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문제 정의
- 본 논문에서는 대학 사이버강의 수강경험이 있는 이용자를 대상으로 대학 사이버교육에서의 학습자 만족지수를 측정하기 위한 설문조사를 실시하였다. 설문조사는 2009년 12월 1일부터 10일간 웹을 통해 실시되었으며, 회수된 설문지 380부를 분석 데이터로 사용 하였다.
- 본 논문에서는 사이버 교육 학습자를 대상으로 대학 사이버 교육에서의 학습내용, 기술요인, 상호작용이 학습자 만족도에 미치는 영향을 분석하였다.
- 이에 본 논문에서는 최근 대학 교육 패러다임의 전환 요구와 함께 사이버교육이 급격하게 요구받고 있는 실정에서 사이버 교육에서 학습자의 만족도에 영향을 미치는 요인을 분석해 보고, 대학 사이버 교육의 개선방향을 제시해 보고자 하였다.
제안 방법
- 대학사이버 교육에서의 학습자의 만족도 측정을 위해 학습내용, 기술요인, 상호작용의 3개의 분류구성 차원과 구성차원의 학습내용은 학습의 유용성, 적절성, 신뢰성, 다양성, 관련성, 조직성, 이해용이성의 7가지 차원으로 구성하였고, 사이버교육의 기술요인은 사용편의성, 접근용이성, 응답속도, 외형디자인의 4가지 구성차원, 그리고 상호작용은 상호작용성, 즉시성, 공감서비스의 3가지 구성차원으로 구성하였다.
- 사이버교육의 기술요인은 사용편의성, 접근용이성, 응답속도, 외형디자인의 4가지 구성차원, 그리고 상호 작용은 상호작용성, 즉시성, 공감서비스의 3가지 구성 차원으로 구성되었다. 또한 전반적인 이용만족도, 지각된 가치, 학습자의 충성도, 지각된 유용성을 구성차원 구성하였다.
- 본 논문에서 사용된 표본의 통계적 특성을 성별, 학년, 단과대학, 사이버강좌 수강경험으로 분류하여 분석 하였다.
- 본 논문에서는 분류구성차원과 각 분류구성의 구성 차원에 대한 만족지수를 측정하기 위해 10점 척도로 측정된 Fornell 계산식[8]을 5점 척도로 변환하여 각 항목에 대해 종속변수와 독립변수들의 관계를 분석한 회귀계수값을 가중치로 이용하여 만족지수를 평가하는 방법을 사용하였다.
- 본 논문에서는 사이버 교육의 학습자 만족지수의 산출하기위해 학습자만족의 각 분류구성차원 만족도의 합계에 회귀계수값을 가중치로 곱한 결과와 직접 측정된 전반적인 이용자 만족도를 합산하여 평균한 결과를 통해 이용자 종합만족지수를 산출하였다. 이용자종합 만족지수 산출식은 식(1)과 같다[1].
- 만족지수를 산출하는 방법 중에서 최근에 가장 많이 사용되고 있는 방법은 가중치를 활용하여 만족도 평가를 100점 만점으로 환산하는 방법이다. 본 논문에서는 회귀계수값을 가중치로 이용하여 만족지수를 100점 만점으로 평가하는 방법을 사용하였다.
- 사이버교육의 학습자 이용형태는 로그인횟수, 학습 시간, 게시판 사용횟수, 토론방 참여횟수, 학습참여율, 수강경험을 통해 사이버교육 이용형태를 분석하였다. 검증을 위해 학습시간과 수강경험을 종속변수로 하여 다중회귀분석을 실시하였다.
- 사이버교육의 학습자만족지수는 세 가지 구성차원별 만족지수와 그 각각의 가중치를 적용한 값과 전반적인 이용만족도를 통해 산출하였다.
- 사이버 교육에서 학습자 만족도의 조사 내용은 학습 내용, 기술요인, 상호작용으로 구성하였다. 사이버교육의 학습자만족지수의 구성차원의 학습내용은 학습의 유용성, 적절성, 신뢰성, 다양성, 관련성, 조직성, 이해용 이성의 7가지 차원으로 구성하였다.
- 이용자군별 종합만족지수는 성별, 학년별, 단과대학 별로 구분하여 분석하였다. 성별 종합만족지수는 남자 (73.
- 표본의 사이버 교육 이용형태는 로그인횟수, 학습시간, 게시판 사용횟수, 토론방 참여횟수, 학습참여율을 통해 사이버교육 이용형태를 분석하였다.
대상 데이터
- 본 논문에서는 대학 사이버강의 수강경험이 있는 이용자를 대상으로 대학 사이버교육에서의 학습자 만족지수를 측정하기 위한 설문조사를 실시하였다. 설문조사는 2009년 12월 1일부터 10일간 웹을 통해 실시되었으며, 회수된 설문지 380부를 분석 데이터로 사용 하였다.
데이터처리
- 사이버교육의 학습자 이용형태는 로그인횟수, 학습 시간, 게시판 사용횟수, 토론방 참여횟수, 학습참여율, 수강경험을 통해 사이버교육 이용형태를 분석하였다. 검증을 위해 학습시간과 수강경험을 종속변수로 하여 다중회귀분석을 실시하였다.
- 본 연구에서 사용된 분석도구는 SPSSWIN 16.0 버전과 이용자만족지수를 산출하기 위한 계산식은 Excel 2007를 이용하여 분석하였다.
성능/효과
- 기술요인 만족도는 사용편의성, 접근용이성, 응답속도, 외형디자인, 상호작용성의 차원으로 구성되어 있다. 기술요인 만족도 차원에서는 사용편의성 79.2로 가장 높은 만족도를 나타났으며, 상호작용성이 65.3으로 가장 낮은 만족도를 보였다. 외형디자인 77.
- 637로 잔차들 간에 상관관계가 없어 회귀모형이 적합한 것으로 나타나고 있다. 기술요인과 수강경험의 영향관계를 검정한 결과 t값이 -2.274 로 나타나 영향을 주는 것으로 나타났으며, 학습내용, 상호작용, 이용만족도는 영향을 주지 않는 것으로 나타났다.
- 기술요인이 학습시간에 미치는 영향은 t값이 -3.325 로 나타나 영향을 주는 것으로 나타났으며 전반적인 이용만족도 역시 영향을 주는 것으로 나타났다. 즉, 기술 요인과 전반적인 이용만족도는 유의수준 하에서 학습 시간에 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 사용한 분류구성차원의 변인중 학습자의 만족도에 유의한 영향을 미친 변인은 기술요인과 전반적인 이용 만족도가 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 학습자의 만족도는 기술요인과 학습자 충성도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 학습자의 만족도와 충성도에 광범위하게 유의한 영향을 미치는 요인으로는 학습내용 이해용이성과 상호작용성, 공감서비스이며, 특히 공감서비스는 만족도와 충성도를 개선시킬 수 있는 가장 큰 변인으로 나타났다.
- 2로 산출되었다. 분류구성별 만족도는 학습내용의 만족도가 76.0, 기술요인의 만족도는 74.2, 상호작용에 대한 만족도는 66.0으로 나타났다.
- 사용한 분류구성차원의 변인중 학습자의 만족도에 유의한 영향을 미친 변인은 기술요인과 전반적인 이용 만족도가 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 학습자의 만족도는 기술요인과 학습자 충성도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 상호작용 만족도는 신뢰성, 즉시성, 공감서비스으로 분류되며, 상호작용 만족도에 대해 조사 분석한 결과 즉시성이69.9로 가장 높았고, 신뢰성이 62.6으로 가장 낮게 나타났다. 공감서비스에 대한 차원별 만족도는 65.
- 이용자군별 종합만족지수는 성별, 학년별, 단과대학 별로 구분하여 분석하였다. 성별 종합만족지수는 남자 (73.5)가 여자(70.1)보다 조금 높게 나타났으며 차원별 만족지수에서는 남녀 모두 학습내용, 기술요인, 상호작용 순으로 높게 나타났다.
- 325 로 나타나 영향을 주는 것으로 나타났으며 전반적인 이용만족도 역시 영향을 주는 것으로 나타났다. 즉, 기술 요인과 전반적인 이용만족도는 유의수준 하에서 학습 시간에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 회귀모형은 F 값이 p=.
- 학년별 종합만족지수는 1학년 67.0, 2학년 64.8, 3학년 72.1, 4학년 69.7로 3학년의 만족도가 가장 높았으며, 모든 학년에서 기술요인에 대한 차원별 만족도가 높게 나타났고 학습내용에 대한 만족도가 가장 낮게 나타났다. 단과대학별 종합만족지수는 인문사회대학(74.
- 학습내용 만족도는 학습내용 유용성, 적절성, 신뢰성, 다양성, 관련성, 조직성, 이해용이성의 차원으로 구성되어 있다. 학습내용의 만족도 차원에서는 학습내용의 신뢰성이 78.1, 관련성 77.1, 이해용이성 75.9, 유용성 75.8, 다양성 75.7, 적절성이 73.5로 나타났다. 사이버 교육의 학습자들은 학습내용의 난이도 및 학습분량에 대한 만족도가 가장 낮게 나타났다.
- 또한 학습자의 만족도는 기술요인과 학습자 충성도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 학습자의 만족도와 충성도에 광범위하게 유의한 영향을 미치는 요인으로는 학습내용 이해용이성과 상호작용성, 공감서비스이며, 특히 공감서비스는 만족도와 충성도를 개선시킬 수 있는 가장 큰 변인으로 나타났다.
후속연구
- 하지만 동일한 집단의 표본을 다른 사이버 교육 시스템을 대상으로 측정하여 비교분석할 수 없는 점이 다른 사이버 교육을 제공하는 기관들과의 벤치마킹 및 동등한 비교분석이 이루어지지 않은 한계가 있다. 향후에는 학습자만족지수 모델을 PLS(Partial Least Square)의 추정과 한계로 지적할 수 있는 부분을 보완되어야 할 것으로 생각한다.
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