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문제 정의
- 가진다는 것은 예측 가능하다. 따라서 본 연구에서는 학습자의 성취수준에 따라 학습 장애를 해결하기 위한 웹 학습요소의 적용 패턴을 추출하여 이를 블랜디드러닝을 위한 학습 단계에 적용하고자 한다.
- 본 연구에서는 고등학생 대상의 웹 기반 이러닝 환경에서 학습자의 학습장애를 해결하기 위한 학습자들의 행동을 웹 학습요소 간 위상구조와 추적경로를 탐색하기 위하여 두 종류의 설문지를 개발하였다.
- 이에 본 연구에서는 학습자의 성취 수준에 기반한 블랜디드 러닝 모형을 개발하기 위해 블랜디드 러닝 환경에서의 학습의 진행 및 지원을 위한 변인을 추출하고이들 변인 사이의 학습자 행동 패턴의 연관성을 학습자의 성취 수준에 기반하여 분석하였다. 수준별로 분석된행동 패턴을 재구성하여 학습자 학습 수준에 기반하는 블랜디드 러닝 교수 .
- 이에 본 연구에서는 학습자의 성취 수준에 기반한 블랜디드 러닝 모형을 개발하기 위해 블랜디드 러닝 환경에서의 학습의 진행 및 지원을 위한 변인을 추출하고이들 변인 사이의 학습자 행동 패턴의 연관성을 학습자의 성취 수준에 기반하여 분석하였다. 수준별로 분석된행동 패턴을 재구성하여 학습자 학습 수준에 기반하는 블랜디드 러닝 교수 .
제안 방법
- (단계 2) 비교집단은 기존의 일률적인 블랜디드 러닝모형을, 실험집단은 본 연구에서 개발된 수준별 모형을 적용하여 동일한 학습을 실시하였다.
- (단계 3) 두 집단의 학습 이후에 사후 평가를 실시하여 본 시스템의 효과성을 측정하였다.
- 대상자들의 설문조사에 앞서, 동일한 환경의 이러닝경험을 제공하기 위해 학생들이 이미 가입되어 있는 '충청 남도교육청 사이 버 스쿨 (http:cell.cise.or.kr/)'에 강좌를 개설한 후 연구 대상자들에게 개설 강좌를 수강하도록 하였다. 연구대상자들은 교사의 지도하에 2008 년 10월 15일부터 10월 28일까지 2주간 매일 개설된 사이버 강좌를 방문하여 학습을 실시하였다[그림 1].
- 있다. 따라서 학습 흐름의 명확성을 결정하기 위해서 유향 경로에 대한 추가적인 점검이 필요하고, 이를 위해 각 요소 간 경로계수의 추정을 실시하였다.
- 6%)이었다. 또한 이들 피험자들을 학업 성취 수준에 의해 상중하 3개의 집단([A]: 상위수준, [B]: 중위수준, [C]: 하위수준)으로 구성하였다.
- 복수의 데이터 행렬을 분석하기 위해 전통적 다차원척도법을 선택하였고, 이차원 공간에서 적합(HttinGe 개선이 안될 때까지 반복 수행하여 stress value를 최소화하였다. 이후 포지셔닝 맵(positioning map)을 획득하였으며, 이 포지셔닝 맵은 각 변인들 간의 유사성 또는 영향력의 강약을 나타내는 위상적 구조로 사용하며, 다음 단계에서 경로계수와의 비교를 통하여 그 유향 구조를 확정하도록 하였다 또한 분석 결과에 대한 신뢰성 확보를 위해 모형의 적합도 지수(index of fit)를 산출하였다.
- 가능하다. 본 모형은 '전 단계(온라인)-본시단계(면대면학습)-이후단계(온라인)의 블랜디드 러닝 모형에 제한하여 기술하였고 집단 내 수준별 학습을 전제하였다. 본 수준별 모형의 효과성을 검증하기 위한 검증과정은 다음과 같았다.
- 본 설문조사 당일은 학습자들에게 설문지 작성 방법 및 주의 사항을 숙지시킨 후, 대상자들이 직접 무기명기입 하도록 하였으나, 이 과정에서 대상자들에게 자신의 수준별 집단을 미리 고지하고, 설문지의 상단에 수준별 집단을 기재하도록 하였다. 설문 조사는 이미 제작된 설문지 [ I ]과 [H]를 사용하였으며, 작성 시간은 30분 정도가 소요되었다.
- 본 연구에서는 원격학습 환경에서 발생하는 학습장애에 대해 학습자 스스로 해결하기 위한 행동 양식을 분석하여 이를 블랜디드 러닝을 위한 학습 패턴으로 사용하였다. 학습 패턴은 변인간의 방향성 위상으로, 결정된 학습 변인에 의존하는 변인간의 상호 연관성, 효과경로 등의 개념을 포함한다.
- 본 연구에서는 원격학습 환경에서 발생하는 학습장애에 대해 학습자 스스로 해결하기 위한 행동 패턴 (pattern)을 분석하여 이를 블랜디드 러닝을 위한 학습패턴으로 사용하였다. 학습 패턴은 변인간의 방향성 위상으로 선별되어 결정된 설명 변인에 의존하는 변인간의 상호 연관성, 효과 져로 등의 개념을 포함한다.
- 본 연구에서의 중회귀분석은 목적변수에 영향을 미치는 설명변수들의 순차적 경로를 각 변인별로 결정하기 위해 [표 4]와 같이 설명변수와 목적변수를 그룹화 하였고, 요소 간 추적 경로를 순차적으로 서열화하여 표현하도록 하였다.
- 설문지 [ I ]에 대한 연구 대상자의 결과를 기초로 하고 다차원 척도법을 사용하여 웹 학습요소 간의 패턴 (pattern)를 추출하였고, 설문지 의 반응을 사용하여 중회귀분석 기법에 의해 각 학습요소 간의 추적 경로계수를 산출하였다.
- 설문지 [ I ]에 대한 연구 대상자의 반응 결과를 기초로 하고 전통적 다차원척도법을 사용하여 웹 학습요소간 위상(topology)을 형성하였다. 이는 다음 단계에서 기술할 학습 장애 해결을 위한 웹 학습요소 간 추적 경로의 구조를 명확히 하기 위한 목적에서도 사용되었다.
- 설문지 [ I ]의 문항은 선행 연구사례 및 이론적 문헌을 검토하여 관련성 있는 5개의 웹 학습요소, 즉 웹 콘텐츠를 포함하는 온라인 정보, 오프라인 정보(인쇄물), 메신저/대화방의 동기적 상호작용, 게시판/자료실의 비동기적 상호작용 그리고 면대면 도움 등을 추출하였고, 학습 과정에서 장애가 발생할 경우 학습자가 이를 해결하기 위해 사용하는 선정된 학습요소를 서열화하여 표기하도록 하였다.
- 설문지 [H]의 문항은 선정된 학습요소 사이의 유향 효과를 표현하였다[표 4], 5개의 유향 경로를 기저로 하여 20개의 항목을 각 2개의 문장으로 표현하여 5단계 Likert 평정 척도에 의한 총 40개의 문항을 구성하였다. 각각의 설문지는 5인의 교육전문가로부터 검증을 받았고, 신뢰도 확보를 위해 파일럿 테스트를 실시하였으며, Cronbach a 계수는 .
- kr/)'에 강좌를 개설한 후 연구 대상자들에게 개설 강좌를 수강하도록 하였다. 연구대상자들은 교사의 지도하에 2008 년 10월 15일부터 10월 28일까지 2주간 매일 개설된 사이버 강좌를 방문하여 학습을 실시하였다[그림 1].
- 이와 같은 과정을 반복하여 목적변인별과 성취수준별로 반복 수행하고 각 분석 결과를 종합하여 수준별최초 추적 요소를 출발점으로 하는 변인 간 유향 경로를 결정하였다. [표 기은 결정된 유향경로이다.
- 복수의 데이터 행렬을 분석하기 위해 전통적 다차원척도법을 선택하였고, 이차원 공간에서 적합(HttinGe 개선이 안될 때까지 반복 수행하여 stress value를 최소화하였다. 이후 포지셔닝 맵(positioning map)을 획득하였으며, 이 포지셔닝 맵은 각 변인들 간의 유사성 또는 영향력의 강약을 나타내는 위상적 구조로 사용하며, 다음 단계에서 경로계수와의 비교를 통하여 그 유향 구조를 확정하도록 하였다 또한 분석 결과에 대한 신뢰성 확보를 위해 모형의 적합도 지수(index of fit)를 산출하였다.
- 수준별로 분석된행동 패턴을 재구성하여 학습자 학습 수준에 기반한 수준별 블랜디드 러닝 교수 . 학습 모형을 개발하였고 또한 그 효과성을 입증하였다.
- 수준별로 분석된행동 패턴을 재구성하여 학습자 학습 수준에 기반하는 블랜디드 러닝 교수 . 학습 모형을 개발하였다.
대상 데이터
- (단계 1) 사전검사에 의해 동질 집단으로 확인된 두 집단을 각각 비교집단(G)과 실험집단(&)으로 선정하였으며, 비교집단과 실험집단은 각각 30명이었다.
- 구성하였다. 각각의 설문지는 5인의 교육전문가로부터 검증을 받았고, 신뢰도 확보를 위해 파일럿 테스트를 실시하였으며, Cronbach a 계수는 .87이었다. 파일럿 테스트는 동일한 학습용 콘텐츠를 사용하여 해당 단원을 학습한 30 명의 학생을 선정하였고 파일럿 테스트의 대상자는 연구대상에서 제외하였다.
- 본 연구의 대상은 충청남도 소재 K고등학교의 2학년을 선정하였으며, 피험자는 154명으로 자연계열 56명 (36.4%), 인문계열 98명(63.6%)이었다. 또한 이들 피험자들을 학업 성취 수준에 의해 상중하 3개의 집단([A]: 상위수준, [B]: 중위수준, [C]: 하위수준)으로 구성하였다.
- 집단을 기재하도록 하였다. 설문 조사는 이미 제작된 설문지 [ I ]과 [H]를 사용하였으며, 작성 시간은 30분 정도가 소요되었다.
- 우선 전통적 다차원척도법에서 사용될 입력 데이터는웹 학습요소로 선정된 5개의 변인 사이에서 적용 우선 순위를 표현한 설문지 [ H를 통해 획득한 설문 결과를 대상자의 성취수준별로 수합하여 정리하여 사용하였고 실제적인 통계 처리를 위한 입력 데이터는 수합된 서열척도 간 차이(distance)를 사용하였다. 복수의 데이터 행렬을 분석하기 위해 전통적 다차원척도법을 선택하였고, 이차원 공간에서 적합(HttinGe 개선이 안될 때까지 반복 수행하여 stress value를 최소화하였다.
- 87이었다. 파일럿 테스트는 동일한 학습용 콘텐츠를 사용하여 해당 단원을 학습한 30 명의 학생을 선정하였고 파일럿 테스트의 대상자는 연구대상에서 제외하였다.
데이터처리
- [표 2]의 기술 통계량은 평균(M; mean), 표준편차 (S.D.; standard &viation)을 학습자의 성취 수준별 ([A], [B], 이의 3수준으로 분류)로 기술하였다.
- 설문 조사 결과 수합된 학습자 반응자료는 SPSS 12.0을 사용하여 분석하였다. 이상치(outhers) 확인, 특이점의 제거 그리고 회귀분석 진단을 통계 처리의 전 (前) 단계로 이루어졌다.
- 온라인, 오프라인, 동기적 및 비동기적 변인 그리고 면대면 도움 간의 추적 경로를 표현하기 위하여 성취 수준별로 수합된 설문지 결과에 대한 중회귀분석을 실시하였다.
- 이상치(outhers) 확인, 특이점의 제거 그리고 회귀분석 진단을 통계 처리의 전 (前) 단계로 이루어졌다. 자료의 통계 처리 과정에서는 자료에 대한 전체적인 경향을 살펴보기 위한 기술 통계와 가설에 대한 분석을 위해 전통적 다차원척도법 및 중 회귀 분석을 실시하였다.
후속연구
- 연구는 충분한 가치가 있다고 할 수 있다. 또한 본연구에 의해 제안된 경로 위상은 블랜디드 러닝 뿐 만 아니라 이러닝 환경에서의 학습전략의 우선 순위, 교육용 콘텐츠 구성 요소 및 형식, 상호작용 지원도구의 선택 그리고 학습 관리 방식 등에 있어서 시사점을 제안할 수도 있다.
- 하지만, 연구 대상자로 인하여 고등학생의 수준에서 고려하며 대상 집단의 일반화를 위해서는 추가적인 심층적인 연구가 필요하다.
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