MOOC 학습참여 및 학습지속의향에 영향을 미치는 학습자, 교수자, 학습지원환경 변인들의 구조적 관계 규명 Investigating the Structural Relationships among Academic Self-efficacy, Teaching Presence, Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, Learning Engagement and Learning Persistence in MOOCs원문보기
온라인 교육방식의 대중화와 함께 전세계적으로 MOOC(Massive Open Online Course)에 대한 관심이 높아지고 있다. MOOC는 온라인 학습이 지니는 대규모성과 개방성의 특징을 활용하여 참여의 제한 없이 다양한 양질의 강좌를 수강할 수 있는 온라인 학습환경을 의미한다. MOOC 학습과정에서 학습자는 높은 품질의 강의를 수강할 수 있을 뿐만 아니라 자기주도적으로 의미와 지식을 구성해가도록 다양한 학습활동을 경험할 수 있다. 이와 같은 특성과 함께, MOOC는 수준 높은 고등교육 기회의 확산을 실현할 수 있다는 점에서 국내∙외 교육 현장에서 빠른 속도로 확산되어 왔다. 그러나, MOOC에 대한 적극적인 관심과 급속한 확산에도 불구하고 MOOC의 ...
온라인 교육방식의 대중화와 함께 전세계적으로 MOOC(Massive Open Online Course)에 대한 관심이 높아지고 있다. MOOC는 온라인 학습이 지니는 대규모성과 개방성의 특징을 활용하여 참여의 제한 없이 다양한 양질의 강좌를 수강할 수 있는 온라인 학습환경을 의미한다. MOOC 학습과정에서 학습자는 높은 품질의 강의를 수강할 수 있을 뿐만 아니라 자기주도적으로 의미와 지식을 구성해가도록 다양한 학습활동을 경험할 수 있다. 이와 같은 특성과 함께, MOOC는 수준 높은 고등교육 기회의 확산을 실현할 수 있다는 점에서 국내∙외 교육 현장에서 빠른 속도로 확산되어 왔다. 그러나, MOOC에 대한 적극적인 관심과 급속한 확산에도 불구하고 MOOC의 학습성과에 대한 의문은 끊임없이 제기되고 있다. 다수의 MOOC에서 학습자들은 낮은 참여 패턴을 보이며, 소수의 수강생만이 학습을 지속하는 현상을 보인다. MOOC의 낮은 학습참여와 학습지속의향은 MOOC의 지속가능성 및 실효성의 약화를 초래하므로, 이에 대한 문제의식 및 해결방안이 대두되고 있다. 이와 같은 인식 속에서 선행연구들은 주로 MOOC의 학습성과 변인으로 학습참여와 학습지속의향을 선정하여 학습자 측면, 교수자 측면, 학습지원시스템 측면에서 어떠한 요인들이 이에 영향을 미치는지를 검증해 왔다. 그러나, 다수의 선행연구들은 MOOC의 학습성과에 대해 하나 혹은 두 개의 개별 측면의 영향력만을 살펴보거나 강의 시청 횟수와 같은 행동적 참여로만 학습성과를 살펴보는 등 MOOC 학습 체제를 포괄적으로 조망하지 않은 현상을 보여 왔다. MOOC는 매우 다양한 요소들이 상호작용하여 구성되는 학습환경으로, 이와 같은 문제점에 접근하기 위해서는 MOOC에서의 학습자, 교수자, 학습지원환경을 포괄하는 총체적인 관점에서 MOOC의 학습 현상을 바라볼 필요가 있다. 이를 위해 MOOC에서의 학습참여와 학습지속의향과 관련된 요인들을 종합적인 관점에서 살펴보고, 이들 간의 관계를 규명하는 연구가 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 MOOC 학습환경에서 학습참여와 학습지속의향을 설명하는 통합적인 모형을 구안하고, 학습자 요인, 교수자 요인, 학습지원시스템 요인들이 각각 어떻게 영향을 미치는지에 대해 살펴보고자 하였다. 본 연구는 MOOC에서의 학습참여와 학습지속의향에 영향을 미치는 학습자의 학업적 자기효능감, 교수실재감, 지각된 유용성과 지각된 용이성 간의 구조적 관계를 검증하여 MOOC의 학습성과를 높이기 위한 이론적 이해를 높이고 MOOC 학습촉진을 위한 실천적 교수설계 및 전략을 제공하고자 하였다. 본 연구에서 상정된 연구문제는 다음과 같다. 1. MOOC 학습참여와 학습지속의향에 영향을 미치는 학업적 자기효능감, 교수실재감, 지각된 유용성, 지각된 용이성 간의 구조적 관계모형은 적합한가? 2. MOOC 학습참여에 학업적 자기효능감, 교수실재감, 지각된 유용성, 지각된 용이성이 영향을 미치는가? 3. MOOC 학습지속의향에 학업적 자기효능감, 교수실재감, 지각된 유용성, 지각된 용이성, 학습참여가 영향을 미치는가? 4. MOOC 학습환경에서 학습참여는 학습자의 학업적 자기효능감, 교수실재감, 지각된 유용성, 그리고 지각된 용이성과 학습지속의향 간의 관계를 매개하는가? 본 연구에서 상정된 구조적 모형은 한국형 온라인 공개강좌 서비스(K-MOOC: Korean-Massive Open Online Course)에서 개설된 강의들을 대상으로 검증되었다. K-MOOC는 edX 플랫폼을 기반으로 한 xMOOC 유형의 MOOC 학습지원시스템으로, 정부 주도의 프로젝트로서 10개의 참여대학과 함께 시작되었다. 본 연구의 데이터는 이 중 한 곳의 대학에서 수집되었으며, 해당 대학에서 2016년 2학기에 개설한 5개의 K-MOOC 강좌를 수강하고 있는 학습자를 대상으로 수행되었다. 5개의 강좌들은 전공에 있어 차이점을 지니지만, 설계된 학습활동 및 학습자료의 유형이나 학습자에 대한 교수자의 피드백에 있어 유사점을 지닌다. 수강생 중 학점이수 목적의 학습자와 수강기간이 3주 이하인 학습자를 제외한 후 총 306명의 수강생을 연구대상으로 선정되었다. 자료수집 후 구조방정식모형 분석 방법을 적용하여 기술통계분석, 상관분석, 측정모형의 검증 및 구조모형의 검증을 실시하고, 각 변인 간의 인과관계를 검증하였다. 연구문제에 따른 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 고안된 MOOC 학습참여와 학습지속의향에 영향을 미치는 학업적 자기효능감, 교수실재감, 지각된 유용성과 지각된 용이성 간의 구조적 모형은 적합한 것으로 나타났다. 둘째, MOOC 학습환경에서 학업적 자기효능감, 교수실재감과 지각된 유용성은 학습참여에 유의한 영향을 미치며, 그 중 지각된 유용성의 영향력이 가장 큰 것으로 나타났다. 반면, 지각된 용이성은 학습참여에 유의한 영향을 미치지 않았다. 셋째, MOOC 학습환경에서 교수실재감과 지각된 용이성, 학습참여는 학습지속의향에 유의한 직접효과를 보였다. 반면, 학업적 자기효능감과 지각된 유용성은 학습지속의향에 대해 유의한 직접효과를 나타내지 않았다. 넷째, MOOC 학습환경에서 학업적 자기효능감, 교수실재감과 지각된 유용성은 학습참여를 매개로 하여 학습지속의향에 간접적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. MOOC 학습자들의 학습지속을 향상시키기 위해서는 학습참여를 높이는 것이 중요하며, 이를 위해 학습참여에 영향을 주는 학업적 자기효능감, 교수실재감 및 지각된 유용성을 향상시키는 전략을 마련해야 한다. 또한, 유의한 직접효과를 보이는 지각된 용이성을 높이기 위한 전략에 대해 고민해야 한다. 첫째, MOOC 학습환경에서 학습자의 학업적 자기효능감을 향상하기 위해서는 자기조절학습전략의 훈련 설계와 수행 완수를 고려한 학습활동의 구성이 요구된다. 둘째, MOOC 학습환경에서 교수실재감을 높이기 위해서는 학습활동들에 대한 교수설계원리의 적용과 효과적인 교수자 피드백이 활용되어야 한다. 셋째, 지각된 유용성과 지각된 용이성을 증진시키기 위하여 학습자의 기대수준과 학습요구를 파악할 수 있는 기회의 제공이 제안된다. 넷째, MOOC에서의 학습참여 자체를 높이기 위해서는 디지털 뱃지 등의 외적동기를 고려한 학습환경 설계와 소그룹의 협력학습 설계가 요구된다. 본 연구의 결론을 바탕으로 다음과 같은 후속연구를 제언하였다. 첫째, 본 연구에서 상정한 연구모형이 다른 K-MOOC와 기타 MOOC 강좌들에도 적용가능한지에 대해 살펴보고, 많은 데이터를 축적하여 일반화의 가능성을 판단해볼 필요가 있다. 둘째, MOOC의 학습과정에서 학습참여의 세 변인이 어떻게 영향을 받는지에 대해 구체적으로 살펴볼 필요가 있으며, 자기보고식 설문지와 더불어 MOOC에서 학습자의 참여가 남기는 빅데이터를 활용할 필요가 있다. 학습자가 온라인 상에 남긴 데이터를 활용하여 학습자의 참여과정을 패턴화하거나 참여 수준으로 군집화하여 개별적인 학습 처방이 가능하도록 설계원리를 적용해야 한다. 셋째, 학습자의 관점 외에도 MOOC 강의를 조직하고 촉진하는 교수자의 지각에 대해 연구할 필요가 있다. 넷째, 학습동기, 자율성 지지, 사회실재감 등 MOOC의 학습환경을 둘러싼 다양한 변인들이 미치는 영향력을 살펴볼 필요가 있다. 지금까지 살펴본 것과 같이, 본 연구는 한국 학습자의 MOOC에 대한 학습을 살펴봄으로써 MOOC 학습성과에 기여하는 핵심요인들을 실증적으로 확인할 수 있었으며, 이들 변인을 촉진하기 위한 교육공학적 학습전략을 논의함으로써 한국에서의 MOOC 학습을 지원했다는 점에서 의의를 지닌다.
온라인 교육방식의 대중화와 함께 전세계적으로 MOOC(Massive Open Online Course)에 대한 관심이 높아지고 있다. MOOC는 온라인 학습이 지니는 대규모성과 개방성의 특징을 활용하여 참여의 제한 없이 다양한 양질의 강좌를 수강할 수 있는 온라인 학습환경을 의미한다. MOOC 학습과정에서 학습자는 높은 품질의 강의를 수강할 수 있을 뿐만 아니라 자기주도적으로 의미와 지식을 구성해가도록 다양한 학습활동을 경험할 수 있다. 이와 같은 특성과 함께, MOOC는 수준 높은 고등교육 기회의 확산을 실현할 수 있다는 점에서 국내∙외 교육 현장에서 빠른 속도로 확산되어 왔다. 그러나, MOOC에 대한 적극적인 관심과 급속한 확산에도 불구하고 MOOC의 학습성과에 대한 의문은 끊임없이 제기되고 있다. 다수의 MOOC에서 학습자들은 낮은 참여 패턴을 보이며, 소수의 수강생만이 학습을 지속하는 현상을 보인다. MOOC의 낮은 학습참여와 학습지속의향은 MOOC의 지속가능성 및 실효성의 약화를 초래하므로, 이에 대한 문제의식 및 해결방안이 대두되고 있다. 이와 같은 인식 속에서 선행연구들은 주로 MOOC의 학습성과 변인으로 학습참여와 학습지속의향을 선정하여 학습자 측면, 교수자 측면, 학습지원시스템 측면에서 어떠한 요인들이 이에 영향을 미치는지를 검증해 왔다. 그러나, 다수의 선행연구들은 MOOC의 학습성과에 대해 하나 혹은 두 개의 개별 측면의 영향력만을 살펴보거나 강의 시청 횟수와 같은 행동적 참여로만 학습성과를 살펴보는 등 MOOC 학습 체제를 포괄적으로 조망하지 않은 현상을 보여 왔다. MOOC는 매우 다양한 요소들이 상호작용하여 구성되는 학습환경으로, 이와 같은 문제점에 접근하기 위해서는 MOOC에서의 학습자, 교수자, 학습지원환경을 포괄하는 총체적인 관점에서 MOOC의 학습 현상을 바라볼 필요가 있다. 이를 위해 MOOC에서의 학습참여와 학습지속의향과 관련된 요인들을 종합적인 관점에서 살펴보고, 이들 간의 관계를 규명하는 연구가 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 MOOC 학습환경에서 학습참여와 학습지속의향을 설명하는 통합적인 모형을 구안하고, 학습자 요인, 교수자 요인, 학습지원시스템 요인들이 각각 어떻게 영향을 미치는지에 대해 살펴보고자 하였다. 본 연구는 MOOC에서의 학습참여와 학습지속의향에 영향을 미치는 학습자의 학업적 자기효능감, 교수실재감, 지각된 유용성과 지각된 용이성 간의 구조적 관계를 검증하여 MOOC의 학습성과를 높이기 위한 이론적 이해를 높이고 MOOC 학습촉진을 위한 실천적 교수설계 및 전략을 제공하고자 하였다. 본 연구에서 상정된 연구문제는 다음과 같다. 1. MOOC 학습참여와 학습지속의향에 영향을 미치는 학업적 자기효능감, 교수실재감, 지각된 유용성, 지각된 용이성 간의 구조적 관계모형은 적합한가? 2. MOOC 학습참여에 학업적 자기효능감, 교수실재감, 지각된 유용성, 지각된 용이성이 영향을 미치는가? 3. MOOC 학습지속의향에 학업적 자기효능감, 교수실재감, 지각된 유용성, 지각된 용이성, 학습참여가 영향을 미치는가? 4. MOOC 학습환경에서 학습참여는 학습자의 학업적 자기효능감, 교수실재감, 지각된 유용성, 그리고 지각된 용이성과 학습지속의향 간의 관계를 매개하는가? 본 연구에서 상정된 구조적 모형은 한국형 온라인 공개강좌 서비스(K-MOOC: Korean-Massive Open Online Course)에서 개설된 강의들을 대상으로 검증되었다. K-MOOC는 edX 플랫폼을 기반으로 한 xMOOC 유형의 MOOC 학습지원시스템으로, 정부 주도의 프로젝트로서 10개의 참여대학과 함께 시작되었다. 본 연구의 데이터는 이 중 한 곳의 대학에서 수집되었으며, 해당 대학에서 2016년 2학기에 개설한 5개의 K-MOOC 강좌를 수강하고 있는 학습자를 대상으로 수행되었다. 5개의 강좌들은 전공에 있어 차이점을 지니지만, 설계된 학습활동 및 학습자료의 유형이나 학습자에 대한 교수자의 피드백에 있어 유사점을 지닌다. 수강생 중 학점이수 목적의 학습자와 수강기간이 3주 이하인 학습자를 제외한 후 총 306명의 수강생을 연구대상으로 선정되었다. 자료수집 후 구조방정식모형 분석 방법을 적용하여 기술통계분석, 상관분석, 측정모형의 검증 및 구조모형의 검증을 실시하고, 각 변인 간의 인과관계를 검증하였다. 연구문제에 따른 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 고안된 MOOC 학습참여와 학습지속의향에 영향을 미치는 학업적 자기효능감, 교수실재감, 지각된 유용성과 지각된 용이성 간의 구조적 모형은 적합한 것으로 나타났다. 둘째, MOOC 학습환경에서 학업적 자기효능감, 교수실재감과 지각된 유용성은 학습참여에 유의한 영향을 미치며, 그 중 지각된 유용성의 영향력이 가장 큰 것으로 나타났다. 반면, 지각된 용이성은 학습참여에 유의한 영향을 미치지 않았다. 셋째, MOOC 학습환경에서 교수실재감과 지각된 용이성, 학습참여는 학습지속의향에 유의한 직접효과를 보였다. 반면, 학업적 자기효능감과 지각된 유용성은 학습지속의향에 대해 유의한 직접효과를 나타내지 않았다. 넷째, MOOC 학습환경에서 학업적 자기효능감, 교수실재감과 지각된 유용성은 학습참여를 매개로 하여 학습지속의향에 간접적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. MOOC 학습자들의 학습지속을 향상시키기 위해서는 학습참여를 높이는 것이 중요하며, 이를 위해 학습참여에 영향을 주는 학업적 자기효능감, 교수실재감 및 지각된 유용성을 향상시키는 전략을 마련해야 한다. 또한, 유의한 직접효과를 보이는 지각된 용이성을 높이기 위한 전략에 대해 고민해야 한다. 첫째, MOOC 학습환경에서 학습자의 학업적 자기효능감을 향상하기 위해서는 자기조절학습전략의 훈련 설계와 수행 완수를 고려한 학습활동의 구성이 요구된다. 둘째, MOOC 학습환경에서 교수실재감을 높이기 위해서는 학습활동들에 대한 교수설계원리의 적용과 효과적인 교수자 피드백이 활용되어야 한다. 셋째, 지각된 유용성과 지각된 용이성을 증진시키기 위하여 학습자의 기대수준과 학습요구를 파악할 수 있는 기회의 제공이 제안된다. 넷째, MOOC에서의 학습참여 자체를 높이기 위해서는 디지털 뱃지 등의 외적동기를 고려한 학습환경 설계와 소그룹의 협력학습 설계가 요구된다. 본 연구의 결론을 바탕으로 다음과 같은 후속연구를 제언하였다. 첫째, 본 연구에서 상정한 연구모형이 다른 K-MOOC와 기타 MOOC 강좌들에도 적용가능한지에 대해 살펴보고, 많은 데이터를 축적하여 일반화의 가능성을 판단해볼 필요가 있다. 둘째, MOOC의 학습과정에서 학습참여의 세 변인이 어떻게 영향을 받는지에 대해 구체적으로 살펴볼 필요가 있으며, 자기보고식 설문지와 더불어 MOOC에서 학습자의 참여가 남기는 빅데이터를 활용할 필요가 있다. 학습자가 온라인 상에 남긴 데이터를 활용하여 학습자의 참여과정을 패턴화하거나 참여 수준으로 군집화하여 개별적인 학습 처방이 가능하도록 설계원리를 적용해야 한다. 셋째, 학습자의 관점 외에도 MOOC 강의를 조직하고 촉진하는 교수자의 지각에 대해 연구할 필요가 있다. 넷째, 학습동기, 자율성 지지, 사회실재감 등 MOOC의 학습환경을 둘러싼 다양한 변인들이 미치는 영향력을 살펴볼 필요가 있다. 지금까지 살펴본 것과 같이, 본 연구는 한국 학습자의 MOOC에 대한 학습을 살펴봄으로써 MOOC 학습성과에 기여하는 핵심요인들을 실증적으로 확인할 수 있었으며, 이들 변인을 촉진하기 위한 교육공학적 학습전략을 논의함으로써 한국에서의 MOOC 학습을 지원했다는 점에서 의의를 지닌다.
With the trends of popularization and globalization in higher education, there has been growing interest in a variety of open educational resources in higher education. MOOCs (Massive Open Online Courses) are one of those approaches that support the expansion of higher education opportunities. MOOCs...
With the trends of popularization and globalization in higher education, there has been growing interest in a variety of open educational resources in higher education. MOOCs (Massive Open Online Courses) are one of those approaches that support the expansion of higher education opportunities. MOOCs refer to online learning environments, where learners can take various courses without limits on participation by taking advantages of the massiveness and openness of online learning. In the MOOC learning process, the learners not only can take high-quality lectures but can also experience diverse learning activities while constructing their own meanings and knowledge on their own initiative. Given these dynamic features of the MOOCs, MOOCs are often considered as opening up new educational possibilities and allowing us to redefine the roles of learners, instructors, and learning environments. Despite the global spread of MOOCs, MOOCs have faced many doubts on their learning outcomes. In most cases of the MOOCs, the learners have indicated a high level of dropouts and decreased a level of participation over the semesters of MOOCs. Such a low level of learning engagement and persistence raises a question about the sustainability and effectiveness of MOOCs. In addition, there is a need to take a closer look at the low participation in MOOCs as qualitative and effective learning occurs when the learners are actively involved in the learning process rather than they are passively provided information. In this regard, previous studies have examined learning engagement and persistence by investigating which factors have impacts on learning engagement and persistence in MOOCs. Most of the studies, however, mainly focused on the effects of one or two individual factors on learning outcomes in MOOCs and the behavioral participation, for instance the number of times watching lecture videos. As MOOCs involve various factors interacting with each other, this approach to the problems requires a comprehensive understanding of the wide range of interactions among learners, instructors, and learning support systems in MOOCs so as to keep their learners engaged and persistent in the learning processes. At this point, this study aims to verify structural relationships among academic self-efficacy, teaching presence, perceived usefulness, perceived ease of use, learning engagement, and learning persistence in MOOCs. By exploring learners’ perceptions on themselves, instructors, and systematic supports, the purpose of this study is to provide implications for designing instructional and learning strategies that can be utilized to facilitate learning engagement and persistence in MOOCs. The research questions consist of three parts as follows: 1. Is the proposed model assuming structural relationships among self-efficacy, teaching presence, perceived usefulness, perceived ease of use, learning engagement, and learning persistence valid for course takers in MOOCs? 2. Do academic self-efficacy, teaching presence, perceived usefulness, and perceived ease of use have significant direct effects on learning engagement in K-MOOC? 3. Do academic self-efficacy, teaching presence, perceived usefulness, perceived ease of use, and learning engagement have significant direct effects on learning persistence in the K-MOOC? 4. Does learning engagement have a mediating effect on the relationship between 1) academic self-efficacy, teaching presence, perceived usefulness, and perceived ease of use and 2) learning persistence? To conduct this study, the proposed model was tested with course takers enrolled in K-MOOC (Korean-Massive Open Online Courses). K-MOOC, based on edX platform, has been launched in 10 participating universities since the Korean government started the project in 2015. The data in this study was collected from one of those universities, and five courses offered at this university in the fall semester of 2016 were finally selected as the research context. Those courses had similarities on the type of learning activities, required learning materials, and instructors’ feedback towards their learners although showing a difference in the fields of study. After deleting the data on those who took the K-MOOC courses with the aim of taking credits and those who participated in those courses for less than 3 weeks, a total number of 306 course takers were carefully chosen as the research participants in the study. To analyze this data, structural equation modeling (SEM) analysis was applied to test the proposed model and verify both the direct and indirect relationships among the variables. Results and conclusions of this study are as follows: First, results from the SEM analysis were found to support the proposed model including academic self-efficacy, teaching presence, perceived usefulness, perceived ease of use, learning engagement, and learning persistence in MOOCs. This result showed that the proposed model fit the K-MOOC course takers. Second, learners’ self-efficacy, teaching presence, perceived usefulness, and perceived ease of use were each found to have a statistically significant direct impact on learning engagement in MOOCs. This indicated that learners’ perceptions of their own success in learning, the instructors’ design and organization of the courses and their feedbacks, and usefulness of the learning support system in MOOCs significantly increased these learners’ engagement in MOOCs. Third, teaching presence, perceived ease of use, and learning engagement had statistically significant direct effects on learning persistence in MOOCs, while academic self-efficacy and perceived usefulness did not. Thus, in order to raise the learners’ persistence in MOOCs, it is important to organize the courses effectively, provide the instructors’ continuous feedback towards their learners and take care of a user-friendly design on the learning support system. Fourth, learning engagement significantly mediated the relationship between teaching presence and learning persistence in MOOCs. Furthermore, learning engagement played a major mediating role between academic self-efficacy and learning persistence and also between perceived usefulness and learning persistence, even though both academic self-efficacy and perceived usefulness had no statistically significant direct effects on learning persistence in MOOCs. Implications derived from the results are as follows: Above all, learners’ active engagement is greatly crucial in promoting learning persistence in MOOCs. To encourage learning engagement, it is essential to design MOOCs context upon consideration of external motivation such as digital badge and collaborative learning with small groups of students. In addition, to facilitate both learning engagement and learning persistence in MOOCs, the aspects of learners, instructors, and learning support system should be considered in integrated manners for instructional design in MOOCs. First, learners' level of academic self-efficacy needs to be investigated to keep the learners engaged in their MOOC courses. Effective learning strategies such as cultivating self-regulation skills need to be designed so as to increase the level of academic self-efficacy. Second, the design and organization of MOOC courses and instructors’ facilitation on the courses are related to learning engagement and persistence in MOOCs. To promote both learning outcomes, it is recommended to apply instructional design principles to learning activities and utilize instructors’ continuous feedback in MOOC courses. Third, when learners have a positive perception of the learning support system, they tend to keep up their learning processes in MOOCs. This suggested that it is critical to provide ample opportunities to identify learners' expectations and learning needs to enhance perceived usefulness and perceived ease of use towards the learning support system being used. Based on the findings of this study, further research is suggested as follows: First, it is necessary to examine generalizations of the proposed model with a greater number and range of MOOC course takers. As this study solely targeted at course takers in 5 K-MOOC courses run by one specific university in Seoul, South Korea, more empirical studies would be required to generalize the findings. Moreover, validity of the proposed model needs to be reconfirmed by attaining more data. Second, with regard to learning engagement in MOOCs, there is a need to specifically explore the roles of each factor of learning engagement, for instance behavioral, emotional, and cognitive engagement in MOOCs. In addition, an approach to examine learning engagement in MOOCs can employ learning analytics in dealing with big data on the course takers in MOOC learning support system. With this approach of learning analytics, future research can handle the dynamics of big data and turn the learners’ engagement into visualized and clustered patterns. Third, along with the learner's point of view, it is also necessary to explore the perception of instructors who organize and promote the MOOC courses. MOOCs call for an articulation of the instructors’ roles and competencies in MOOCs with the instructors’ perceptions of these new and dynamic MOOC learning environments. Fourth, since this study focused on a small number of variables that highly affect learning outcomes in the MOOC learning environments, future studies need to add more contextual variables such as social presence or instructors’ autonomy support to investigate the effects of those variables on learning outcomes in the proposed model. Taken together, this study offers basic implications that help understand how to facilitate learning engagement and persistence in MOOCs upon consideration of the effects of learners’ perceptions of themselves, instructors, and learning support systems. Those research findings can provide practical suggestions and strategic directions on how to support diverse course takers with the help of the complex features of the MOOCs.
With the trends of popularization and globalization in higher education, there has been growing interest in a variety of open educational resources in higher education. MOOCs (Massive Open Online Courses) are one of those approaches that support the expansion of higher education opportunities. MOOCs refer to online learning environments, where learners can take various courses without limits on participation by taking advantages of the massiveness and openness of online learning. In the MOOC learning process, the learners not only can take high-quality lectures but can also experience diverse learning activities while constructing their own meanings and knowledge on their own initiative. Given these dynamic features of the MOOCs, MOOCs are often considered as opening up new educational possibilities and allowing us to redefine the roles of learners, instructors, and learning environments. Despite the global spread of MOOCs, MOOCs have faced many doubts on their learning outcomes. In most cases of the MOOCs, the learners have indicated a high level of dropouts and decreased a level of participation over the semesters of MOOCs. Such a low level of learning engagement and persistence raises a question about the sustainability and effectiveness of MOOCs. In addition, there is a need to take a closer look at the low participation in MOOCs as qualitative and effective learning occurs when the learners are actively involved in the learning process rather than they are passively provided information. In this regard, previous studies have examined learning engagement and persistence by investigating which factors have impacts on learning engagement and persistence in MOOCs. Most of the studies, however, mainly focused on the effects of one or two individual factors on learning outcomes in MOOCs and the behavioral participation, for instance the number of times watching lecture videos. As MOOCs involve various factors interacting with each other, this approach to the problems requires a comprehensive understanding of the wide range of interactions among learners, instructors, and learning support systems in MOOCs so as to keep their learners engaged and persistent in the learning processes. At this point, this study aims to verify structural relationships among academic self-efficacy, teaching presence, perceived usefulness, perceived ease of use, learning engagement, and learning persistence in MOOCs. By exploring learners’ perceptions on themselves, instructors, and systematic supports, the purpose of this study is to provide implications for designing instructional and learning strategies that can be utilized to facilitate learning engagement and persistence in MOOCs. The research questions consist of three parts as follows: 1. Is the proposed model assuming structural relationships among self-efficacy, teaching presence, perceived usefulness, perceived ease of use, learning engagement, and learning persistence valid for course takers in MOOCs? 2. Do academic self-efficacy, teaching presence, perceived usefulness, and perceived ease of use have significant direct effects on learning engagement in K-MOOC? 3. Do academic self-efficacy, teaching presence, perceived usefulness, perceived ease of use, and learning engagement have significant direct effects on learning persistence in the K-MOOC? 4. Does learning engagement have a mediating effect on the relationship between 1) academic self-efficacy, teaching presence, perceived usefulness, and perceived ease of use and 2) learning persistence? To conduct this study, the proposed model was tested with course takers enrolled in K-MOOC (Korean-Massive Open Online Courses). K-MOOC, based on edX platform, has been launched in 10 participating universities since the Korean government started the project in 2015. The data in this study was collected from one of those universities, and five courses offered at this university in the fall semester of 2016 were finally selected as the research context. Those courses had similarities on the type of learning activities, required learning materials, and instructors’ feedback towards their learners although showing a difference in the fields of study. After deleting the data on those who took the K-MOOC courses with the aim of taking credits and those who participated in those courses for less than 3 weeks, a total number of 306 course takers were carefully chosen as the research participants in the study. To analyze this data, structural equation modeling (SEM) analysis was applied to test the proposed model and verify both the direct and indirect relationships among the variables. Results and conclusions of this study are as follows: First, results from the SEM analysis were found to support the proposed model including academic self-efficacy, teaching presence, perceived usefulness, perceived ease of use, learning engagement, and learning persistence in MOOCs. This result showed that the proposed model fit the K-MOOC course takers. Second, learners’ self-efficacy, teaching presence, perceived usefulness, and perceived ease of use were each found to have a statistically significant direct impact on learning engagement in MOOCs. This indicated that learners’ perceptions of their own success in learning, the instructors’ design and organization of the courses and their feedbacks, and usefulness of the learning support system in MOOCs significantly increased these learners’ engagement in MOOCs. Third, teaching presence, perceived ease of use, and learning engagement had statistically significant direct effects on learning persistence in MOOCs, while academic self-efficacy and perceived usefulness did not. Thus, in order to raise the learners’ persistence in MOOCs, it is important to organize the courses effectively, provide the instructors’ continuous feedback towards their learners and take care of a user-friendly design on the learning support system. Fourth, learning engagement significantly mediated the relationship between teaching presence and learning persistence in MOOCs. Furthermore, learning engagement played a major mediating role between academic self-efficacy and learning persistence and also between perceived usefulness and learning persistence, even though both academic self-efficacy and perceived usefulness had no statistically significant direct effects on learning persistence in MOOCs. Implications derived from the results are as follows: Above all, learners’ active engagement is greatly crucial in promoting learning persistence in MOOCs. To encourage learning engagement, it is essential to design MOOCs context upon consideration of external motivation such as digital badge and collaborative learning with small groups of students. In addition, to facilitate both learning engagement and learning persistence in MOOCs, the aspects of learners, instructors, and learning support system should be considered in integrated manners for instructional design in MOOCs. First, learners' level of academic self-efficacy needs to be investigated to keep the learners engaged in their MOOC courses. Effective learning strategies such as cultivating self-regulation skills need to be designed so as to increase the level of academic self-efficacy. Second, the design and organization of MOOC courses and instructors’ facilitation on the courses are related to learning engagement and persistence in MOOCs. To promote both learning outcomes, it is recommended to apply instructional design principles to learning activities and utilize instructors’ continuous feedback in MOOC courses. Third, when learners have a positive perception of the learning support system, they tend to keep up their learning processes in MOOCs. This suggested that it is critical to provide ample opportunities to identify learners' expectations and learning needs to enhance perceived usefulness and perceived ease of use towards the learning support system being used. Based on the findings of this study, further research is suggested as follows: First, it is necessary to examine generalizations of the proposed model with a greater number and range of MOOC course takers. As this study solely targeted at course takers in 5 K-MOOC courses run by one specific university in Seoul, South Korea, more empirical studies would be required to generalize the findings. Moreover, validity of the proposed model needs to be reconfirmed by attaining more data. Second, with regard to learning engagement in MOOCs, there is a need to specifically explore the roles of each factor of learning engagement, for instance behavioral, emotional, and cognitive engagement in MOOCs. In addition, an approach to examine learning engagement in MOOCs can employ learning analytics in dealing with big data on the course takers in MOOC learning support system. With this approach of learning analytics, future research can handle the dynamics of big data and turn the learners’ engagement into visualized and clustered patterns. Third, along with the learner's point of view, it is also necessary to explore the perception of instructors who organize and promote the MOOC courses. MOOCs call for an articulation of the instructors’ roles and competencies in MOOCs with the instructors’ perceptions of these new and dynamic MOOC learning environments. Fourth, since this study focused on a small number of variables that highly affect learning outcomes in the MOOC learning environments, future studies need to add more contextual variables such as social presence or instructors’ autonomy support to investigate the effects of those variables on learning outcomes in the proposed model. Taken together, this study offers basic implications that help understand how to facilitate learning engagement and persistence in MOOCs upon consideration of the effects of learners’ perceptions of themselves, instructors, and learning support systems. Those research findings can provide practical suggestions and strategic directions on how to support diverse course takers with the help of the complex features of the MOOCs.
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