[논문]이러닝 환경에서 몰입에 영향을 미치는 요인 연구 -상호작용 요인과 어포던스 요인을 중심으로-

이소영; 김형준

doi:10.5392/jkca.2019.19.10.522

이러닝 환경에서 몰입에 영향을 미치는 요인 연구 -상호작용 요인과 어포던스 요인을 중심으로-
A Study on the Factors Affecting Flow in e-Learning Environment - Focusing on Interaction Factors and Affordance - 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.19 no.10, 2019년, pp.522 - 534

이소영 (충남대학교 대학원 경영학과) , 김형준 (충남대학교 경영학부)

초록
AI-Helper

교실 수업에서는 지속적인 면대면 상호작용을 통해 학습 동기의 부여와 학습 만족을 충족시켜주어 몰입을 유도할 수 있으나, 이러닝 환경에서는 교실 수업의 상호작용 수준에 미치지 못하는 한계로 많은 학습자의 중도탈락이나 포기하는 현상이 계속되고 있다. 이러한 이러닝 환경에서의 상호작용에 대한 문제점을 개선하고자 컴퓨터와 학습자 간의 상호작용에 중점을 두어 학습자의 몰입증진에 영향을 미치는 요인에 대해 연구하고자 하였다. 또한 학습자가 컴퓨터와 대면하는 디자인의 관점은 어포던스 개념으로 접근하였다. 본 연구는 이러닝에서 몰입에 영향을 미치는 상호작용요인(학습 동기, 피드백 구체성, 학습자 통제감)과 어포던스 요인(심미성, 유희성, 안정성)의 관계를 연구하였다. 이러닝 사용자 236명에게 설문 조사하였고 SPSS 21과 AMOS 21을 통하여 통계분석 하였으며, 연구모형의 타당성과 신뢰성은 적합하였다. 분석 결과 상호작용요인의 피드백 구체성, 학습자 통제감과 어포던스 요인의 유희성이 유의한 결과가 나왔으며 몰입은 만족도에 유의한 영향을 주었다. 본 논문의 의미는 컴퓨터와 사용자 간의 상호작용에서 몰입에 영향을 미치는 요인들을 연구함으로써 이러닝 분야 외에 향후 다양한 분야에서 사람과 기계 사이의 상호작용 시 몰입을 통해 만족도를 높일 수 있는 개발 방향을 제시하였다고 할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to investigate the interaction factors(learning motivation, concrete feedback, learner's control) and affordance factors (aesthetics, playfulness, stability) that influence flow in e - learning. This study collected 236 survey data from e-learning users. The data was analyzed the statistical relationships among the variables using the SPSS21 and AMOS21. The measurement model was reliable and valid, and the structual model was good. The result shows that interaction factors (concrete feedback, learner's control) and affordance factor (playfulness) influence on flow. Flow has a significant effect on satisfaction. Especially the effect of playfulness on flow is meaningful. Playfulness is one of the most important factors leading to the flow state of humans. The contribution of this study is to find the factors influencing flow in the interaction between learners and computer in e-learning. It can be used to provide an entertainment experience that can enhance the satisfaction of consumers in the Internet environment by finding the antecedents that affect the flow in computer - human interaction.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 컴퓨터와 인간의 상호작용 과정에서 몰입에 영향을 줄 수 있는 경험요소들을 조사하고, 이러닝 인터페이스에서 몰입에 영향을 미치는 어포던스 요인들을 파악하여 이러닝의 몰입과 학습자의 만족도에 영향을 미치는 요인 간의 관계성을 연구하고자 하였다.
본 연구는 온라인상에서 소비자의 행동을 설명하는 중요한 변수인 몰입(Flow)의 개념을 이론적으로 정리하고 학습 몰입에 영향을 미치는 원인 변수와 결과변수인 만족도와의 관계를 파악하고자 하였다. 특히 이러닝에서 컴퓨터와 사용자의 상호작용 시 학습자가 경험하는 요소를 상호작용 요인과 인터페이스의 어포던스 요인으로 구분하였다.
이러닝은 잠재 가능성이 높은 산업임에도 불구하고 경영학의 관점에서 이러닝 시장 가능성을 겨냥한 연구들은 미미한 수준이다. 본 연구는 이러닝 이용자들의 중요한 문제로 지적되고 있는 집중력 저하의 개선 방안으로 몰입에 영향을 미치는 요인을 연구하였다. 몰입은 성취도, 만족도와 관계가 깊은 개념이며 몰입에 영향을 미치는 선행요인들은 이러닝 외의 다른 산업 연구에도 참고될 수 있으리라고 생각된다.
본 연구에서 본능적 차원에서는 심미성을, 행동적 차원에서는 유희성을, 숙고적 차원에서는 안정성의 개념을 이러닝 어포던스의 하위차원으로 선정하고 학습몰입과의 관계성을 연구하고자 다음과 같은 가설을 설정 하고자 한다.
본 연구에서는 몰입(Flow)이론을 기반으로 이러닝 이용자들의 학습 몰입에 영향을 주는 선행요인과 결과 변수에 대한 관계를 분석하였다. 이러닝의 몰입에 영향을 주는 많은 변수가 있으나 디지털 환경에서 학습자가 스스로 몰입되어 학습할 수 있는 선행요인을 살펴봄으로써 점점 확대되는 이러닝 학습콘텐츠 시장의 미래를 이해하고 기여할 수 있는 시사점을 알아보고자 수행된 연구이다.
본 연구에서는 몰입(Flow)이론을 기반으로 이러닝 이용자들의 학습 몰입에 영향을 주는 선행요인과 결과 변수에 대한 관계를 분석하였다. 이러닝의 몰입에 영향을 주는 많은 변수가 있으나 디지털 환경에서 학습자가 스스로 몰입되어 학습할 수 있는 선행요인을 살펴봄으로써 점점 확대되는 이러닝 학습콘텐츠 시장의 미래를 이해하고 기여할 수 있는 시사점을 알아보고자 수행된 연구이다. 이러닝에서 몰입에 영향을 주는 선행요인으로 상호작용 요인과 어포던스 요인을 선정하였고, 각 요인의 변수들을 선정하였다.
몰입은 성취도, 만족도와 관계가 깊은 개념이며 몰입에 영향을 미치는 선행요인들은 이러닝 외의 다른 산업 연구에도 참고될 수 있으리라고 생각된다. 특히 본 연구에서 살펴보았던 선행변수들은 게임 관련 연구, 심리학 관련 연구에서도 심도있게 다루어져 왔던 변수들로, 다양한 관점에서 이러닝을 조명하여 시장 확산을 위한 콘텐츠 개발 방향성을 제시하고자 하였다. 설문 응답자 선정에서 이러닝 이용 기간, 주로 이용하는 서비스 경험을 바탕으로 응답자를 분류하여 선정하였으나 표본의 특성을 이용한 심도 있는 분석을 진행하지 못했다.

가설 설정

H1 : 이러닝의 상호작용 요인은 학습자의 몰입에 정(+)의 영향을 미칠 것이다
H1-2: 이러닝의 피드백 구체성은 학습자의 몰입에 정(+)의 영향을 미칠 것이다
H1-3: 이러닝의 학습자 통제감은 학습자의 몰입에 정(+)의 영향을 미칠 것이다
H2-3: 이러닝의 안정성은 학습자의 몰입에 정(+)의 영향을 미칠 것이다
H2: 이러닝의 어포던스 요인은 학습자의 몰입에 정 (+)의 영향을 미칠 것이다
H3: 몰입은 만족도에 정(+)의 영향을 미칠 것이다.

제안 방법

첫째, 인구 통계적 특성에 대해 살펴보기 위하여 빈도 분석(Frequency Analysis)을 하였다. 둘째, 측정 항목의 타당성과 내적 일관성을 검증하기 위해 확인적 요인분석을 하여 타당성과 신뢰성을 검증하였다. 셋째, 구조방정식 모델을 이용하여 적합도를 확인하였고, 경로계수 분석을 통해 가설을 검증하였다.
특히 이러닝에서 컴퓨터와 사용자의 상호작용 시 학습자가 경험하는 요소를 상호작용 요인과 인터페이스의 어포던스 요인으로 구분하였다. 또한 이 두 요인을 나타내는 변수들을 선정하여 이러닝의 학습몰입에 영향을 미치는 선행변수로 선정하고 변수들의 연관성을 파악하고자 하 였으며, 몰입이 만족도에 미치는 영향력도 분석하였다.
만족도는 학습자의 요구가 충족되었음을 밝히는 지표이며, 학습자가 학습 과정에 참여하여 지식을 생성하고 그 가치를 느끼게 되어 그 결과를 활용할 수 있다면 만족도가 향상된다고 할 수 있다[40]. 본 연구는 이러한 만족도의 특성을 반영하여 학습 성과의 결과 변인으로 선정하였다.
본 연구에서는 상관계수 ± 2 x S.E(표준오차)를 계산한 값이 1을 포함하는지로 판별 타당성을 검증하였다.
이러닝에서 몰입에 영향을 주는 선행요인으로 상호작용 요인과 어포던스 요인을 선정하였고, 각 요인의 변수들을 선정하였다. 상호작용 요인변수로는 학습 동기, 피드백의 구체성, 학습자 통제감으로 선정하였고, 어포던스 요인변수로는 심미성, 유희성, 안정성으로 선정하였으며 몰입의 결과변수로 만족도를 선정하여 가설을 설정하였다.
둘째, 측정 항목의 타당성과 내적 일관성을 검증하기 위해 확인적 요인분석을 하여 타당성과 신뢰성을 검증하였다. 셋째, 구조방정식 모델을 이용하여 적합도를 확인하였고, 경로계수 분석을 통해 가설을 검증하였다.
이러닝의 몰입에 영향을 주는 많은 변수가 있으나 디지털 환경에서 학습자가 스스로 몰입되어 학습할 수 있는 선행요인을 살펴봄으로써 점점 확대되는 이러닝 학습콘텐츠 시장의 미래를 이해하고 기여할 수 있는 시사점을 알아보고자 수행된 연구이다. 이러닝에서 몰입에 영향을 주는 선행요인으로 상호작용 요인과 어포던스 요인을 선정하였고, 각 요인의 변수들을 선정하였다. 상호작용 요인변수로는 학습 동기, 피드백의 구체성, 학습자 통제감으로 선정하였고, 어포던스 요인변수로는 심미성, 유희성, 안정성으로 선정하였으며 몰입의 결과변수로 만족도를 선정하여 가설을 설정하였다.
최근에 학습했거나 학습 중인 이러닝 강좌를 상기하면서 설문에 답변할 수 있도록 리커트 5점 척도의 설문지를 구성하였다.
측정모형의 잠재변수에 대한 개념 타당성을 살펴보기 위해 집중 타당성과 판별 타당성을 검증하였다. 집중 타당성은 평균 분산추출(AVE), 신뢰도(CR)를 통해 검증하였다.
본 연구는 온라인상에서 소비자의 행동을 설명하는 중요한 변수인 몰입(Flow)의 개념을 이론적으로 정리하고 학습 몰입에 영향을 미치는 원인 변수와 결과변수인 만족도와의 관계를 파악하고자 하였다. 특히 이러닝에서 컴퓨터와 사용자의 상호작용 시 학습자가 경험하는 요소를 상호작용 요인과 인터페이스의 어포던스 요인으로 구분하였다. 또한 이 두 요인을 나타내는 변수들을 선정하여 이러닝의 학습몰입에 영향을 미치는 선행변수로 선정하고 변수들의 연관성을 파악하고자 하 였으며, 몰입이 만족도에 미치는 영향력도 분석하였다.

대상 데이터

본 연구 조사는 2019년 7월5일에서 7월10일에 걸쳐 수행되었으며 이러닝을 이용한 경험이 있는 20대 이상을 대상으로 설문 조사하였다. 평생교육 개념이 일반화되어 다양한 연령대에서 이러닝 이용자가 늘어나고 있으며 이용 방법 또한 용이해졌다.
평생교육 개념이 일반화되어 다양한 연령대에서 이러닝 이용자가 늘어나고 있으며 이용 방법 또한 용이해졌다. 특별히 한정된 조건 없이 이러닝 이용이 활발한 20대 이상의 일반인을 표본으로 설정하였으며, 응답이 불성실한 설문지를 제외 한 236부를 최종 분석에 활용하였다. 최근에 학습했거나 학습 중인 이러닝 강좌를 상기하면서 설문에 답변할 수 있도록 리커트 5점 척도의 설문지를 구성하였다.

데이터처리

본 연구에서 사용한 척도의 신뢰성과 타당성이 적합한지 확인하기 위해 AMOS 21.0을 이용하여 확인적 요인분석을 하였다. 확인적 요인 분석은 이론적 모델의 측정 변수에 대한 적합 지수들을 얻을 수 있고 이러한 적합 지수들의 임계치가 일정한 기준이 충족되어야 각 측정 변수의 타당성이 검증되는데 일반적으로 구조방 정식 모델에서 모델의 적합도를 나타내는 지수에는 모델의 전반적인 적합도를 나타내는 절대 적합지수, 독립 모델에 대한 제안 모델의 적합도를 비교할 수 있는 중분 적합 지수가 있다.
본 연구에서 활용한 측정 변수의 타당성 및 신뢰도 검증을 위해 요인분석 및 신뢰도 분석을 하였다. 요인 분석 방법으로는 주성분 분석 추출모델을 사용하였고, 회전방식의 경우 직각 회전 방식인 Varimax 회전 방식을 이용하였다.
본 연구의 가설을 검증하기 위해 AMOS 21.0을 활용하여 구조방정식 모형 분석을 하였다. 모형을 채택하기 위한 적합도 지수는 CMIN(355.
본 연구의 분석 방법은 수집된 설문지의 통계 분석 및 처리를 위하여 직접 데이터 코딩(Date Coding)의 과정을 거쳐 SPSS 21.0과 AMOS 21.0 프로그램을 이용하여 처리하였다. 첫째, 인구 통계적 특성에 대해 살펴보기 위하여 빈도 분석(Frequency Analysis)을 하였다.
이러닝 이용자들을 대상으로 설문지를 통해 자료를 수집하였고 SPSS와 AMOS를 이용하여 통계적 분석을 하였다. 검증 결과 본 연구에서 설정된 가설 일부는 채택이 되고 일부는 기각이 되었다.
측정모형의 잠재변수에 대한 개념 타당성을 살펴보기 위해 집중 타당성과 판별 타당성을 검증하였다. 집중 타당성은 평균 분산추출(AVE), 신뢰도(CR)를 통해 검증하였다. AVE값은 .
4 이상이면 유의한 변수로 판단하였다. 척도의 타당성과 더불어 추가로 요인분석을 통해 선정된 설문 항목에 대한 신뢰도(reliability) 검증을 하였다. 신뢰도 분석의 경우 Cronbach's α 계수를 이용해 검증하였다.
0 프로그램을 이용하여 처리하였다. 첫째, 인구 통계적 특성에 대해 살펴보기 위하여 빈도 분석(Frequency Analysis)을 하였다. 둘째, 측정 항목의 타당성과 내적 일관성을 검증하기 위해 확인적 요인분석을 하여 타당성과 신뢰성을 검증하였다.
08 이하인 경우에는 모양이 어느 정도 양호하다고 판단할 수 있다. 확인적 요인분석 결과 적합도를 저하하는 항목들을 제거한 후 요인분석을 하였다. 분석 결과 CMIN(398.

이론/모형

본 연구에서 활용한 측정 변수의 타당성 및 신뢰도 검증을 위해 요인분석 및 신뢰도 분석을 하였다. 요인 분석 방법으로는 주성분 분석 추출모델을 사용하였고, 회전방식의 경우 직각 회전 방식인 Varimax 회전 방식을 이용하였다.

성능/효과

가설검증 결과 먼저 상호작용 요인이 몰입에 미치는 영향을 살펴보면 가설 H1-2 피드백 구체성의 경우 몰입에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다(β =.300, t=2.203, p<.05).
4 이하로 낮아 제거 후 다시 실시하였다. 그 결과 표본 적합도를 판단하는 KMO 값은 .908로 나타났으며, Bartlett의 구형성 검정 결과 근사카이제곱이 1189.817로 자유도 36일 때, 유의수준 5% 이내에서 유의확률 .000으로 나타나 요인분석을 수행하기에 적합한 것으로 나타났다. 또한 변수별 측정항목의 요인적재치가 모두 0.
000으로 나타나 요인분석을 수행하기에 적합한 것으로 나타났다. 또한 변수별 측정항목의 요인적재치가 모두 0.4 이상의 수치를 보여 측정항목의 타당성이 충분한 것으로 판단 되었다. 추가로 신뢰도를 분석 결과 Cronbach's α의 각각의 계수도 모두 0.
마지막으로 가설 H3 몰입의 경우 만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(β =.961, t=9.295, p<.001).
0을 활용하여 구조방정식 모형 분석을 하였다. 모형을 채택하기 위한 적합도 지수는 CMIN(355.110), df(267), RMR(0.034), RMSEA(0.035), GFI(0.910), NFI(0.900), RFI(0.878), IFI(0.973), CFI(0.973), TLI(0.967) 모두 양호한 것으로 나타났다. 상호작용요인과 어포던스 요인이 몰입에 미치는 영향, 몰입이 만족도에 미치는 영향의 경로계수 값과 유의성을 확인한 결과 다음 [표 5]와 같다.
001). 반면 가설 H2-1 심미성과 가설 H2-3 안전성의 경우 몰입에 정(+)의 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 마지막으로 가설 H3 몰입의 경우 만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다(β =.
70이상이면 집중 타당성이 있다고 할 수 있다. 분석 결과 AVE값은 .50~.67로 나타났으며, CR값은 .70~.87으로 나타나 집중 타당성을 확보하였다. 분석 결과는 [표 3]과 같다.
확인적 요인분석 결과 적합도를 저하하는 항목들을 제거한 후 요인분석을 하였다. 분석 결과 CMIN(398.108), df(271), RMR(0.035), RMSEA(0.042), GFI(0.901) 모두 적합한 수치로 나타냈다. 증분적합지수에 해당하는 NFI(0.
어퍼던스 요인에 대한 요인 분석 결과 고유값 1.0 이상으로 추출된 요인은 총 3개의 요인으로 구분하였고, 각각의 요인명은 ‘심미성’, ‘유희성’, ‘안전성’이다.
1% 를 차지하였다. 이러닝을 1년 이상 이용한 응답자는 68%였고, 주로 이용하는 이러닝 서비스는 어학과 자격증이 71%로 가장 많았다.
001).즉, 상호작용 요인의 경우 피드백 구체성과 학습자 통제감이 몰입에 영향을 미치며, 어포던스 요인의 경우 유희성이 몰입에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 몰입은 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
901) 모두 적합한 수치로 나타냈다. 증분적합지수에 해당하는 NFI(0.888), RFI(0.866), IFI(0.961), CFI(0.961), TLI(0.953)도 모두 양호한 것으로 나타났다. 즉, 요인 분석의 적합도는 전반적으로 수용할 만한 수준이라고 할 수 있다.
추가로 신뢰도를 분석 결과 Cronbach's α의 각각의 계수도 모두 0.6보다 높이 나타남으로써 내적 일관성이 있는 항목으로 구성되어 있음을 확인하였다.
0 이상 으로 추출된 요인은 총 3개의 요인으로 구분하였으며, 각각의 요인명은 ‘학습 동기’, ‘피드백 구체성’,‘학습자 통제감’ 이다. 표본 적합도를 판단하는 KMO 값은 .890 으로 나타났으며, Bartlett의 구형성 검정 결과 근사카이제곱이 1562.312 로 자유도 105일 때, 유의수준 5% 이내에서 유의확률 .000으로 나타나 요인분석을 수행하기에 적합한 것으로 나타났다.
0 이상으로 추출된 요인은 총 3개의 요인으로 구분하였고, 각각의 요인명은 ‘심미성’, ‘유희성’, ‘안전성’이다. 표본 적합도를 판단하는 KMO 값은 .919로 나타났으며, Bartlett의 구형성 검정 결과 근사카이제곱이 1748.028으로 자유도 78일 때, 유의수준 5% 이내에서 유의확률 .000으로 나타나 요인분석을 수행하기에 적합한 것으로 나타났다.
몰입 감정은 단계적으로 발전되기 때문이다. 학습자 통제감과 피드백 구체성은 컴퓨터와 상호작용을 하는 사용자가 몰입할 수 있는 선행요인으로 나타났으며, 학습자의 내적 동기에 긍정적인 영향을 줄 수 있다. 이러한 결과는 실무에서 사용자가 스스로 통제하고 성취감을 느낄 수 있는 콘텐츠 설계의 중요성에 시사하는 바가 크다고 생각된다.

후속연구

따라서 다양한 소비자의 욕구를 충족시킬 수 있는 기준으로 이러닝 이용자의 몰입에 대한 심층적 연구가 요구된다. 또한 컴퓨터와 사용자의 상호작용과 학습 콘텐츠와 사용자의 상호작용에 대한 정의를 명확히 구분하여 측정되어야 하는 것도 향후 연구를 위해 필요한 과제라고 생각된다.
그런 의미에서 유희성의 채택은 더욱 중요한 의미가 있다고 할 수 있다. 본 연구에서 기각된 변수들은 측정 문항을 좀 더 보완하여 몰입의 선행변수로서의 영향력과 관계 성을 살펴볼 필요가 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	이러닝 환경에서의 문제점은 무엇인가?	교실 수업에서는 지속적인 면대면 상호작용을 통해 학습 동기의 부여와 학습 만족을 충족시켜주어 몰입을 유도할 수 있으나, 이러닝 환경에서는 교실 수업의 상호작용 수준에 미치지 못하는 한계로 많은 학습자의 중도탈락이나 포기하는 현상이 계속되고 있다. 이러한 이러닝 환경에서의 상호작용에 대한 문제점을 개선하고자 컴퓨터와 학습자 간의 상호작용에 중점을 두어 학습자의 몰입증진에 영향을 미치는 요인에 대해 연구하고자 하였다.
	이러닝 환경이란 무엇인가?	경험은 몰입 정도와 참여도에 따라 다양한 유형으로 제시될 수 있으며[2] 특히 게임이나 이러닝과 같이 적극적인 상호작용이 일어나는 콘텐츠의 경우 소비자 경험의 효용 가치에 영향을 미치는 상호작용 요인은 콘텐츠의 지속적인 이용을 결정하는 주요 요인으로 볼 수 있다. 이러닝 환경은 “다른 참여자들 과 상호작용을 하고 만날 수 있는 개방된 컴퓨터 기반의 시스템 환경”으로 정의할 수 있다. 따라서 이러닝은 사람들과 지식을 공유하고 다양한 정보를 주고받는 상호작용의 학습활동을 통해 지식과 수행능력을 향상할 가능성을 가지고 있다[3][4].
	이러닝 학습이 앞으로 연구해야 할 분야는 무엇인가?	즉 이러닝 학습에서 사람과 사람의 상호작용에 관한 연구는 활발하게 발전되어 왔지만, 사람과 기계의 상호작용에 관한 연구는 미미한 정도이다. 인간 생활의 많은 부분이 기계로 대체되는 현상이 빠르게 진행되는 시대에 인간과 기계와의 상호작용에 대한 연구는 중요한 의미가 있다. 특히 이러닝은 각 세 대의 교육에 많은 영향력을 미치며 시장의 규모가 큰 교육수단으로 그 연구의 중요성이 크다고 할 수 있다.

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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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