[논문]교육용 모바일 앱의 ARCS 요인과 학습지속의도에 관한 구조모형 분석

최병수; 유상미

doi:10.7236/jiibc.2013.13.4.239

교육용 모바일 앱의 ARCS 요인과 학습지속의도에 관한 구조모형 분석
Analysis for SEM of ARCS Factor and Persistent Learning-Intension in Educational Mobile App 원문보기 논문타임라인

한국인터넷방송통신학회 논문지 = The journal of the Institute of Internet Broadcasting and Communication, v.13 no.4, 2013년, pp.239 - 247

최병수 (한성대학교 멀티미디어공학과) , 유상미 (한성대학교 공과대학)

초록
AI-Helper

본 연구는 스마트폰에서 사용 가능한 교육용 모바일 앱에 대해 ARCS 모델을 적용하여 질적으로 평가하고자 하였다. 평가는 2012년도 H대, S대, D대 3개 대학에서 '정보교육론'을 수강하는 학생 60명에게 스마트폰에서 사용 가능한 교육용 모바일 앱을 자유롭게 선정하도록 한 후, 이에 대한 ARCS 동기 전략과 학습자 관점에서의 학습지속 의도를 측정하도록 하였다. ARCS 동기 전략과 학습지속의도 변인 간의 관계를 파악하기 위해 주의집중, 관련성, 자신감, 만족감 4 요소와 학습지속의도 변인에 대한 구조모형을 설정하고 이를 PLS를 통해 분석하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 교육용 모바일 앱은 동기전략 중 주의집중이 가장 높았고, 만족감이 가장 낮았다. 둘째, 동기전략 중 관련성은 주의집중, 자신감, 만족감에 유의미한 영향을 준다는 점과 주의집중, 관련성, 자신감은 만족감에 유의미한 영향을 주는 것을 확인하였다. 셋째, 동기전략 중 학습지속의도에 영향을 미치는 것은 관련성 요인인 것으로 파악되었다. 끝으로 교육용 모바일 앱의 개발에 있어서 교수-학습적 분석, 평가가 병행되어야 함을 제언하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study is aimed to perform the qualitative evaluation based on the ARCS Model of educational mobile applications for smart phones. The evaluation has been performed targeting 60 students who attending the subject of informational education in 3 different universities in 2012 by allowing them to select the available educational mobile App installed in their smart phone. After, the level of persistent learning-intension from each student and the efficacy of ARCS motivational strategy was measured at learner's perspective. The structural equation model(SEM) was established and analyzed with PLS method to understand the relationship between the ARCS motivational strategy and the persistent learning-intension. The results of the study could be summarized as followings. First, the educational mobile App in various the motivational strategies showed different results that is the highest attention as well as the lowest satisfactory level. Second, the relevance in motivation strategies had the statistically significant effect in attention, confidence, and satisfaction. On the other hand, the other factors of attention, relevance, and confidence showed statistically significant effect in satisfaction. Finally, result demonstrate that the relevance is the critical factor inducing the significant effect in persistent learning-intension among the motivational strategies.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이에 본 연구에서는 교육용 모바일 앱이 ARCS의 동기유발 전략을 어느 정도 충족시키고 있는지를 평가하고, 학업의 성과와 관련하여 학습 만족도를 알아보기 위해 교육용 모바일 앱에 대한 학습자의 학습 지속 의도를 측정하고자 하였다. 또한, 교육용 모바일 앱에서 보다 정교한 동기유발 전략을 설계하기 위해 ARCS 모델의 4개의 요인 간의 상호 관련성 및 ARCS 요인과 학습 지속 의도에 대한 인과 관계를 분석해 보고자 하였다. 이를 위해 구조방정식 모형을 설계하고, PLS를 이용하여 분석하였다.
본 연구는 교육용 모바일 앱에서의 ARCS 동기 요소와 학습 지속의도를 분석하여 교수-학습적 관점에서의 질적인 평가를 시도하였다. 연구 결과에 대한 요약과 논의는 다음과 같다.
아직까지 교육용 모바일 앱의 분석과 평가에 ARCS 학습 동기 이론을 적용하여 검증을 시도한 연구는 거의 찾아볼 수 없다. 본 연구는 학습자의 학습 지속 의도를 높이기 위해서 교육용 모바일 앱의 개발 시 학습 동기와 같은 학습자의 특성과 함께 보다 정교한 교수-학습적 전략이 고려되어야 함을 논의하였다.
전자는 주로 기술과 통신의 발달로 인한 시간과 장소에 대한 제약 없는 비동기적 실시간 상호작용, 편재성의 증대 등이며, 후자는 교육내용의 적절성, 학습 동기 및 흥미 등에 대한 것이다. 본 연구에서는 학습 만족도 영향요인으로 시스템적이고 기술적인 영향요인이 아닌 개인적이고 정의적 관점의 학습동기에 주목하였다. 선행 연구에서 위키 기반 혼합학습 시 학습동기 및 학습공동체의식과 같은 학습자 특성이 수행만족도와 정적인 상관이 있었고^[6], 온라인 학습 환경에서 학습 동기는 학습자들의 만족도를 유의하게 증가시키는 것으로 나타난 점에서 볼 때^[7], IT를 기반으로 한 학습 환경에서도 학습 동기는 학습 만족도를 예측하는 중요한 변인으로 판단할 수 있다.
본 연구에서는 학습지속의도 요인에 대해 ARCS 동기 유발 전략 요인인 주의집중, 관련성, 자신감 및 만족감 요인이 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 교육용 모바일 앱 사용 경험 후, 학습자의 학습지속의도(Persistence: P)를 평가하였는데, 학습지속의도는 수강의향, 추천의도 또는 학습참여도 등과 유사한 성격을 갖는다고 볼 수 있다.
이에 본 연구에서는 교육용 모바일 앱이 ARCS의 동기유발 전략을 어느 정도 충족시키고 있는지를 평가하고, 학업의 성과와 관련하여 학습 만족도를 알아보기 위해 교육용 모바일 앱에 대한 학습자의 학습 지속 의도를 측정하고자 하였다. 또한, 교육용 모바일 앱에서 보다 정교한 동기유발 전략을 설계하기 위해 ARCS 모델의 4개의 요인 간의 상호 관련성 및 ARCS 요인과 학습 지속 의도에 대한 인과 관계를 분석해 보고자 하였다.
또한 학습자의 학습 만족도는 학습자의 학습의도 또는 특정 콘텐츠의 사용의도 등을 통해서 측정 가능하다^{[8, 9]}. 이에 본 연구에서는 학습자의 만족도를 학습지속의도 변인으로 설정 후 학습지속의도에 ARCS 동기 요소가 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 이들에 대한 인과관계를 구조모델로 설계하였다.

가설 설정

H1 : 교육용 모바일 앱의 주의집중(A) 요소는 학습자의 성공적인 학습 결과에 대한 만족감(S)에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H2 : 교육용 모바일 앱의 학습자에 대한 학습 관련성(R)은 주의집중(A)에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H3 : 교육용 모바일 앱의 관련성(R)은 자신감(C)에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H4 : 교육용 모바일 앱의 관련성(R)은 학습자의 학습 만족감(S)에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H5 : 교육용 모바일 앱에서 학습자의 자신감(C) 요소는 학습 만족감(S)에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H6 : 교육용 모바일 앱의 주의집중(A) 요소는 학습지속의도(P)에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H7 : 교육용 모바일 앱의 관련성(R) 요소는 학습지속의도(P)에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H8 : 교육용 모바일 앱의 자심감(C) 요소는 학습지속의도(P)에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
H9 : 교육용 모바일 앱의 만족감(S) 요소는 학습지속의도(P)에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.
앞에서 ARCS 동기유발 요인 중 주의집중과 관련성이 만족감에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 가설을 설정하였다. 여기서 자신감 또한 만족감에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 볼 수 있다.
교육용 모바일 앱에 대한 구매의도는 학습자의 학습지속의도로 해석될 수 있기에, 교육용 모바일 앱 사용 경험에서의 만족감(S)은 학습자로 하여금 해당 앱을 통한 학습 의사를 지속시켜 줄 것으로 예상할 수 있다. 이러한 근거로부터 ARCS 모델 상의 4개의 요인과 학습지속의도에 관한 가설 H6～H9를 설정하였다. 이를 포함한 본 연구의 연구 모형을 그림 1에 도시하였다.

제안 방법

2012년도 H대, S대, D대 3개 대학에서 ‘정보교육론’을 수강하는 학생 60명에게 스마트폰에서 사용가능한 교육용 모바일 앱을 자유롭게 선정하도록 하였다.
이 측정모형 하에서 각 구성개념 간의 경로에 대한 유의성 검증을 실시하여 가설을 검증하였다. PLS에서는 경로계수의 유의성 검증 및 신뢰구간 추정을 직접 제시해 주지 않기에 가설 검증을 위해 부트스트랩 재표본 절차를 수행하여 경로계수의 유의성을 추정하여 평가하였다.
가설 검증 이전에 측정모형을 검증하기 위해 수렴타당성과 판별타당성를 검사하였다. 수렴타당성은 복합신뢰도(CSRI)값이 0.
2012년도 H대, S대, D대 3개 대학에서 ‘정보교육론’을 수강하는 학생 60명에게 스마트폰에서 사용가능한 교육용 모바일 앱을 자유롭게 선정하도록 하였다. 선정된 교육용 모바일 앱에 ARCS 모델을 적용하여 동기유발 전략에 대해 평가하고, 학습자 관점에서 학습지속의도에 대해 측정하도록 하였다. 이를 위해서 학생들은 ARCS 모델에 대해 수업시간과 중간고사 시험을 통해서 이론적으로 충분히 학습하였다.
연구 모형의 검증을 위해 주의집중, 관련성, 자신감 및 만족감 요인에 대해 각각 3개 문항으로 설문하였고, 교육용 모바일 앱 사용 후의 학습지속의도는 사용의도와 추천의사를 5개 문항으로 질문하였다(표 1 참고).
측정모형의 분석 결과 측정항목의 신뢰성과 타당성이 검증되고 모형의 적합도가 확인되었다. 이 측정모형 하에서 각 구성개념 간의 경로에 대한 유의성 검증을 실시하여 가설을 검증하였다. PLS에서는 경로계수의 유의성 검증 및 신뢰구간 추정을 직접 제시해 주지 않기에 가설 검증을 위해 부트스트랩 재표본 절차를 수행하여 경로계수의 유의성을 추정하여 평가하였다.
또한, 교육용 모바일 앱에서 보다 정교한 동기유발 전략을 설계하기 위해 ARCS 모델의 4개의 요인 간의 상호 관련성 및 ARCS 요인과 학습 지속 의도에 대한 인과 관계를 분석해 보고자 하였다. 이를 위해 구조방정식 모형을 설계하고, PLS를 이용하여 분석하였다. 본 연구의 연구 문제는 다음과 같다.
이와 같은 이유에서 본 연구에서는 ARCS 동기 요인 및 학습지속의도 변인들 간 인과관계를 탐색하기 위하여 구조모델을 설계하고 이를 분석하는 방법으로 PLS를 채택하였다.
이를 위해서 학생들은 ARCS 모델에 대해 수업시간과 중간고사 시험을 통해서 이론적으로 충분히 학습하였다. 특히, 교육용 모바일 앱에 대한 실질적인 분석과 평가를 위해서 2～4명이 팀으로 구성되어 해당 교육용 앱을 사용해 보고 그 경험을 토론하도록 함으로써 분석에서의 의견을 조율하도록 유도한 후, 각 설문 문항에 대해 1～5점 척도로 측정하도록 하였다.

성능/효과

ARCS 모델 상의 4개 변인에 대한 기술 통계 값은 표 2와 같다. 교육용 모바일 앱에 대한 ARCS 동기 관점에서의 평가 결과 주의집중, 관련성, 자신감, 만족감 순으로 나타나, 주의집중 면에서 가장 높은 평가를 받았으며, 학습 결과에 대한 공정성 및 내․외재적 강화에 대한 만족감 변인에서 가장 낮은 평가를 받았다.
둘째, ARCS 요소 간의 인과관계를 분석한 결과에서는 자신감, 관련성, 주의집중 순으로 만족감에 영향을 미쳤고, 특히 관련성 요소는 주의집중, 자신감, 만족감 요소의 선행요인으로 밝혀졌다. 이러한 결과는 교육용 모바일 앱의 학습 목표와 내용이 학습자와의 관련성이 높을때 집중과 몰입을 하게하고 학습에 대한 자신감을 높이며 이들을 매개로 학습의 만족감에 긍정적인 영향을 미치고 있는 것으로 해석 가능하다.
분석 결과 구성개념 중 자신감(C) 변인의 크론바 알파값이 0.445로 매우 낮게 나타나 통계적 해석을 통해 C1변수를 제거하고 0.723을 확보하였고, 만족감(S)의 크론바 알파 값이 다소 낮으나 복합신뢰도 값과 AVE값이 기준치 이상이므로 문제가 되지 않을 것이라 판단하였다(표 3 참고). 나머지 구성개념들은 조건을 만족하기에 측정도구의 신뢰도는 확보되었다고 할 수 있다.
셋째, 교육용 모바일 앱을 통한 학습 지속의도에는 ARCS 요소 중 학습에 대한 관련성 요소만이 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 교육용 모바일 앱을 이용하여 학습할 때 학습자의 학습 의지는 학습자가 해당 학습을 하고자 하는 자기 목적적 이유와 필요성에 의해서 좌우됨을 나타내는 것으로 볼 수 있으며, 현 시점에서 교육용 모바일 앱은 관련성을 제외한 동기 전략 요소들이 학습자의 학습 지속의도를 끌어내지 못하고 있음을 시사하고 있다.
506으로 산출되어 상급의 모델 적합도를 갖는 것으로 확인되었다. 이로서 본 연구의 구조모델은 적합도 면에서 모두 좋은 평가를 확보하였다.
먼저, ARCS 모델의 4개의 요소 간의 관계를 검증하고자 한 가설 H1～H5는 모두 채택되었다. 이로써 주의집중(A), 관련성(R), 자신감(C) 요인이 모두 만족감(S) 요인의 선행 요인임을 확인할 수 있었으며, 관련성(R) 요인은 주의집중(A)과 만족감(S) 요인에 대한 선행요인으로 밝혀졌다.
이러한 ARCS 동기 모델을 교과 수업을 위한 학습 지도안과 학습 프로그램 설계 시에 그리고 웹 코스웨어 또는 이러닝 시스템 설계 및 개발 시에 교수-학습 전략으로 적용하였을 때 학습자의 학업성취도와 만족도에서 긍정적인 효과를 나타낸 것으로 조사되고 있다^{[4, 5]}. 즉, ARCS 학습 동기 모델은 오프라인 또는 온라인 환경에 상관없이 효과적인 교수-학습 전략임을 알 수 있다.
첫째, 교육용 모바일 앱은 ARCS 요소 중 주의집중 요소가 가장 높았고, 만족감 요소가 가장 낮은 것으로 조사되었다. 이는 현행 교육용 모바일 앱이 화려한 멀티미디어를 이용하여 학습자의 흥미를 유발하고 시선을 끌어들이고 있으나 학습 자체는 기대에 미치지 못하고 있는 것으로 볼 수 있다.
측정모형의 분석 결과 측정항목의 신뢰성과 타당성이 검증되고 모형의 적합도가 확인되었다. 이 측정모형 하에서 각 구성개념 간의 경로에 대한 유의성 검증을 실시하여 가설을 검증하였다.
또 다른 방법으로 Stone-Geisser Q2 test 통계량인 중복성(Redundancy)값을 사용하여 해석하는데, 중복성 값이 0보다 큰 양수일 때 예측 적합도가 있는 것으로 판단한다. 표 5를 보면 본 연구의 측정모형의 내생변수의 R Square 값 중 자신감(C) 변인의 값은 낮았으나, 그 외 변인은 모두 0.4 이상으로 상(0.26 이상)의 수준을 나타내었고, 내부변수에 대한 중복성 값의 경우에서도 모두 양의 값을 보이고 있어 구조모형의 예측 적합도가 확보되었음을 볼 수 있다.

후속연구

따라서, 교육용 모바일 앱이 매력적이며 효과적이고 효율적인 학습 매체로 발전하기 위해서는 본 연구에서 접근한 동기 전략 및 학습 지속의도 등과 함께 체계적인 교육적 분석과 평가가 병행되어야 할 것이다. 이러한 연구를 토대로 교수-학습 전략이 충분히 고려되어 교육용 모바일 앱이 설계․개발된다면 학습자의 만족도와 학습 성과를 보다 높일 수 있을 것으로 사료된다.
따라서, 교육용 모바일 앱이 매력적이며 효과적이고 효율적인 학습 매체로 발전하기 위해서는 본 연구에서 접근한 동기 전략 및 학습 지속의도 등과 함께 체계적인 교육적 분석과 평가가 병행되어야 할 것이다. 이러한 연구를 토대로 교수-학습 전략이 충분히 고려되어 교육용 모바일 앱이 설계․개발된다면 학습자의 만족도와 학습 성과를 보다 높일 수 있을 것으로 사료된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	Smart learning이 더 가속화 될 것으로 보이는 이유는?	스마트폰에서 교육용 모바일 앱을 이용하여 학습하는 현상도 그 하나로 볼 수 있다[1,20]. 이는 교육용 모바일 앱의 증가와 맞물려 보다 더 가속화될 것으로 보인다. 현 시점에서 교육용 모바일 앱이 학습자의 특성과 학습 만족도 등 학습 효과를 극대화하기 위한 교수-학습 전략이 적절히 반영되었는가에 대한 질적인 면에서의 검토가 필요하다.
	IT를 활용한 교수-학습 환경에서 학습자의 만족도에 영향을 미치는 요인은?	IT를 활용한 교수-학습 환경 즉, 이러닝이나 모바일러닝과 같은 교수-학습 환경에서 학습자의 만족도에 영향을 미치는 요인은 크게 두 영역으로 분류할 수 있다. 하나는 기술적 영역에 대한 영향요인이고 다른 하나는 교육용 콘텐츠에 대한 영향요인이다. 전자는 주로 기술과 통신의 발달로 인한 시간과 장소에 대한 제약 없는 비동기적 실시간 상호작용, 편재성의 증대 등이며, 후자는 교육내용의 적절성, 학습 동기 및 흥미 등에 대한 것이다.
	ARCS 동기 모델은 무엇인가?	즉, 학습의 성과와 관련한 “동기”는 학습 의지를 유발(arousal)하여 학습을 하도록 자극하고, 학습 목표를 지향(direction)하도록 긍정적 태도를 이끌어 내며, 학습행동을 지속(persistence)하게 하여 궁극적으로 학습 목표를 달성하게 하는 원동력이라 할 수 있다. 학습 동기에 대해 Keller(1983)는 ‘주의집중(Attention)', '관련성 (Relevance)', ’자신감(Confidence)', ‘만족감(Satisfaction)'이라는 4가지 카테고리를 정의하였는데 이것을 ARCS 동기 모델이라고 한다[3]. 이러한 ARCS 동기 모델을 교과 수업을 위한 학습 지도안과 학습 프로그램 설계 시에 그리고 웹 코스웨어 또는 이러닝 시스템 설계 및 개발 시에 교수-학습 전략으로 적용하였을 때 학습자의 학업성취도와 만족도에서 긍정적인 효과를 나타낸 것으로 조사되고 있다[4, 5].

참고문헌 (20)
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스마트폰에서 교육용 모바일 앱을 이용하여 학습하는 현상도 그 하나로 볼 수 있다^[1,20].
M. L. Kang, M. Shon, "A Meta-Analysis on the Effects of ARCS Motivation Strategies", Journal of Engineering Education Research, vol.22, no.4, pp.83-104, Dec 2006.

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강물레 외(2006)의 ARCS 동기 전략의 효과성에 관한 메타분석에서 ARCS 동기 전략의 활용은 실제 학습자의 학습 효과를 높이는데 효과적인 방법으로, 면대면 수업이나 컴퓨터 활용 수업 모두에서 평균 이상의 큰 효과 크기를 나타낸 것으로 조사된 바 있다[2].
Keller, J. M., "Motivational design of instruction", In C. M. Reigeluth (ED). Instructional-design theories and models: an overview of their current status(pp.386-434). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associate Inc., 1983.

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학습 동기에 대해 Keller(1983)는 ‘주의집중(Attention)', '관련성(Relevance)', ’자신감(Confidence)', ‘만족감(Satisfaction)'이라는 4가지 카테고리를 정의하였는데 이것을 ARCS 동기 모델이라고 한다^[3].
S. K. Yeo, J. H. Chae, "The Effects of the Food Labeling Home Economics Instruction Applying ARCS Motivation Teaching Strategy on Middle School Students' Learning Motivation, Recognition and Use of Food Labels", Journal of Korean Home Economics Education Association, vol.23, no.1, pp.113-141, 2011.
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선행 연구에서 위키 기반 혼합학습 시 학습동기 및 학습공동체의식과 같은 학습자 특성이 수행만족도와 정적인 상관이 있었고^[6], 온라인 학습 환경에서 학습 동기는 학습자들의 만족도를 유의하게 증가시키는 것으로 나타난 점에서 볼 때^[7], IT를 기반으로 한 학습 환경에서도 학습 동기는 학습 만족도를 예측하는 중요한 변인으로 판단할 수 있다.
S. I. Lee, "The Structural relationship among structure variable, learning motivation, learning satisfaction in online education", The Journal of Educational Information and Media, vol.18, no.1, pp. 77-94, 2012.

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선행 연구에서 위키 기반 혼합학습 시 학습동기 및 학습공동체의식과 같은 학습자 특성이 수행만족도와 정적인 상관이 있었고^[6], 온라인 학습 환경에서 학습 동기는 학습자들의 만족도를 유의하게 증가시키는 것으로 나타난 점에서 볼 때^[7], IT를 기반으로 한 학습 환경에서도 학습 동기는 학습 만족도를 예측하는 중요한 변인으로 판단할 수 있다.
S. Y. Shin, M. R. Kim, "An Analysis of Structural Model on the Learning Intention of the Participants in the Robot Programming", The Journal of Korea Association of Computer Eduction, vol.14, no.2, pp.61-73, Mar 2011.
G. I. Jung, S. S. Park, D. S. Jang, "A Study on Online Learning Intention Using TAM2". Joint Spring Conference of MS/IE , pp.726-730, 2007.

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TAM2를 이용한 온라인 학습의도에 대한 연구에서 온라인 학습이 자신의 실력을 향상시킬 수 있다고 믿는 정도로 측정된 지각된 유용성 변인은 학습의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 조사되었는데^[9], 여기서의 지각된 유용성 변인은 ARCS의 자신감 변인과 그 맥락에서 유사하기에 이 역시 학습지속의도에 영향을 미칠 것으로 유추 가능하다.
Thomas P. N., Donna L. H., Yiu-Fai Y., "Measuring the customer experience in online environments: A structural modeling approach", Marketing Science, vol.19, no.1, pp.22-42, 2000.

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flow에 관한 연구에서 많이 관찰되고 있는 특징으로 시간감각 왜곡, 주의집중 등이 알려져 있다^[10].
Y. J. Joo, A. K. Chung, E. G. Lim, "The prediction of academic self-efficacy, learning flow, academic stress, and emotional exhaustion on course satisfaction of cyber university", The Journal of Korean Association of Computer Education, vol.15, no,3, pp.61-69, May 2012.

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사이버 대학생을 대상으로 한 실증 연구에서도 학습에서의 주의집중과 몰입은 학습자의 만족도를 예측하는 변인으로 확인된 바 있다^[11].

사이버 대학생을 대상으로 조사한 실증 연구에서 자기효능감은 “과목에의 즐거움을 느낀다”와 같은 만족감에 정적으로 유의한 관계를 갖는 것으로 조사된 바 있다^[11].
H. Y. Chung, Y. S. Cho, K. S. Jeeong, J. Y. Park, "In Which Contexts Children Are Mostly Engaged in Elementary School Classroom?", The Journal of Elementary Education, vol.17, no.2, pp.181-206, 2004.

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일반적인 수업환경에서의 학습몰입에 대한 연구 결과에 따르면 수업내용이 관련성과 실제성을 가지고 있을 때 몰입을 경험할 수 있다고 하였다^[12].
H. K. Shin, Y. A. Kim, "A Study on the Factors Affecting Smart Learning-Focusing on the Moderation Effect of Learning Time-, Journal of Korea Industrial Information Systems Research, vol.16, no.5, pp.93-105, Dec 2011.

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실제로 스마트 러닝에 영향요인에 관한 연구에서 학업관련성 변인은 학습수행력과 학습효과를 증진시킬 수 있을 것이라는 예측에 대해 유의미한 인과관계가 있는 것으로 조사되었다^[13].

신호균 외(2011)의 연구에서는 학업관련성 변인이 학습에 대한 긍정적 기대감을 매개로 스마트러닝을 통한 학습에 대한 수용태도와 사용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다^[13].
J. H. Ryu, "Critical Factors of Learner Satisfaction in e-Learning for Corporation", Journal of Corporate Education, vol.9, no.1, pp.121-142, 2007.

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류지헌(2007)은 기업의 이러닝에서 제공되는 학습내용이 업무수행에 유용한가를 인식하는 정도가 만족도에 영향을 주는 것으로 나타났다고 하였으며^[14], 이러한 연구 결과는 교육용 모바일 앱을 사용하여 학습하는 학습자 역시 자신의 학습 목표와 부합되고 친밀할수록 학습에 대한 만족감이 높을 것으로 유추해 볼 수 있기에 이를 바탕으로 다음과 같은 가설이 설정 가능하다.
M. K. Kang, J. B. Lee, "The Impact of Participation Satisfaction in Smart Learning English Education Program on English Education Program Reliability, English Education Immersion and Course-retaking Intention", Modern Studies in English Language & Literature, vol.56, no.2, pp.1-20, May 2012.

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최근 스마트러닝을 기반으로 한 영어교육 프로그램에서 영어교육의 몰입 요소가 재수강의도에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났는데^[15], 교육용 모바일 앱의 경우에서도 주의집중(A) 요소가 학습지속의도에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예측 가능하다.
E. J. Jang, Y. S. Part, K. Lim, "Research on Factors Effecting on Learners' Satisfaction and Purchasing Intention of Educational Applications", Journal of The Korea Contents Association, vol.12, no.8, pp.471-483, Dec 2012.

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장은지 외(2012)의 교육용 어플리케이션 만족요인과 구매의도에 영향을 미치는 요인에 대한 연구에서 학습자의 기대와 학습목적에 알맞은 콘텐츠의 내용, 구성의 적절함 및 실용적 가치를 포함하는 변인이 학습자에 대한 만족을 매개로 구매의도에 영향을 미친다고 보고하였다^[16].
B. W. Kim, H. S. Kim, W. G. Lee, "Analysing Differences of Learning Motivation According to Learning Styles in Project-Based Programming Learning", The Journal of Korean Association of Computer Education, vol.13, no.5, pp.15-27, Sep 2010.
Howel, J. M. and Higgins, C. A., "Champion of Technological Innovation", Administrative Science Quarterly, vol.35, no.2, pp.317-341, 1990.

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또한, PLS는 비교적 적은 수의 표본수로도 분석이 가능한데 각 잠재변수를 측정하는 가장 많은 수의 관측변수의 10배 정도이면 충분하다고 알려져 있다^[18].
Fornell, C. R., and Larcker, D. F., "Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error", Journal of Marketing Research, vol.18, no.3, pp.39-50, 1981.

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수렴타당성은 복합신뢰도(CSRI)값이 0.7이상, 평균분산추출(AVE)값이 0.5이상일 경우 내적 일관성이 있다고 평가된다^[19].

판별타당성은 각 구성개념의 평균분산 값의 제곱근이 해당 요인과 다른 요인간의 상관계수보다 커야 판별타당성이 있는 것으로 판단될 수 있다^[19].
J. U. Chang, C. H. Lin, "A Development of M-Learning Contents for Improving the Learning Ability of Military Education", The Journal of IWIT, vol.12, no.6, pp.25-32, Dec 2012.

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스마트폰에서 교육용 모바일 앱을 이용하여 학습하는 현상도 그 하나로 볼 수 있다^[1,20].

저자의 다른 논문 :

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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