최근 메타버스(Metaverse)에 대한 관심과 함께 메타버스 플랫폼을 다양한 형태로 활용하려는 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 메타버스가 가지고 있는 교육적 활용 가능성에 주목하고, 비대면 교육 상황에서 학습자에게 효과적인 학습 경험을 제공하기 위한 메타버스 환경의 융합(STEAM) 프로그램을 개발 및 적용하였다. 개발한 프로그램은 학생들에게 친숙한 마인크래프트와 제페토를 메타버스 학습 플랫폼으로 활용하였고, 모듈 형태의 5가지 주제를 총 16차시로 구성하여 교육 현장에서 차시 대체형 수업이 이루어질 수 있도록 하였다. 이를 통해 학습자의 STEAM 태도의 변화 및 학습 만족도를 측정했으며, 개발한 융합 프로그램을 통해 학습자의 흥미, 배려, 소통, 유용성, 자아개념, 자아효능감, 진로선택 영역이 유의미하게 상승한 것으로 나타났다. 또한 만족도, 흥미, 수업 전반과 관련된 학습자 만족도 검사 전 영역에서도 긍정적인 결과가 확인되었다. 향후 메타버스의 특성을 고려하여 시공간의 제약을 탈피하여 새롭게 소통하고, 높은 자유도와 몰입도를 바탕으로 하는 학습자 중심의 다양한 교육적 접근이 이루어져야 할 것이다.
본 연구는 비대면 수업에서 미술품의 해설을 듣고 수업의 결과로 학습자의 감정을 확인하는 것을 목적으로 수행되었다. 제안한 시스템은 AI 서버를 통해 미술품의 해설을 듣고 학습자의 감정을 전용 키로 입력하고 그 결과를 음악으로 표현하게 된다. 이를 위해 감정 키를 활용한 비대면 미술감상 수업 모형의 방향을 설정하였고, 이를 바탕으로 비대면 미술감상을 위한 시스템을 구성하였다. 학습자는 미술품의 해설을 듣고 제시되는 질의에 대한 감정을 입력하기 위해 본 연구에서 제안한 '감정 키를 활용한 스마트 기기'를 사용하게 된다. 제안한 시스템을 통해 온라인 미술수업에서 학습자는 감정 상태를 표현할 수 있게 되고 교수자는 수업 참여결과를 전달받아 교육적 분석을 위해 다양하게 활용하게 된다.
The goal of this research was to understand the patterns of multidimensional engagement in MOOCs. An email with an online survey link was sent to enrollees in an MOOC course. The survey included 35 questions asking about engagement, teaching presence, and learning persistence. The items were validated in the literature, revised for the MOOC setting, reviewed by four professionals in the field of educational technology, and used in the study. A heterogeneous group of 170 individuals gathered through convenience sampling participated in the study. With cluster analysis of the engagement data, three groups were identified: Cluster1, 2, and 3. Cluster 1 scored high on behavioral, emotional, and cognitive engagement. Cluster 2 scored high on behavioral aspects but low on emotional and cognitive engagement. Cluster 3 scored low on behavioral and cognitive engagement but high on emotional aspects. The study addressed cluster-specific learner characteristics and differences in perceived teaching presence and learning persistence. Design strategies pertaining to each cluster were further discussed. These strategies may guide instructors and practitioners in the design and management of MOOCs and should be further validated through future studies.
최근 코로나19 상황으로 인한 비대면 교육의 확산으로 온라인 교수·학습 및 평가 도구에 대한 관심이 높아지고 있다. 도구의 효과적인 활용을 위해서는 학습자의 정의적, 인지적 변인 간의 구조적 영향력과 인과 관계에 대한 규명이 필요하다. 본 연구는 '온라인 저지'를 활용하는 프로그래밍 교육에서 도구의 활용 횟수, 자기효능감, 몰입, 컴퓨팅 사고력, 논리적 사고력으로 구성된 연구 모형과 경쟁 모형을 설정하고, 모형의 적합도와 경로 분석을 실시하였다. 분석 결과, '도구의 활용 횟수 → 자기효능감 → 몰입 → 논리적 사고력 → 컴퓨팅 사고력'에 이르는 인과 관계를 규명하였고, 도구의 활용 횟수가 학습 동기를 거쳐 사고력에 영향을 미치는 경로 상에 '자기효능감 → 몰입'의 이중 매개 효과, 또는 '몰입'의 단독 매개 효과를 확인하는 동시에 '몰입 → 자기효능감'의 이중 매개 변인으로는 도구의 활용 횟수가 사고력으로 발현되지 않음을 확인하였다. 한편, 동일한 경로 상에 '논리적 사고력 → 컴퓨팅 사고력'의 경로는 규명되었으나, '컴퓨팅 사고력 → 논리적 사고력'의 경로는 규명되지 않았다.
산업전반의 디지털 전환으로 소프트웨어 역량은 미래인재의 핵심역량이 되었다. 하지만 소프트웨어 역량 강화를 위한 기업의 교육과 관련된 연구는 찾아보기 어렵다. 이에 본 연구는 온라인 소프트웨어교육에서 직장인의 학습성과에 영향을 미치는 요인 간의 관계를 검증하고자 하였다. 이를 위하여 온라인 소프트웨어교육 경험이 있는 직장인 223명의 설문을 SPSS PROCESS macro를 사용하여 분석하였다. 분석결과, 지각된 유용성과 자기조절학습능력은 디지털 리터러시와 만족도를 다중매개하여 학습성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 학습자 요인뿐만 아니라 교육의 특성도 고려해야 함을 시사한다. 본 연구결과는 효과적인 온라인 교육프로그램을 설계하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 웹기반 협력학습에서 참여와 상호작용 가운데 협력적 자기효능감과 성취도를 예측하는 변인이 무엇인지를 확인하는 것이다. 본 연구에서 상호작용은 둘 이상의 행위자 간의 관계에서 발생하는 의사소통을 의미하는 것으로 참여와 구분된다. 이러한 구분에 따라 보다 타당한 측정을 위한 지표로 연결중심성 지표 중 하나인 외향중심성과 내향중심성을 사용하였다. 구체적으로, 참여, 외향중심성, 내향중심성 가운데 어떠한 변인이 협력적 자기효능감과 성취도를 예측하는지 분석하였다. 이를 위해 대학생을 대상으로 2주에 걸쳐 온라인 협력학습을 실시하고, 설문, 참여도, 사회연결망분석을 통한 상호작용 및 성취도 자료를 수집한 후 다중회귀분석을 실시하였다. 그 결과 상호작용의 내향중심성이 협력적 자기효능감을 예측하였으며, 상호작용의 외향중심성이 성취도를 예측하였다. 이는 동료로부터 많은 반응과 피드백을 받을수록 협력적 자기효능감이 높아지며, 타인의 글에 대하여 자신의 생각을 정리하는 과정을 거치는 경험이 성취도 수준과 관련이 있음을 시사한다.
최근 IT 환경의 변화에 따라 웹 서비스를 기반으로 대규모 사용자 대상의 상호 참여적인 MOOC(Massive Open Online Courses)과 같은 온라인 교육 환경이 부상하고 있다. 그러나 온라인 교육 시스템은 원거리로 학습이 이루어짐에 따라 학습자의 자발적 동기를 꾸준히 유지하기 어려우며, 또한 학습자 간에 지식을 공유하고 공유한 지식을 활용하는 기능이 부족하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 구성주의적 학습이론과 집단지성에 기반하여 학습자가 보유한 학습자료를 공유하고 개인화된 학습자료 추천을 받을 수 있는 학습자료 북마킹 서비스인 WeStudy를 구현하였다. 위키피디아(Wikipedia), 슬라이드쉐어 (SlideShare), 비디오렉쳐스 (VideoLectures) 등 현존하는 집단지성 기반 서비스들의 주요 기능으로부터 필요한 집단지성 기능들을 검토하였으며, 본 서비스의 주요 기능으로 1) 리스트 및 그래프 형태의 학습자료 리스트 시각화, 2) 개인화된 학습자료 추천, 3) 보다 상세한 학습자료 추천을 위한 관심 학습자 지정 등을 도출하여 시스템을 설계하였다. 이후, 웹 기반으로 구현된 세 가지 주요기능 별로 개량된 휴리스틱 사용성 평가 방법을 통해 개발된 시스템의 사용성 평가를 실시하였다. 10명의 HCI 분야 전공자 및 현업 종사자를 대상으로 정량적 및 정성적인 평가 결과, 세 가지의 주요 기능에서 전반적으로 사용성이 우수한 것으로 판정되었다. 주요 기능 별 정성적인 평가에서 도출된 여러 마이너 이슈들을 반영할 필요가 있으며, 향후 대규모 사용자를 대상으로 본 서비스를 보급하고 이용할 수 있도록 제공하여 자발적인 지식 공유 환경을 조성할 수 있을 것으로 전망된다.
본 연구에서는 웹기반 실시간 온라인 토론에서 학습자 성격유형에 따른 집단구성방식이 토론 내용에 어떤 영향을 미치는지 규명하였다. 이를 위하여 고등학생을 대상으로 MBTI(Myers Briggs Type Indicator) 성격유형 검사를 실시하고, 그 결과를 토대로 학습자들을 내향성 집단, 외향성 집단, 내향성/외향성 혼합집단으로 분류하였다. 실험을 위한 시스템을 구축하고 온라인 토론을 수행한 후, 토론 내용을 Henri의 메시지 분석 모델을 토대로 작성한 지표를 기준으로 각 차원별 의미단위로 분석하였다. 그 차원들 중 사회적 차원과 상호작용적 차원을 토론 내용의 상호의존성으로, 인지적 차원과 메타인지적 차원을 토론 내용의 과제관련성으로 범주화하였다. 토론 내용의 총 의미단위수, 상호의존성, 과제관련성 모두에서 이질적으로 구성된 내향성/외향성 혼합집단이 가장 긍정적인 영향을 미친 것을 알 수 있었다.
본 연구에서는 학습자 관점에서 메타버스 플랫폼인 '스페이셜'을 중심으로 수업 도구로서의 사용자 경험을 분석하였다. 대학 수업에서의 메타버스 플랫폼 스페이셜의 사용성 평가를 위하여 SUS를 활용하였고, 스페이셜을 활용한 수업에 대한 몰입감과 만족도를 평가하기 위하여 Magnitude Estimation 방법을 활용하였다. 그리고 수업 도구로서의 스페이셜 사용에 관한 사용자 경험 의견을 수집하기 위하여 설문기법을 활용하였다. 스페이셜 시스템에 대한 사용성 평가 결과를 보면 수강생들은 스페이셜의 사용성, 몰입감, 만족도에 대해 꽤 긍정적으로 평가하였다. 그리고 메타버스 플랫폼 스페이셜의 사용자 경험 내용을 보면, 수강생들은 메타버스가 비대면 공간 속에서도 많은 사람들의 모여 소통할 수 있는 장을 제공할 수 있는 교육 도구로서 그 효용가치를 높게 평가하는 것을 알 수 있었다. 메타버스는 다른 온라인 플랫폼에 비하여 사용편의성, 상호작용, 몰입감, 흥미유발을 장점으로 들 수 있다. 특히 키보드와 터치방식, 그리고 디스플레이 외에 음성, 동작, 시선 등 오감을 활용한 상호작용이 가능하다는 것이 큰 장점으로 인식되었다. 반면 메타버스의 높은 개방성과 자유도, 그리고 흥미요소는 학습을 촉진하는 동시에 저해 요인이 될 수 있음을 알 수 있었다. 그럼에도 불구하고 결론적으로 메타버스 플랫폼 '스페이셜'은 온라인 강의실 생성과 다양한 학습 기능들을 제공하고 있고, 교수자와 학습자 또는 학습자와 학습자 간의 다양한 상호작용이 가능하기 때문에 대학 수업에서 효과적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
This study compares the functions of the Learning Management Systems (LMS) in three widely used Edu-Tech platforms, that support students' individualized learning by using the learning characteristics of the students. The rapid advances in artificial intelligence (AI) are broadening their impacts in the education industry, and play a broad role in supporting student learning. In many countries, online classes have become a norm due to the COVID-19 crisis, and the demand for Edu-Tech in classes has increased rapidly. As a result, many countries, including South Korea, are now preparing and implementing various policy measures to adopt Edu-Tech in the class setting. Therefore, in this study, we analyze and compare the structures and characteristics of the three widely used Edu-Tech platforms that support individualized mathematics learning. In particular, we compare the LMSs of the three platforms by considering the elements such as learning design, learning management, learner analysis, learning result analysis, and student management functions. The results of this study give implications in the future directions to take on how to build Edu-Tech platform models that promote students' individualized mathematics learning in public education.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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