초등학생의 e-러닝에서 인지된 효과에 미치는 영향 요인 모형에 관한 연구 (A)study on a structural equation model of the effects of e-learning perceived by elementary school students원문보기
본 연구는 초등학생의 e-러닝에서 인지된 효과에 미치는 영향 요인을 설명할 수 있는 모형을 구안하고, 인지된 효과성에 영향을 미치는 관련 변인들 간의 구조적 관계를 밝힘과 동시에 선정된 구조방정식 모형의 적합성 여부를 밝히는데 그 목적이 있다. 본 연구의 주요 내용 및 결과는 다음과 같다. 첫째, e-러닝효과성에 영향을 미치는 e-러닝환경특성 요인과 학습자특성 요인을 탐색하기 위해 선행연구를 고찰했으며, 이를 통해 e-러닝효과성을 설명하는 요인들을 선정하여 본 연구에 필요한 이론적 구조모형을 완성하였다. 둘째, 구안된 이론적 구조모형의 검증을 위한 설문 조사는 시설과 환경이 비슷한 서울과 경기 지역 소재의 7개 초등학교에서 6학년 학생 1,500명을 대상으로 2006년 4월 18일부터 4월 29일까지 실시하였다. 총 1,500부 설문지를 배포하여 1,241부(82.7%)가 회수되었으며 이중에서 유효한 설문지 1,154부를 최종 통계분석에 이용하였다. 셋째, 본조사로부터 수집된 통계자료를 토대로 이론적모형에 대한 ...
본 연구는 초등학생의 e-러닝에서 인지된 효과에 미치는 영향 요인을 설명할 수 있는 모형을 구안하고, 인지된 효과성에 영향을 미치는 관련 변인들 간의 구조적 관계를 밝힘과 동시에 선정된 구조방정식 모형의 적합성 여부를 밝히는데 그 목적이 있다. 본 연구의 주요 내용 및 결과는 다음과 같다. 첫째, e-러닝효과성에 영향을 미치는 e-러닝환경특성 요인과 학습자특성 요인을 탐색하기 위해 선행연구를 고찰했으며, 이를 통해 e-러닝효과성을 설명하는 요인들을 선정하여 본 연구에 필요한 이론적 구조모형을 완성하였다. 둘째, 구안된 이론적 구조모형의 검증을 위한 설문 조사는 시설과 환경이 비슷한 서울과 경기 지역 소재의 7개 초등학교에서 6학년 학생 1,500명을 대상으로 2006년 4월 18일부터 4월 29일까지 실시하였다. 총 1,500부 설문지를 배포하여 1,241부(82.7%)가 회수되었으며 이중에서 유효한 설문지 1,154부를 최종 통계분석에 이용하였다. 셋째, 본조사로부터 수집된 통계자료를 토대로 이론적모형에 대한 확인적요인분석을 AMOS 5.0 프로그램을 이용하여 실시하였다. 확인적요인분석 과정을 통해 총 여섯개의 측정변수를 제거하여 초기모형에 비해 전반적인 적합도 지수가 모두 향상된 측정구조방정식모형을 얻을 수 있었다. 더불어 모형에 대한 신뢰도와 타당성에도 문제가 없음이 확인되었다. 넷째, 확인적요인분석을 통해 얻은 잠정모형에 대한 구조방정식모형분석을 실시한 결과, 일부 모형적합도지수가 권장수준보다 낮아 잠정모형보다 더 나은 모형을 찾아보기로 하였다. 수정지수와 이론적 배경을 바탕으로 잠정모형에 대한 수정이 이루어졌으며 이러한 수정 과정을 통해 얻은 수정모형은 기존의 잠정모형보다 전반적으로 높은 모형적합도를 보여 본 연구의 최종모형으로 선정되었다. 더불어 선정된 최종모형에 대한 경로 및 효과크기도 검증하였다. 결과적으로 이러한 구조방정식모형분석 과정을 통해 본 연구에서 제시한 이론적 모형과 최종적인 구조방정식모형은 초등학생의 e-러닝에서 인지된 효과에 미치는 영향 요인을 설명하는 모형으로 적합함이 입증되었다.
본 연구는 초등학생의 e-러닝에서 인지된 효과에 미치는 영향 요인을 설명할 수 있는 모형을 구안하고, 인지된 효과성에 영향을 미치는 관련 변인들 간의 구조적 관계를 밝힘과 동시에 선정된 구조방정식 모형의 적합성 여부를 밝히는데 그 목적이 있다. 본 연구의 주요 내용 및 결과는 다음과 같다. 첫째, e-러닝효과성에 영향을 미치는 e-러닝환경특성 요인과 학습자특성 요인을 탐색하기 위해 선행연구를 고찰했으며, 이를 통해 e-러닝효과성을 설명하는 요인들을 선정하여 본 연구에 필요한 이론적 구조모형을 완성하였다. 둘째, 구안된 이론적 구조모형의 검증을 위한 설문 조사는 시설과 환경이 비슷한 서울과 경기 지역 소재의 7개 초등학교에서 6학년 학생 1,500명을 대상으로 2006년 4월 18일부터 4월 29일까지 실시하였다. 총 1,500부 설문지를 배포하여 1,241부(82.7%)가 회수되었으며 이중에서 유효한 설문지 1,154부를 최종 통계분석에 이용하였다. 셋째, 본조사로부터 수집된 통계자료를 토대로 이론적모형에 대한 확인적요인분석을 AMOS 5.0 프로그램을 이용하여 실시하였다. 확인적요인분석 과정을 통해 총 여섯개의 측정변수를 제거하여 초기모형에 비해 전반적인 적합도 지수가 모두 향상된 측정구조방정식모형을 얻을 수 있었다. 더불어 모형에 대한 신뢰도와 타당성에도 문제가 없음이 확인되었다. 넷째, 확인적요인분석을 통해 얻은 잠정모형에 대한 구조방정식모형분석을 실시한 결과, 일부 모형적합도지수가 권장수준보다 낮아 잠정모형보다 더 나은 모형을 찾아보기로 하였다. 수정지수와 이론적 배경을 바탕으로 잠정모형에 대한 수정이 이루어졌으며 이러한 수정 과정을 통해 얻은 수정모형은 기존의 잠정모형보다 전반적으로 높은 모형적합도를 보여 본 연구의 최종모형으로 선정되었다. 더불어 선정된 최종모형에 대한 경로 및 효과크기도 검증하였다. 결과적으로 이러한 구조방정식모형분석 과정을 통해 본 연구에서 제시한 이론적 모형과 최종적인 구조방정식모형은 초등학생의 e-러닝에서 인지된 효과에 미치는 영향 요인을 설명하는 모형으로 적합함이 입증되었다.
The purposes of this study are to create a Structural Equation Model for explaining the factors which influence the effects of e-learning perceived by elementary school students, to examine the fitness of the Structural Equation Model, and to explain the structural relationship among the factors. To...
The purposes of this study are to create a Structural Equation Model for explaining the factors which influence the effects of e-learning perceived by elementary school students, to examine the fitness of the Structural Equation Model, and to explain the structural relationship among the factors. To this end, the theoretical framework was developed to explain elementary students'' perceived effects of e-learning, based on critical analysis of the previous studies. Second, the fitness of the measurement model based on the theoretical framework was tested, using the confirmatory factor analysis and structural equation modeling(SEM) analysis. Third, the hypothesized structural equation model was revised and refined as the final model for the most appropriate one. Finally, the paths and effect size of the factors which influence the students'' perceived effects of e-learning were analyzed. The survey was conducted to test the measurement model between April 18-29, 2006. The subjects included 1,500 6th grade students from 7 elementary schools in Seoul and Gyeonggi-do, indicating the similar facility and school environments each other. 1,241(82.7%) out of 1,500 questionnaires were returned, and 1,154 questionnaires were finally used for analysis. The confirmatory factor analysis for examining the measurement model were conducted, using the AMOS 5.0 software program. The result of the confirmatory factor analysis for the measurement model pointed out that the fitness of the AGFI did not satisfy the statistical criterion. Accordingly, Squared Multiple Correlations(SMC) was conducted, and 6 factors were eliminated to revise the measurement model. The second test for the revised measurement model was conducted. The result indicated that the fitness of indices in the SEM were higher than the previous model with χ2=2,401.83, df=979, GFI=0.913, AGFI=0.900, TLI=0.938, CFI=0.943, and RMSEA=0.036. Both credibility and validity were examined and turned out to be appropriate. Next, the SEM analysis was also conducted to verify the appropriateness of the hypothesized structural equation model based on the revised measurement model. The result indicated that the entire model was appropriate, but GFI and AGFI still did not satisfy the desired statistical criterion. The result led to finding the more appropriate model than the present model. The hypothesized structural equation model, therefore, was revised according to both the previous studies and the modification indices, using AMOS 5.0. The revised model was eventually decided as final, indicating a more appropriate fit than the previous model. The fitness of the final structural equation model presented χ2=2,776.39 (p=0.000), df=999, χ2/df=2.779, GFI=0.900, AGFI=0.887, TLI=0.924, CFI=0.929, and RMSEA=0.039. In addition, the paths across the factors and effect size of the final model were analyzed. The result pointed out that 18 out of 27 paths were statistically meaningful while 9 paths were not. In conclusion, this study presented that the theoretical framework and the final structural equation model were found to be appropriate for explaining the factors which influence elementary students'' perceived effects of e-learning. This study also added new findings to the relevant studies in that the characteristics of e-learning environments caused the effects of e-learning in the characteristics of the learners as a parameter. Finally, the findings about the paths and effect size of the factors which influence the effects of e-learning in this study can be used to design e-learning service which is most appropriate to the students'' abilities and to understand the processes of the elementary students'' learning and perceived effects during e-learning.
The purposes of this study are to create a Structural Equation Model for explaining the factors which influence the effects of e-learning perceived by elementary school students, to examine the fitness of the Structural Equation Model, and to explain the structural relationship among the factors. To this end, the theoretical framework was developed to explain elementary students'' perceived effects of e-learning, based on critical analysis of the previous studies. Second, the fitness of the measurement model based on the theoretical framework was tested, using the confirmatory factor analysis and structural equation modeling(SEM) analysis. Third, the hypothesized structural equation model was revised and refined as the final model for the most appropriate one. Finally, the paths and effect size of the factors which influence the students'' perceived effects of e-learning were analyzed. The survey was conducted to test the measurement model between April 18-29, 2006. The subjects included 1,500 6th grade students from 7 elementary schools in Seoul and Gyeonggi-do, indicating the similar facility and school environments each other. 1,241(82.7%) out of 1,500 questionnaires were returned, and 1,154 questionnaires were finally used for analysis. The confirmatory factor analysis for examining the measurement model were conducted, using the AMOS 5.0 software program. The result of the confirmatory factor analysis for the measurement model pointed out that the fitness of the AGFI did not satisfy the statistical criterion. Accordingly, Squared Multiple Correlations(SMC) was conducted, and 6 factors were eliminated to revise the measurement model. The second test for the revised measurement model was conducted. The result indicated that the fitness of indices in the SEM were higher than the previous model with χ2=2,401.83, df=979, GFI=0.913, AGFI=0.900, TLI=0.938, CFI=0.943, and RMSEA=0.036. Both credibility and validity were examined and turned out to be appropriate. Next, the SEM analysis was also conducted to verify the appropriateness of the hypothesized structural equation model based on the revised measurement model. The result indicated that the entire model was appropriate, but GFI and AGFI still did not satisfy the desired statistical criterion. The result led to finding the more appropriate model than the present model. The hypothesized structural equation model, therefore, was revised according to both the previous studies and the modification indices, using AMOS 5.0. The revised model was eventually decided as final, indicating a more appropriate fit than the previous model. The fitness of the final structural equation model presented χ2=2,776.39 (p=0.000), df=999, χ2/df=2.779, GFI=0.900, AGFI=0.887, TLI=0.924, CFI=0.929, and RMSEA=0.039. In addition, the paths across the factors and effect size of the final model were analyzed. The result pointed out that 18 out of 27 paths were statistically meaningful while 9 paths were not. In conclusion, this study presented that the theoretical framework and the final structural equation model were found to be appropriate for explaining the factors which influence elementary students'' perceived effects of e-learning. This study also added new findings to the relevant studies in that the characteristics of e-learning environments caused the effects of e-learning in the characteristics of the learners as a parameter. Finally, the findings about the paths and effect size of the factors which influence the effects of e-learning in this study can be used to design e-learning service which is most appropriate to the students'' abilities and to understand the processes of the elementary students'' learning and perceived effects during e-learning.
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