학습자 특성, 학습자간 상호작용, 학습결과 간의 관계 분석. 교육공학연구, 21(2), 1-28.
  18. 손달호, & 김현주. (2008). e-learning의 결정요인이 학습효과에 미치는 영향. Informantion Systems Review, 10(2), 49-70.
  19. 안종묵. (2008). 사이버 강좌의 효율적인 학습방안 요인에 관한 연구 : 커뮤니케이션 관점에서 면대면 강좌와 사이버 강좌의 학습효과 비교. 사이버커뮤니케이션학보, 25(3), 85-124.
  20. 유일, & 황준하. (2001). 학습자 특성과 매체 특성이 원격교육의 효과에 미치는 영향. 한국정보전략학회지, 4(2), 43-67.
  21. 이근무 (2002).원격교육 학습효과 개선을 위한 연구. 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(하). 829-833.
  22. 이승진, 장시준, 정미정, & 홍철기. (2003). 사이버가정학습 시범운영 결과보고서. 한국교육학술정보원.
  23. 장은정. (2002). e-learning 공동체에서 학습 전략과 몰입이 학습 결과에 미치는 영향. 교육공학연구, 18(3), 27-54.
  24. 정경수, & 김경준. (2006). 기업의 e-learning에 대한 학습효과 및 전이에 영향을 미치는 요인. 정보시스템연구, 15(2), 1-29. https://doi.org/10.1057/palgrave.ejis.3000609
  25. 정윤, & 서병민. (2008). e-learning의 학습효과 및 실무전이에 관한 연구 : 학습조직의 조절효과를 중심으로. 한국경영정보학회 학술대회논문집, 1078-1083.
  26. 정해용, & 김상훈. (2002). 사이버교육 효과의 영향요인에 관한 실증적 연구 :공공조직을 중심으로. 정보시스템연구, 11(1), 51-74.
  27. 조은순, 유평준, & 양윤선. (2004). 기업 e-learning에서 튜터의 학습동기유발 차별화전략에 따른 학습자의 상호작용및 학습결과 분석. 교육공학연구, 20(4), 215-239.
  28. 지식경제부. (2012). 2011년 이러닝 산업 실태 조사. 정보통신산업진흥원.
  29. 최길수, 김용대, & 이종연. (2009). 저소득층 학생에 대한 사이버가정학습의 만족도 및 효과성인식분석. 정보처리학회논문지 A, 16(5), 395-402.
  30. 최혁라. (2005). 기업 E-Learning 교육효과에 영향을 미치는 요인에 관한 연구: P사의 E-Learning 서비스 사례를 중심으로. 한국전자거래학회지, 10(2), 59-88.
  31. 한국농촌경제연구원 동향분석실. (2012). 주간 농업.농촌 동향, 10 (2012.3.5.).
  32. 홍경선, & 오종철 (2008). 사이버가정학습에 대한 학생들의 만족도 및 효과성 인식 분석: 전라북도 사이버가정학습을 중심으로. 학습자중심교과교육학회지, 8(2), 423-447.
  33. Butler, K. A. (1986). Learning and Teaching Style in Theory and Practice, The Learner's Dimension.
  34. Clark, R. C., Mayer, R. E. (2003). e-Learning and Science of Instruction: Proven Guidelines for Consumers and Designers of Multimedia Learning, Pfeiffer.
  35. Forman, D. C. (2002). Benefits, Costs, and the Value of E-learning Programs,In A. Rossett(Eds.), The ASTD E-Learning Handbook, McGraw-Hill, 398-413.
  36. Horton, W. (2001). Evaluating E-learning, ASTD.
  37. Hudspeth, D. (1997). Testing Learner Outcomes in Web-Based Instruction, In B. H., Khan (Eds.), Web-Based Instruction, ETP, 353-356.
  38. Khan, B. H., Vega, R. (1997). Factors to consider when evaluating a web-based instruction course: a survey, In B. H., Khan (Eds.), Web-Based Instruction, ETP, 375-378.
  39. Kirkpatrick, D. L. (1998). Evaluating Training Programs:The Four Levels, Berrett-Koehler.
  40. Kirkpatrick, J. D. & Kirkpatrick, W. K(2010). Using Evaluation Results, In P. P. Phillips (Eds.), ASTD Handbook of Measuring and Evaluating Training, ASTD Press.
  41. Newcomb, L. H., McCraken, J. D., Warmbroad, J. R. & Whittington, M. S. (2004). Methods of Teaching Agriculture, Pearson Prentice Hall.
  42. Owen, J. M. (2006). Program Evaluation: Forms and approaches (3rd ed.), Crows Nest, Australia; Allen and Unwin.
  43. Phillips, R., McNaught, C., Kennedy, G. (2012). Evaluating e-Learning: Guiding Research and Practice, Routledge.
  44. Ruhe, V. & Zumbo, B. D. (2009). Evaluation in Distance Education and E-learning: the Unfolding Model, The Guilford Press.
  45. Scriven, M. (1993). The nature of evaluation, In M. Scriven (ed.), New directions in evaluation, No.58., special issue: Hard-won lessons in educational evaluation, San Francisco, Jossey-Bass,5-48.
  46. Stawarski, C. A., Gadd, R. (2010). Evaluating mLearning, In P. P. Phillips (Eds.), ASTD Handbook of Measuring and Evaluating Training, ASTD Press.
  47. Swanson, R. A. (2007). Analysis for Improving Performance, Berrett-Koehler Pub.
  48. Zaharias, P. (2005). E-learning design quality: A holistic conceptual framework, In C.Howard, J. Boettcher, L. Justice, P. Rogers, & G. A. Berg (Eds.), Encyclopedia of distance learning, NY, Idea Group, 763-771.

피인용 문헌

  1. Factors affecting Agricultural Meister College Students’ Intention to use Cyber Education vol.47, pp.1, 2014, https://doi.org/10.23840/agehrd.2015.47.1.1