[논문]온라인 협력학습 환경에서 학습동기 유형에 따라 교수메시지에 대한 반응행동 탐색

이은철

doi:10.5392/jkca.2018.18.05.514

온라인 협력학습 환경에서 학습동기 유형에 따라 교수메시지에 대한 반응행동 탐색
Exploring of Reaction Behavior to Instructor Messages according to Learning Motivation Types in Online Collaborative Learning 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.18 no.5, 2018년, pp.514 - 524

초록
AI-Helper

본 연구는 온라인 협력학습에서 학습 활동 촉진을 위해 교수메시지를 학습자에게 전달하였을 때, 학습동기(성취목표지향성) 유형에 따라 나타나는 반응 행동을 탐색하기 위해 수행되었다. 이를 위해 수도권 A대학과 B대학의 학생 82명을 대상으로 온라인 협력학습을 수행하였고, 교수자는 총 6회의 메시지를 전달하였다. 이후 학습자들의 반응 시간과 상호작용의 빈도와 수준을 수집하였다. 자료의 분석은 독립표본 t-test를 사용하여 분석하였다. 그 결과 교수메시지를 전달하기 전보다 이후가 상호작용의 빈도와 수준이 모두 높아졌다. 교수메시지에 대한 반응 시간은 수행회피목표지향성을 가진 학생들이 가장 빨랐으며, 스캐폴딩 형태의 메시지에는 숙달목표지향성의 학생들이 가장 민감하게 반응하였고, 독촉의 메시지에는 수행회피목표지향성 학생들이 가장 민감하게 반응하였다. 마지막으로 숙달목표지향성 학생들은 새로운 주제에 대한 행동이 많았고, 수행접근목표지향성 학생들은 정확성과 관련성에 대한 행동이 많았다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study was to investigate learners' reaction behaviors by the type of learning motive when teaching messages were delivered. The subjects of this study were 82 students from Auniversity and Buniversity in the metropolitan area. Students were online collaborative learning. The instructor delivered six messages. Since then, the researchers have measured the learner 's response time and the frequency and level of interaction. And analyzed using an independent sample t-test. As a result, the frequency and level of interaction increased before the message was delivered. The response time to instructional messages was the fastest among the students with performance avoidance goal orientation. Mastery goal orientation students were most sensitive to scaffolding messages. Performance avoidance goal orientation students responded most sensitively to the reminder message. Finally, Mastery goal orientation students had the most action on new topics. And performance approach goal orientation students had the most to do with accuracy and relevance.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 교수자의 메시지에 따라 학습동기의 유형에 따라 어떠한 반응을 나타내는지 행동 양상을 탐색하기 위해 수행되었다. 이를 위해서 학습자들의 학습동기 유형을 검사하고, 온라인 학습환경을 구성하여 협력과제를 수행하고, 반응 시간과 상호작용의 빈도와 수준을 수집 분석하였다.
본 연구는 교수자의 메시지에 따라 학습자들의 반응 행동을 탐색하기 위해서 수행되었다. 이에 본 연구는 다음과 같은 자료를 수집하였다.
본 연구는 온라인 협력학습 환경에서 학습동기(성취목표지향성) 유형에 따라 교수자의 메시지에 대한 반응 행동 양상을 탐색하기 위해 수행되었다. 연구의 목적을 위해서 다음과 같은 연구의 절차에 따라 수행하였다.
이와 같은 결과는 교수자가 상호작용에 적극적으로 개입하였을 때 상호작용 및 학업성취 결과에 긍정적인 영향을 미친다는 선행연구 결과와도 일치한다[21]. 이에 교수자는 온라인 학습 환경을 사용하고자 할 때, 교수 메시지 전달 계획 및 내용을 함께 수립할 것을 제안한다. 다음으로 교수 메시지를 설계할 때, 학습자들의 특성을 고려해야 한다.
그럼에도 불구하고, 교수자의 메시지가 구체적으로 상호작용과 학습자들의 반응행동에 어떠한 영향을 미치는지 탐색한 연구들을 찾아보기 매우 어렵다. 이에 본 연구는 교수자의 메시지에 따라서 학습자들의 반응행동을 탐색하고자 한다.
그럼에도 불구하고, 표준화된 교수적 처치를 개발하는 연구는 다양하게 수행되었지만, 기초적인 자료를 제공할 수 있는 연구들은 현재 매우 미비한 상태이다. 이에 본 연구는 학습자의 특성 가운데 행동의 매우 높은 수준에서 영향을 주는 것으로 검증되어 있는 학습동기 가운데 성취목표지향성[9]에 따라서 교수자의 메시지에 어떻게 반응 행동을 나타내는지에 대한 기초적인 양상을 탐색하고자 한다.
이와 함께 새로운 글이 작성되거나 자신의 작성한 글에 답글 또는 댓글이 작성될 때 알림 기능을 제공하고 있다. 이에 본 연구에서는 각 그룹별로 게시판을 형성하여 협력 활동을 수행하였다.

제안 방법

다음 교수메시지가 전달되기 까지 작성된 글의 빈도를 수집하였다. 다음으로 상호작용의 수준을 평가 기준을 근거로 수집하였다. 이에 본 연구에서 분석을 위해서 수집된 자료는 메시지 전달 후 반응 시간, 상호작용의 빈도 및 수준이다.
온라인 협력과제가 모두 종료된 이후에 반응행동의 양상 분석을 위해서 상호작용자료를 수집하였다. 마지막으로 수집된 자료를 분석하였다.
연구의 목적을 위해서 다음과 같은 연구의 절차에 따라 수행하였다. 먼저 학습자들의 학습동기의 유형을 구성하였고, 온라인 협력학습을 위한 집단을 구성하였다.
본 연구는 수집된 자료의 경향성을 살펴보기 위해서 먼저 기술통계분석을 사용하였다. 다음으로 교수메시지를 전달하기 전과 후의 차이를 살펴보기 위해서 대응 표본 t 검정을 사용하였다.
본 연구를 위한 온라인 협력과제는 교수 설계 과제를 부여하였다. 중학교에서 토요 방과 후 학교 프로그램을 만드는 과제로서, 교수설계서와 수업계획서, 수업 자료를 만드는 과제이다.
본 연구에서 상호작용을 촉진하기 위해서 총 6 차례 교수 메시지를 전달하였다. 그 내용과 전달 시기는 [표3]과 같다.
본 연구는 교수자의 메시지에 따라 학습동기의 유형에 따라 어떠한 반응을 나타내는지 행동 양상을 탐색하기 위해 수행되었다. 이를 위해서 학습자들의 학습동기 유형을 검사하고, 온라인 학습환경을 구성하여 협력과제를 수행하고, 반응 시간과 상호작용의 빈도와 수준을 수집 분석하였다. 그 결과 교수 메시지를 전달하기 전보다 교수 메시지를 전달하고 난 이후에 상호작용의 빈도와 수준이 모두 높게 나타났다.
이에 본 연구도 상호작용의 수준 측정을 위해 작성된 글에 양적 가치를 부여하여 측정하였다.

대상 데이터

본 연구를 2016년 2학기 수도권의 A 대학과 B대학에서 교직과목 수업을 수강한 학부 학생 82명을 대상으로 수행하였다. 전체 82명 학생들의 평균 연령은 22.
다음으로 온라인 협력과제를 수행하였고, 이 과정에서 교수 메시지가 6회 전달되었다. 온라인 협력과제가 모두 종료된 이후에 반응행동의 양상 분석을 위해서 상호작용자료를 수집하였다. 마지막으로 수집된 자료를 분석하였다.
다음으로 상호작용의 수준을 평가 기준을 근거로 수집하였다. 이에 본 연구에서 분석을 위해서 수집된 자료는 메시지 전달 후 반응 시간, 상호작용의 빈도 및 수준이다.

데이터처리

본 연구는 수집된 자료의 경향성을 살펴보기 위해서 먼저 기술통계분석을 사용하였다. 다음으로 교수메시지를 전달하기 전과 후의 차이를 살펴보기 위해서 대응 표본 t 검정을 사용하였다. 마지막으로 반응 행동의 양상을 탐색하기 위해서 수집된 자료를 기술통계 분석을 통해서 빈도와 평균, 합계치를 산출하여 분석하였다.
다음으로 교수메시지를 전달하기 전과 후의 차이를 살펴보기 위해서 대응 표본 t 검정을 사용하였다. 마지막으로 반응 행동의 양상을 탐색하기 위해서 수집된 자료를 기술통계 분석을 통해서 빈도와 평균, 합계치를 산출하여 분석하였다.

이론/모형

본 연구를 위해 Pintrich와 동료들[18]이 개발한 MSLQ(A manual for the use of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire)를 사용하였다. MSLQ 가운데 성취목표지향성을 측정하는 17문항을 사용하였다. Likert 5점 척도로서 점수가 높을수록 해당 성향이 높은 것으로 평가한다.
본 연구는 상호작용을 빈도와 함께 수준을 함께 측정하였다. Newman과 그의 동료들[19]은 상호작용의 정확한 분석을 위해서 4가지 기준(새로움, 중요성, 관련성, 정확성)을 설정해서 담화의 가치를 양적으로 측정하였다[표 4].
본 연구를 위한 온라인 협력학습환경은 대형 포털사이트의 온라인 커뮤니티를 사용하였다. 대형 포털사이트의 온라인 커뮤니티는 게시글에 사진과 이미지, 첨부파일 등의 추가가 용이하며, 답글과 댓글을 작성할 수 있으며, 글이 작성된 시간이 ‘분’ 단위까지 제시되어 반응행동 분석에 필요한 자료를 수집할 수 있다.
본 연구를 위해 Pintrich와 동료들[18]이 개발한 MSLQ(A manual for the use of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire)를 사용하였다. MSLQ 가운데 성취목표지향성을 측정하는 17문항을 사용하였다.

성능/효과

교수 메시지가 전달되기 전과 전달 된 이후의 상호작용의 수준을 탐색한 결과, 빈도상호작용의 수준 모두 교수 메시지가 전달되기 전보다 높은 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 볼 때, 온라인 협력학습의 과정에서 적절한 교수메시지의 전달은 학습의 지속성을 유지시켜주며, 학습자들의 참여를 촉진하는 것에 효과적임을 알 수 있다.
이를 위해서 학습자들의 학습동기 유형을 검사하고, 온라인 학습환경을 구성하여 협력과제를 수행하고, 반응 시간과 상호작용의 빈도와 수준을 수집 분석하였다. 그 결과 교수 메시지를 전달하기 전보다 교수 메시지를 전달하고 난 이후에 상호작용의 빈도와 수준이 모두 높게 나타났다. 이와 함께 교수자의 메시지에 대한 반응은 수행회피목표지향성을 가지고 있는 학습자가 가장 빠른 것으로 나타났다.
학습동기 유형에 따라 반응시간은 숙달목표지향성은 3차 메시지가 전달되었을 때 가장 빨랐으며, 수행접근목표지향성은 6차 메시지가 전달되었을 때 가장 빨랐다. 마지막으로 수행회피목표지향성은 3차 메시지가 전달되었을 때 가장 빠른 것으로 나타났다.
본 연구에서 사용한 성취목표지향성 학습동기를 예를 들어서 설명하면 다음과 같다. 성취목표지향성 유형에 따라 교수자의 메시지에 학습자들의 방응행동은 매우 정확하게 차별적으로 나타났다. 이에 숙달목표지향성의 학습자들은 새로운 것을 아는 것에 의미를 두고, 지적인 호기심을 해소하였을 때 성취감을 가지는 것이 특징이다.
또한 수행접근목표지향성의 학습자들은 교수자의 메시지의 유형에 따라서 다른 영향이 나타났다. 스캐폴딩 형태의 메시지는 수행접근목표 지향성의 학습자들에게 크게 영향을 주지 못했으며, 학습을 독려하거나, 상호작용을 독촉하는 메시지에는 수행접근목표 지향성의 학생들이 적극적으로 반응하는 것으로 나타났다.
교수 메시지가 전달되기 전과 전달 된 이후의 상호작용의 수준을 탐색한 결과, 빈도상호작용의 수준 모두 교수 메시지가 전달되기 전보다 높은 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 볼 때, 온라인 협력학습의 과정에서 적절한 교수메시지의 전달은 학습의 지속성을 유지시켜주며, 학습자들의 참여를 촉진하는 것에 효과적임을 알 수 있다.
학습동기 유형에 따라 반응시간은 숙달목표지향성은 3차 메시지가 전달되었을 때 가장 빨랐으며, 수행접근목표지향성은 6차 메시지가 전달되었을 때 가장 빨랐다. 마지막으로 수행회피목표지향성은 3차 메시지가 전달되었을 때 가장 빠른 것으로 나타났다.

후속연구

이에 본 연구는 다양한 학습자 특성에 따른 반응 행동에 대한 더욱 폭넓은 연구가 수행되고 그 결과들을 토대로 온라인 학습 환경에서의 교수 메시지 설계에 대한 시사점들이 도출되어야 함을 제안한다. 결론적으로 다른 전공 영역을 대상으로 추가 연구를 제안하며, 이와 함께 학습자의 고유한 특성인 학습동기를 고려하여 교수자가 피드백을 제공하였을 때 상호작용에 미치는 영향을 검증하는 실험적 연구를 제안하며 본 연구를 마치고자 한다.
마지막으로 자신의 무능한 모습을 보이지 않기 위해서 고의로 수행을 회피하는 수행회피목표지향성 학습자들에게는 과제를 해결하지 않았을 때 어떠한 피해가 오는지에 대한 경고성 메시지, 과제 기한을 넘기고 적극적인 참여를 하지 않았을 때 처벌이 있을 수도 있다는 경고성 메시지를 전달하는 것이 더욱 효과적일 것이다. 마지막으로 본 연구의 제한점은 학습자의 특성 가운데 단편적으로 학습동기 유형에 대한 탐색만 수행하였다. 그러나 학습활동에 영향을 미치는 학습자 특성은 매우 다양하며, 선행 연구들을 통해서 검증된 주요한 특성들도 매우 다양하다.
그러나 학습활동에 영향을 미치는 학습자 특성은 매우 다양하며, 선행 연구들을 통해서 검증된 주요한 특성들도 매우 다양하다. 이에 본 연구는 다양한 학습자 특성에 따른 반응 행동에 대한 더욱 폭넓은 연구가 수행되고 그 결과들을 토대로 온라인 학습 환경에서의 교수 메시지 설계에 대한 시사점들이 도출되어야 함을 제안한다. 결론적으로 다른 전공 영역을 대상으로 추가 연구를 제안하며, 이와 함께 학습자의 고유한 특성인 학습동기를 고려하여 교수자가 피드백을 제공하였을 때 상호작용에 미치는 영향을 검증하는 실험적 연구를 제안하며 본 연구를 마치고자 한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	온라인 협력학습에서의 상호작용은 어떻게 나뉘는가?	온라인 협력학습은 공동의 지식을 구성을 위해 협업을 사용하여 이루어지기에 상호작용이 반드시 일어나게 된다. 온라인 협력학습에서의 상호작용은 크게 교수자와 학습자, 학습자와 학습자, 학습자와 학습 자료의 유형으로 이루어지게 된다. 이 세 유형의 상호작용 가운데 학습자와 학습자의 상호작용이 가장 빈번하게 이루어지며, 협력학습의 결과에 가장 많은 영향을 미치는 것으로 보고되고 있다[2].
	온라인 협력학습에 대한 장단점은 무엇인가?	특별히 스마트디바이스가 발달하여, 개인 컴퓨터를 활용하여 협력학습을 수행하던 시기보다 시공간의 제약을 더욱 받지 않는다. 스마트 디바이스를 통해서 매우 자유롭게 언제 어디서서 협력활동을 할 수 있는 것이 매우 큰 특징이며 장점이라고 할 수 있다[7]. 또한 다양한 정보와 지식을 인터넷을 통해서 즉각적으로 검색하여 얻을 수 있기 때문에 면대면 협력 학습보다 사고와 지식의 수준이 매우 깊어 질 수 있는 것이 특징이다. 그럼에도 불구하고, 면대면 협력활동 보다 책임감이 적은 것이 단점이라고 할 수 있다. 온라인 협력활동은 학습자가 관심을 가지고 집중하지 않으면 소홀해 질 수 있는 단점을 가지고 있다[2]. 이에 학습자가 온라인 협력학습에 정기적으로 참여할 수 있는 지원 체제를 마련하는 것이 필요하다.
	온라인 협력학습이란 무엇인가?	온라인 협력학습에 대한 정의는 다음과 같다. ‘온라인 협력학습은 온라인 학습 환경을 통해서 다수의 학습자가 과제를 수행하거나, 문제를 해결하는 과정에서 협력적 활동을 통해서 공동의 지식을 구성하는 활동’으로 정의하고 있다. 온라인 협력학습의 특성은 몇 가지로 구분될 수 있다[5].

참고문헌 (22)

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이은철, "온라인 학습 환경에서 고성취 집단의 학습과정에서 나타난 상호작용 분석," 교육공학연구, 제31권, 제2호, pp.159-190, 2015.
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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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