[논문]디지털융합 기반 마이크로러닝 특성 만족도 연구

한태인

doi:10.14400/jdc.2020.18.6.287

디지털융합 기반 마이크로러닝 특성 만족도 연구
A Study on the Characteristics Satisfaction in Digital Convergence based Micro-Learning 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.18 no.6, 2020년, pp.287 - 295

초록
AI-Helper

본 연구는 최근 이러닝 분야에서 모바일 러닝과 마이크로콘텐츠에 의해 부상하고 있는 마이크로러닝의 특성을 정의하고 이에 대한 적용 만족도를 분석하여, 향후 마이크로러닝이 새로운 학습 형태로 자리매김 할 수 있는지를 살펴보았다. 이를 위하여 사전 문헌분석을 통해 마이크로러닝의 특성을 정의하고 잘 갖추어진 마이크로러닝 사이트에 대하여 특성 만족도를 실증 검증하고, 이 특성 이외에 어떤 다른 기술적 기능이 필요한가에 대하여도 전문가의 의견수렴을 통하여 제시하였으며, 이러닝의 미래기술인 학습 분석이나 성과측정 등의 기술적 기능과 향후 연계되어야 한다는 것을 제시하였다. 본 연구의 결과에 따르면 마이크로러닝의 특성인 학습콘텐츠의 질적, 양적 수준, 학습콘텐츠에의 접근성, 모바일 기기 접근성, 동기부여 및 상호작용의 모든 면에서 특성 만족도를 보여주고 있었다. 따라서 마이크로러닝은 그 기능적 특성을 잘 반영한다면 이러닝 분야에서 효과적인 학습 형태로 자리 잡을 것이며 밀레니얼 세대를 위한 교육과 학습 및 훈련에 크게 기여할 수 있을 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study defined the characteristics of micro-learning emerging by mobile learning and micro-contents in the e-learning field, and analyzed the satisfaction of application, to see if micro-learning could become a new learning type in the future. To this end, the characteristics of micro-learning were defined through preliminary literature analysis, the characteristic satisfaction was verified in the well-equipped micro-learning site, and any other technical functions were suggested through expert opinion gathering. It was suggested that the future technology of e-learning should be linked to technical functions such as learning analysis and performance measurement. According to the results of this study, if micro-learning reflects its functional characteristics well, it will become an effective learning type in the e-learning field and will greatly contribute to education, learning, and training for the new millennial.

주제어

표/그림 (11)

그림 Fig. 1. Research model
표 Table 1. Characteristics of micro-learning contents
표 Table 2. Characteristics of micro-learning contents
표 Table 3. Cronbach α test for characteristics of micro-learning
표 Table 4. T-test of characteristics for micro-learning by sex
표 Table 5. T-test of characteristics for micro-learning by age
표 Table 6. T-test for learning contents domain
표 Table 7. T-test for contents accessibility domain
표 Table 8. T-test for mobile accessibility domain
표 Table 9. T-test for motivates domain
표 Table 10. T-test for interactivity domain

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 연구에서 연구자는 동기부여 영역과 상호작용 영역을 정의할 때 구분이 확실하지 않은 항목이 있음을 지적하고 싶다. 예를 들면 참여자 간 학습을 독려하는 것이 동기부여와 상호작용의 어느 영역에 속하는지와 SNS를 통하여 학습을 추천하는 항목도 같은 맥락이다.
본 연구에서는 마이크로러닝의 다섯 가지 특성을 정의하고, 영역별로 전문가들의 평가에 따라 특성에 대한 만족도의 차이에 관한 실험적 분석을 수행한 것이다. 학습콘텐츠의 양과 질에 대한 영역, 학습콘텐츠에 대한 접근성 영역, 모바일 단말기 접근성 영역 및 동기부여 영역의 경우에서는 거의 모든 하위 항목들에서 특성 만족도에 분명한 차이가 있음을 보여주었다.

가설 설정

둘째, 각 특성을 정의할 수 있는 하위 변인들에 대하여도 만족도에 차이가 있을 것이다.
첫째, 마이크로러닝은 각 특성 영역별로 만족도에 차이가 있을 것이다.

제안 방법

마이크로러닝의 특성에 대한 설문조사에 참여할 평가자는 이러닝에 대한 이해도가 높아서 적어도 마이크로러닝에 대한 충분한 사전지식이 있는 이러닝 또는 교육공학 분야 석사과정 이상의 30명을 선정하였다. 그리고 학습사이트에 대한 사전 교육과 함께 마이크로러닝 다섯 영역의 20개 항목, 일반 항목으로 성별 및 나이, 그리고 향후 마이크로러닝 연계 기능 및 기술 등에 대한 설문에 대하여 리커트 5점 척도로 2020년 1월 5일부터 2개월 학습한 후에 설문을 수행하였다.
셋째, 모바일 단말기 접근성은 무선환경, 안드로이드와 iOS 접근성 및 스마트 기기의 접근성을 꼽았다. 넷째, 동기부여의 경우에는 참여자들 간에 학습콘텐츠 및 SNS 학습추천, 학습자 간의 상호작용과 학습활동에 대한 포인트 제도의 활용 등을 선정하였다. 다섯째, 상호작용 영역에 대하여는 댓글, 실시간 채팅, 학습에 대한 질의 및 블로그 활용 등을 선정하였다.
다섯 가지 영역에 대한 특성 만족도를 분석하기 위해 이들 특성을 정의할 수 있는 하위 변인을 설문 문항으로 구성하였다. 첫째, 학습콘텐츠의 양과 질에 대하여는 5분 내외의 작은 마이크로콘텐츠, 구체적 학습 목표의 제시, 충분한 학습 내용, 학습 후 평가 방법 등으로 구분하였다.
넷째, 동기부여의 경우에는 참여자들 간에 학습콘텐츠 및 SNS 학습추천, 학습자 간의 상호작용과 학습활동에 대한 포인트 제도의 활용 등을 선정하였다. 다섯째, 상호작용 영역에 대하여는 댓글, 실시간 채팅, 학습에 대한 질의 및 블로그 활용 등을 선정하였다. 이를 일목요연하게 Table 2가 보여주고 있다.
첫째, 학습콘텐츠의 양과 질에 대하여는 5분 내외의 작은 마이크로콘텐츠, 구체적 학습 목표의 제시, 충분한 학습 내용, 학습 후 평가 방법 등으로 구분하였다. 둘째, 학습콘텐츠에 대한 접근성으로는 학습콘텐츠 접근 용이성, 추가적인 보조 학습자료 접근성과 네비게이션의 편의성을 선정하였다. 셋째, 모바일 단말기 접근성은 무선환경, 안드로이드와 iOS 접근성 및 스마트 기기의 접근성을 꼽았다.
본 연구에서 마이크로러닝의 특성으로 정의한 다섯 가지 영역 외에 현재 적용이 가능한 기능 또는 기술, 그리고 미래의 마이크로러닝에 적용되어야 할 기능에 대하여 전문가들의 의견을 종합한 결과를 살펴보면, 첫째는 학습분석이 필요하다는 것이고 둘째는 성과측정과 역량모형의 적용이다. 이들이 의미하는 바는 이미 마이크로러닝이 효과적인 학습 형태로 자리매김하고 있어 이를 통한 학습이 개인의 포트폴리오 및 역량모형과 연계되어야 한다는 것이다.
마이크로러닝에 대한 학습자의 관심과 수요의 증가에 비하여 마이크로러닝의 특성에 관한 연구는 미비한 상태이다[7]. 본 연구에서는 마이크로러닝에 관한 선행연구와 연구자의 조작적 정의를 통해 마이크로러닝의 특성을 다섯 가지로 구분하였다.
이러한 마이크로러닝에 관한 특성을 갖추었다고 주장하는 학습사이트에서 이들 특성에 대하여 어느 정도 만족하고 있는지를 전문가 설문을 통하여 검증하였다. 그리고 마이크로러닝이 본 연구에서 정의하고 있는 특성 외에 현재 또는 미래에 이러닝에서 사용하고 있거나 도입해야 할 기술과의 결합에 대해 의견을 종합하였다.
다섯 가지 영역에 대한 특성 만족도를 분석하기 위해 이들 특성을 정의할 수 있는 하위 변인을 설문 문항으로 구성하였다. 첫째, 학습콘텐츠의 양과 질에 대하여는 5분 내외의 작은 마이크로콘텐츠, 구체적 학습 목표의 제시, 충분한 학습 내용, 학습 후 평가 방법 등으로 구분하였다. 둘째, 학습콘텐츠에 대한 접근성으로는 학습콘텐츠 접근 용이성, 추가적인 보조 학습자료 접근성과 네비게이션의 편의성을 선정하였다.

대상 데이터

마이크로러닝 특성 만족도를 평가하기 마이크로러닝이 비교적 충분하다고 판단되는 사이트를 선정하기 위해 H 대학에서 전문적인 일반인 성인을 대상으로 마이크로러닝이 설계된 “딥러닝의 이해”라는 사이트를 선정하였다.
마이크로러닝의 특성에 대한 설문조사에 참여할 평가자는 이러닝에 대한 이해도가 높아서 적어도 마이크로러닝에 대한 충분한 사전지식이 있는 이러닝 또는 교육공학 분야 석사과정 이상의 30명을 선정하였다. 그리고 학습사이트에 대한 사전 교육과 함께 마이크로러닝 다섯 영역의 20개 항목, 일반 항목으로 성별 및 나이, 그리고 향후 마이크로러닝 연계 기능 및 기술 등에 대한 설문에 대하여 리커트 5점 척도로 2020년 1월 5일부터 2개월 학습한 후에 설문을 수행하였다.

데이터처리

각 특성 영역에 대한 평가자들의 만족도에 대한 차이가 있는지를 분석하기 위해 모집단 평균값을 5점 리커트 척도의 평균값인 3으로 설정하고 평가자의 설문 응답 평균값과의 비교분석을 위해 평균의 차이 값을 다음과 같이 산정하여 T 검정(T-test)을 하였다.
평가자들의 성별 또는 나이로 구분할 수 있는 집단별로 마이크로러닝의 특성 만족도에 차이가 있는지를 분석하기 위해 집단별로 평균치 차이 검정을 하였다. 이를 위해서 t-test 검증으로 통계분석을 하였다.
평가자들의 성별 또는 나이로 구분할 수 있는 집단별로 마이크로러닝의 특성 만족도에 차이가 있는지를 분석하기 위해 집단별로 평균치 차이 검정을 하였다. 이를 위해서 t-test 검증으로 통계분석을 하였다.

성능/효과

그러나 상호작용 영역에서는 실시간 채팅이나 블로그 활용의 항목에서는 차이가 있음을 보여주고 있으나 댓글과 학습에 대한 질의 항목에서는 특성 만족도에 차이가 없는 것으로 나타났다. 이것이 의미하는 바는 마이크로러닝에서 댓글을 활용하거나 학습자가 강사에게 질의하는 등의 활동이 많지 않다는 것이다.
이러한 마이크로러닝에 관한 특성을 갖추었다고 주장하는 학습사이트에서 이들 특성에 대하여 어느 정도 만족하고 있는지를 전문가 설문을 통하여 검증하였다. 그리고 마이크로러닝이 본 연구에서 정의하고 있는 특성 외에 현재 또는 미래에 이러닝에서 사용하고 있거나 도입해야 할 기술과의 결합에 대해 의견을 종합하였다.
동기부여 특성 영역을 살펴보면, 학습콘텐츠 추천, SNS 학습콘텐츠 추천, 참여자 간 학습 독려 및 마일리지제도 활용의 전 항목에 걸쳐 유의수준 0.01 하에서 특성 만족도에 차이가 나타났다. 그 결과는 Table 9와 같다.
모바일 환경 편의성, 안드로이드 OS 편의성, iOS 접근 편의성, 스마트폰 접근 편의성 및 테블릿 PC 접근 편의성의 모든 항목에서 신뢰수준 99.99% 하에서 특성 만족도에 차이가 나타났다. 그 결과는 Table 8과 같다.
둘째, 학습콘텐츠에 대한 접근성으로는 학습콘텐츠 접근 용이성, 추가적인 보조 학습자료 접근성과 네비게이션의 편의성을 선정하였다. 셋째, 모바일 단말기 접근성은 무선환경, 안드로이드와 iOS 접근성 및 스마트 기기의 접근성을 꼽았다. 넷째, 동기부여의 경우에는 참여자들 간에 학습콘텐츠 및 SNS 학습추천, 학습자 간의 상호작용과 학습활동에 대한 포인트 제도의 활용 등을 선정하였다.
상호작용의 영역을 살펴보면, 이미 분석한 4개 영역과는 다른 결과가 나타났다. 채팅과 블로그 활용의 항목에서는 신뢰수준 99.99% 하에서 특성 만족도에 차이가 있는 것으로 나타났다.
학습 내용에 대한 접근성의 경우를 살펴보면, 학습콘텐츠에 대한 접근성, 보조적 학습자료에 대한 접근성과 학습콘텐츠를 보기 위하여 이동하는 네비게이션의 편의성 모든 항목에서 신뢰수준 99.99% 하에서 특성 만족도에 차이가 나타났다. 그 결과는 Table 7과 같다.
학습 내용의 양과 질의 수준에 대한 특성 만족도 분석결과를 보면 작은 단위의 마이크로콘텐츠, 학습 목표의 제시, 학습 내용의 질 등에 대하여는 유의수준 0.01 하에서 특성 만족도에 차이가 나타났으나 학습 후 평가가 적절히 이루어지는지에 대한 특성 만족도는 유의수준 0.05 하에서 차이가 나는 것으로 분석되었다. 그 결과는 Table 6과 같다.
본 연구에서는 마이크로러닝의 다섯 가지 특성을 정의하고, 영역별로 전문가들의 평가에 따라 특성에 대한 만족도의 차이에 관한 실험적 분석을 수행한 것이다. 학습콘텐츠의 양과 질에 대한 영역, 학습콘텐츠에 대한 접근성 영역, 모바일 단말기 접근성 영역 및 동기부여 영역의 경우에서는 거의 모든 하위 항목들에서 특성 만족도에 분명한 차이가 있음을 보여주었다.

후속연구

둘째는 학습 내용이나 콘텐츠에 학습자가 쉽게 접근할 수 있어야 한다는 것이고, 셋째는 마이크로러닝의 기본 개념인 모바일 접근성이 편리해야 한다는 것이다. 넷째와 다섯 번째는 마이크로러닝 역시 이러닝의 또 다른 학습 방법이므로 학습에서 주요한 상호작용의 편리성과 동기부여의 활용이 필요할 것이다.
이것이 의미하는 바는 마이크로러닝에서 댓글을 활용하거나 학습자가 강사에게 질의하는 등의 활동이 많지 않다는 것이다. 따라서 마이크로러닝에서 효율적이고 효과적인 상호작용 방법에는 어떤 것들이 개발되어야 하는지를 연구해야 할 것이다.
하나는 마이크로러닝의 학습효과에 대한 검증이며, 다른 하나는 마이크로러닝을 표방하고 있는 학습사이트가 마이크로러닝이 갖추고 있어야만 할 특성을 잘 다루고 있는가를 검증하는 것이다. 이를 통하여 마이크로러닝 학습 방법이 효과적으로 학습자들의 학습 방법으로 자리매김할 수 있는지를 파악하여 정보통신기술 발전에 따른 이러닝 학습 방법의 개선과 발전을 이룰 수 있을 것이다.
이번 연구는 고등교육기관의 전문적인 교과목에 이러닝 전문가들이 평가자로 참여해 수행되었다면 향후에는 일반인 또는 K12 대상의 교과목과 이러닝 비전문가들의 의견은 어떠한지를 연구해 볼 필요가 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	마이크로러닝이 급변하는 지식정보화시대에 적절한 대응과 적응을 위해서 필요한 생산적인 학습 도구에 해당하는 이유는 무엇인가?	급변하는 지식정보화시대에 적절한 대응과 적응을 위해서는 생산적인 학습 도구가 필요한데, 마이크로러닝이 이에 해당한다. 모바일과 같은 디지털 기기의 접근성을 활용하여 핵심 주제를 가진 에피소드 또는 클립의 콘텐츠를 제공할 수 있기 때문이다[8]. 시간과 장소에 제한되지 않는다는 점에서 이러닝과 유사하게 보이나, 짧은 콘텐츠와 학습자 요구에 따른 콘텐츠의 재구성, 모바일 기기의 활용에 있어서 시간과 장소의 제약을 최소화할 수 있다는 점에서 차이를 보인다[9].
	이러닝과 마이크로러닝은 어떤 점에서 차이가 있는가?	모바일과 같은 디지털 기기의 접근성을 활용하여 핵심 주제를 가진 에피소드 또는 클립의 콘텐츠를 제공할 수 있기 때문이다[8]. 시간과 장소에 제한되지 않는다는 점에서 이러닝과 유사하게 보이나, 짧은 콘텐츠와 학습자 요구에 따른 콘텐츠의 재구성, 모바일 기기의 활용에 있어서 시간과 장소의 제약을 최소화할 수 있다는 점에서 차이를 보인다[9].
	마이크로러닝에 관한 선행연구와 연구자의 조작적 정의를 통해 구분한 마이크로러닝의 특성은 무엇인가?	첫째는 마이크로러닝이 짧은 강의로 이루어진다고 하여도 강의내용이 충분해야 한다. 둘째는 학습 내용이나 콘텐츠에 학습자가 쉽게 접근할 수 있어야 한다는 것이고, 셋째는 마이크로러닝의 기본 개념인 모바일 접근성이 편리해야 한다는 것이다. 넷째와 다섯 번째는 마이크로러닝 역시 이러닝의 또 다른 학습 방법이므로 학습에서 주요한 상호작용의 편리성과 동기부여의 활용이 필요할 것이다.

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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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