[논문]학습프로세스 측정도구 개발

임명성; 나정옥; 이상현

doi:10.14400/jdpm.2013.11.12.161

[국내논문] 학습프로세스 측정도구 개발
The Development of Measures for Learning Processes 원문보기

디지털정책연구 = The Journal of digital policy & management, v.11 no.12, 2013년, pp.161 - 168

임명성 (삼육대학교 경영학과) , 나정옥 (오라클 코리아) , 이상현 (삼육대학교 경영학과)

초록
AI-Helper

성공적으로 IT 프로젝트를 수행하기 위해서, IT 컨설턴트의 역량은 매우 중요하다. 특히, 학습 프로세스는 IT 프로젝트를 수행하는 동안 발생할 수 있는 다양한 핵심 이슈들을 해결하기 위해 필요하다. 본 연구의 목적은 바로 이러한 학습 프로세스를 측정할 수 있는 측정도구를 개발하는 것이다. 학습 프로세스의 측정도구를 수립하기에 앞서, 3회에 걸쳐 20년 이상 IT 프로젝트 수행경험이 있는 IT 컨설턴트와 인터뷰를 수행하였다. IT 프로젝트 전문가와의 인터뷰를 통해, 본 연구는 설문 항목을 개발하고 측정도구를 검정하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

For the successful implementation of IT projects, individual consultant's competency in the project is very important. Especially, learning processes are required for solving various critical issues which can be occurred during implementing IT project. The objective of this research is to develop the measures for learning processes. Prior to setup the learning processes, we conducted 3 times in-depth interviews with IT consultants who have over 20 years IT project experiences. Through interviews with IT project expert, we tried to validate our research mode and develop survey questionnaires.

Keyword

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

따라서 본 연구는 기업 내에서 존재하는 학습 프로세스가 무엇이 있으며, 이들을 측정하기 위한 지표를 개발하고자 한다. 이를 위해 현업 전문가와의 인터뷰를 여러 차례 진행하여 현재 수행되고 있는 학습 프로세스가 무엇이 있는지 조사하였으며, 해당 학습 프로세스에 맞는 지표를 개발하여 제시하였다.
본 연구는 학습 프로세스를 측정하기 위한 항목을 개발하기에 앞서 현업 전문가와의 인터뷰를 통해 IT 프로젝트를 수행하는 컨설턴트들이 수행하는 학습 프로세스를 조사하였다. 1차 인터뷰에서는 포괄적으로 IT 프로젝트 조직에서 수행하는 학습 프로세스가 무엇이 있는지 구체적으로 조사하였고 이를 통해 1차 설문항목을 개발 하였다.
본 연구는 조직 구성원들의 역량을 향상시키기 위해 조직에서 다양한 채널의 학습프로세스가 제공되고 있는 시점에서 각각의 학습프로세스의 성과를 측정하기 위해 필요한 학습프로세스 측정도구를 개발하는 것을 목적으로 연구를 수행하였다. 연구의 목적을 달성하기 위해 수행한 연구 결과와 의의를 제시하면 다음과 같다.
본 연구의 목적은 조직의 혁신 및 다양한 문제를 해결하는데 필요한 역량을 확보하는데 도움이 되는 학습 프로세스를 측정할 수 있는 측정도구를 개발하는 것이다. 이를 위해 기존 문헌을 검토하여 학습 프로세스를 정의 하였고, IT 전문 컨설턴트와 3회에 걸친 인터뷰와 피드백을 통해 최종 측정항목을 수립하였다.
본 연구는 이론적으로 제시된 다양한 학습 프로세스를 구분하여 각각의 학습프로세스를 측정할 수 있는 도구를 개발함으로써 개인에게 부여되는 다양한 학습기회가 성과로 연결될 수 있는 관계를 증명할 수 있는 기회를 제공하였다는 점에서 의의가 있다.
본 연구를 통해 개발된 학습프로세스를 평가할 수 있는 도구를 개발함으로 인해 앞으로 각각의 학습프로세스와 성과관의 관계를 규명할 수 있는 기반을 제공하였다. 이를 통해 조직원들에게 효과적인 학습기법을 개발하여 제공할 수 있을 것으로 사료된다.

가설 설정

따라서 추가적인 측정 항목을 추후에 개발할 필요가 있다. 셋째, 요인구조의 차원성이다. 본 연구에서는 4개의 잠재개념을 1차 요인으로 제시하였다.

제안 방법

따라서 본 연구는 기업 내에서 존재하는 학습 프로세스가 무엇이 있으며, 이들을 측정하기 위한 지표를 개발하고자 한다. 이를 위해 현업 전문가와의 인터뷰를 여러 차례 진행하여 현재 수행되고 있는 학습 프로세스가 무엇이 있는지 조사하였으며, 해당 학습 프로세스에 맞는 지표를 개발하여 제시하였다.
본 연구는 학습 프로세스를 측정하기 위한 항목을 개발하기에 앞서 현업 전문가와의 인터뷰를 통해 IT 프로젝트를 수행하는 컨설턴트들이 수행하는 학습 프로세스를 조사하였다. 1차 인터뷰에서는 포괄적으로 IT 프로젝트 조직에서 수행하는 학습 프로세스가 무엇이 있는지 구체적으로 조사하였고 이를 통해 1차 설문항목을 개발 하였다. 2차 인터뷰에서는 1차 인터뷰를 통해 도출된 설문항목을 기반으로 측정항목이 현실적 상황을 반영하고 있는지, 그리고 실무적 타당성이 있는지 깊이 있는 토론을 진행하였다.
1차 인터뷰에서는 포괄적으로 IT 프로젝트 조직에서 수행하는 학습 프로세스가 무엇이 있는지 구체적으로 조사하였고 이를 통해 1차 설문항목을 개발 하였다. 2차 인터뷰에서는 1차 인터뷰를 통해 도출된 설문항목을 기반으로 측정항목이 현실적 상황을 반영하고 있는지, 그리고 실무적 타당성이 있는지 깊이 있는 토론을 진행하였다. 이를 통해 일부 항목을 수정 및 추가하였다.
2차 인터뷰에서는 1차 인터뷰를 통해 도출된 설문항목을 기반으로 측정항목이 현실적 상황을 반영하고 있는지, 그리고 실무적 타당성이 있는지 깊이 있는 토론을 진행하였다. 이를 통해 일부 항목을 수정 및 추가하였다. 3차 인터뷰에서는 2차 인터뷰를 통해 도출된 설문항목을 다시 확인하는 과정을 거쳤으며, 본 과정을 통해 최종 설문을 확정하였다.
이를 통해 일부 항목을 수정 및 추가하였다. 3차 인터뷰에서는 2차 인터뷰를 통해 도출된 설문항목을 다시 확인하는 과정을 거쳤으며, 본 과정을 통해 최종 설문을 확정하였다.
설문은 IT 컨설팅 산업에 종사중인 전문가들을 직접 접촉하여 이들에게 연구 목적을 설명하고, 참여가능 여부를 문의하였고, 참여를 희망하는 전문가들을 대상으로 종이기반 설문을 직접 방문 방식을 통해 배포하였다. 또한 참여율을 높이기 위해 e-mail을 통한 설문응답도 가능하도록 하였다.
설문은 IT 컨설팅 산업에 종사중인 전문가들을 직접 접촉하여 이들에게 연구 목적을 설명하고, 참여가능 여부를 문의하였고, 참여를 희망하는 전문가들을 대상으로 종이기반 설문을 직접 방문 방식을 통해 배포하였다. 또한 참여율을 높이기 위해 e-mail을 통한 설문응답도 가능하도록 하였다.
본 연구에 사용된 일부 측정변수들은 독자적으로 개발한 측정문항을 포함하고 있다. 이와 같은 연구는 연구결과를 도출하기 전 개념타당성을 측정하는 다양한 방법이 선행되어야 한다.
8이상으로 나타나 신뢰성이 확보됐다고 판단된다. 추가적으로 합성신뢰도(composite reliability: CR)와 평균분산추출값(average variance extracted: AVE) 값을 사용하여 집중타당성을 검정했다. 검정결과 합성신뢰도의 기준값인 0.
본 연구의 목적은 조직의 혁신 및 다양한 문제를 해결하는데 필요한 역량을 확보하는데 도움이 되는 학습 프로세스를 측정할 수 있는 측정도구를 개발하는 것이다. 이를 위해 기존 문헌을 검토하여 학습 프로세스를 정의 하였고, IT 전문 컨설턴트와 3회에 걸친 인터뷰와 피드백을 통해 최종 측정항목을 수립하였다. 수립된 측정항목을 IT 전문 컨설턴트들에게 배포하여 측정항목의 신뢰성과 타당성을 검정하였다.
이를 위해 기존 문헌을 검토하여 학습 프로세스를 정의 하였고, IT 전문 컨설턴트와 3회에 걸친 인터뷰와 피드백을 통해 최종 측정항목을 수립하였다. 수립된 측정항목을 IT 전문 컨설턴트들에게 배포하여 측정항목의 신뢰성과 타당성을 검정하였다. 이를 통해 최종적으로 4개의 학습 프로세스를 도출하였다.
본 연구는 학습프로세스를 개발함에 있어서 다음과 같은 한계점이 존재한다. 첫째, 학습 프로세스를 측정할 수 있는 도구를 개발하는데 있어서 현장 인터뷰와 설문을 진행하였다. 하지만 도구 개발을 위해 사용된 위와 같은 상황이 모두 IT 전문가를 대상으로 하였기 때문에 다른 산업에서도 그대로 적용될 수 있다고 보기는 어렵다.

대상 데이터

총 120부의 설문을 배포하였으며, 이중 109부가 회수되었다(응답률 90.8%). 이중 불성실한 응답, 예를 들어 동일한 번호로 2개 이상의 구성개념에 응답, 그리고 여러 항목에 미응답이 포함되어 최종분석에 사용하기에 부적합한 설문 10부를 제외하고 총 99부를 최종 분석에 사용 하였다.
8%). 이중 불성실한 응답, 예를 들어 동일한 번호로 2개 이상의 구성개념에 응답, 그리고 여러 항목에 미응답이 포함되어 최종분석에 사용하기에 부적합한 설문 10부를 제외하고 총 99부를 최종 분석에 사용 하였다.

데이터처리

이와 같은 연구는 연구결과를 도출하기 전 개념타당성을 측정하는 다양한 방법이 선행되어야 한다. 이에 개념타당성 확보를 위해 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis: CFA)을 실시하기에 앞서 집중타당성(convergent validity)을 확인하기 위해 탐색적 요인분석(exploratory factor analysis: EFA)을 실시했다. 본 연구에 사용된 표본이 요인분석에 적합한지를 평가하는 Bartlett의 구형성 검정(sphericity test) 값은 모두 유의한 것으로 나타났으며, KaiserMeyer-Olkin 값은 0.
탐색적 요인분석을 통해 집중타당성을 확인한 후, 변수들 간의 관계와 오차를 고려한 단일 차원성 확인을 위해 확인적 요인분석을 실시하였다. 표 2와 같이 모든 측정변수들의 경로계수(표준화적재량)는 0.

이론/모형

추출된 표본이 모집단을 잘 설명한다고 판단되어 요인추출방법은 최대우도법(maximum likelihood method: ML)을 사용하여 분석했다. 분석결과 연구모형에 포함된 대부분의 측정변수들은 제안한 요인들을 설명하는데 적합한 것으로 나타났다.

성능/효과

추출된 표본이 모집단을 잘 설명한다고 판단되어 요인추출방법은 최대우도법(maximum likelihood method: ML)을 사용하여 분석했다. 분석결과 연구모형에 포함된 대부분의 측정변수들은 제안한 요인들을 설명하는데 적합한 것으로 나타났다. 그러나 LP1, LP24의 경우 공통성 (communality) 값이 일반적인 기준인 0.
추가적으로 합성신뢰도(composite reliability: CR)와 평균분산추출값(average variance extracted: AVE) 값을 사용하여 집중타당성을 검정했다. 검정결과 합성신뢰도의 기준값인 0.7이상의 값을 보이는 것으로 나타났으며, 평균분산추출값은 기준값인 0.5이상의 값을 나타내 집중타당성이 확보됐다.
따라서 다른 산업에서 해당 측정도구를 다시금 적용해 보는 연구가 필요할 것으로 생각된다. 둘째, 25개의 측정 도구를 개발하여 학습프로세스를 측정하였으나 이중 12개만이 요인구조로 도출되었다. 따라서 다른 측정항목들이 요인구조로 도출되지 않은 이유에 대해 구체적으로 살펴볼 필요가 있다.
구성개념의 신뢰성과 타당성을 평가하기 위해 내적일관성을 측정하기 위해 탐색적 요인분석 결과를 토대로 Cronbach’s alpha 계수를 비교해본 결과 측정항목의 신뢰성수준은 0.8이상으로 나타나 신뢰성이 확보됐다고 판단된다.
이에 개념타당성 확보를 위해 확인적 요인분석(confirmatory factor analysis: CFA)을 실시하기에 앞서 집중타당성(convergent validity)을 확인하기 위해 탐색적 요인분석(exploratory factor analysis: EFA)을 실시했다. 본 연구에 사용된 표본이 요인분석에 적합한지를 평가하는 Bartlett의 구형성 검정(sphericity test) 값은 모두 유의한 것으로 나타났으며, KaiserMeyer-Olkin 값은 0.777로 나타나 요인분석에 적합한 표본임을 확인하였다.

후속연구

본 연구를 통해 개발된 학습프로세스를 평가할 수 있는 도구를 개발함으로 인해 앞으로 각각의 학습프로세스와 성과관의 관계를 규명할 수 있는 기반을 제공하였다. 이를 통해 조직원들에게 효과적인 학습기법을 개발하여 제공할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 개인의 학습 효과를 극대화 할 수 있는 방안을 마련하는데 사용될 수 있는 초석이 될 것으로 생각된다.
이를 통해 조직원들에게 효과적인 학습기법을 개발하여 제공할 수 있을 것으로 사료된다. 또한 개인의 학습 효과를 극대화 할 수 있는 방안을 마련하는데 사용될 수 있는 초석이 될 것으로 생각된다.
하지만 본 연구에서 도출된 4개의 잠재변수의 측정 항목은 각각 3개씩으로 나타났다. 따라서 추가적인 측정 항목을 추후에 개발할 필요가 있다. 셋째, 요인구조의 차원성이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	IT 기술 격차의 환경적 원인은 어떤 변화를 만드는가?	IT 기술 격차는 두 가지 원인에 의해 발생한다. 첫째는, 환경적 원인으로, 급변하는 기술 환경의 본질에 의해 IT 기술 격차가 발생한다. 기술 혁신은 이전보다 더욱더 빨라지고 있으며, 제품의 수명주기는 년 단위가 아니라월 단위로 줄어들었다. 또한 시장 내 경쟁(market competition)은 점점 더 격렬해지고 있다. 이와 같은 환경적 변화는 IT 기술 격차를 더욱더 증가시키고 있다[3]. 둘째는 조직 내부적 원인으로, 많은 기업들은 조직 구성원들의 IT 기술 개발을 위해 충분한 자원을 투자하지 않는다(resource constraints).
	CompTIA의 IT 기술 격차에 대한 미국 500개 기업을 대상으로 조사 결과는 어떻게 나타나는가?	이중 기존 구성원들을 교육시키는 것이 새로운 인력을 채용하는 것보다 더 효율적 선택이다. CompTIA(2012)가 미국 500개 기업을 대상으로 조사한 결과에 따르면 응답 기업 중 57%가 IT 기술 격차를 줄이기 위해 기존 구성원들을 훈련시키겠다고 응답하였다. 반면, 해당 업무를 제 3자에게 아웃소싱하겠다는 응답은 38%, 필요한 역량을 가진 인력을 채용하겠다는 응답은 28%에 달하였다.
	IT 기술 격차를 줄이기 위한 방법으로 기업에게 어떤 선택권이 있는가?	IT 기술 격차를 줄이기 위한 방법으로 기업에게 주어진 선택권은 두 가지가 있다. 하나는 기존 구성원들을 교육 및 훈련시키는 것이고 다른 하나는 필요한 능력을 갖추고 있는 새로운 인재를 채용하는 것이다[3]. 이중 기존 구성원들을 교육시키는 것이 새로운 인력을 채용하는 것보다 더 효율적 선택이다. CompTIA(2012)가 미국 500개 기업을 대상으로 조사한 결과에 따르면 응답 기업 중 57%가 IT 기술 격차를 줄이기 위해 기존 구성원들을 훈련시키겠다고 응답하였다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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