본 연구는 중등교육 단계의 세 개의 온라인 교육 서비스에서 발생하는 민원의 차이를 양적·질적으로 비교·분석하였다. 세 개의 온라인 교육 서비스에서 2019년 1학기에 발생한 총 12,023건의 민원을 비교·분석하였다. 비교·분석한 결과, 서비스별로 1) 민원 유형, 2) 민원의 제기 시점, 3) 민원인 유형, 4) 민원 처리 방식에 있어 민원 빈도의 차이가 있었음을 확인하였다. A 온라인 교육 서비스의 경우 학생 스스로가 학습 내용과 관련된 민원을 학습이 본격적으로 진행되는 학기 중에 집중적으로 제기한 반면, B 온라인 교육 서비스의 경우에는 소속 중·고등학교의 온라인 교육 서비스 관리 교사들이 시스템(학기 초)이나 평가·기록(학기 말) 관련 민원을 주로 제기하였으며, C 온라인 교육 서비스에서는 건강장애 학생들을 대신하여 학부모들이 학기 초에 주로 학사 운영과 관련한 민원을 많이 제기하였다. 이러한 양적 분석 결과는 실제 A, B, C 온라인 교육 서비스의 민원을 담당하는 운영자들을 대상으로 한 심층 면담 인터뷰를 통해 수집한 질적 데이터 분석 결과를 통해 재확인되었다. 본 연구 결과는 향후 중등 온라인 교육 서비스를 기획·설계·운영함에 있어 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 중등교육 단계의 세 개의 온라인 교육 서비스에서 발생하는 민원의 차이를 양적·질적으로 비교·분석하였다. 세 개의 온라인 교육 서비스에서 2019년 1학기에 발생한 총 12,023건의 민원을 비교·분석하였다. 비교·분석한 결과, 서비스별로 1) 민원 유형, 2) 민원의 제기 시점, 3) 민원인 유형, 4) 민원 처리 방식에 있어 민원 빈도의 차이가 있었음을 확인하였다. A 온라인 교육 서비스의 경우 학생 스스로가 학습 내용과 관련된 민원을 학습이 본격적으로 진행되는 학기 중에 집중적으로 제기한 반면, B 온라인 교육 서비스의 경우에는 소속 중·고등학교의 온라인 교육 서비스 관리 교사들이 시스템(학기 초)이나 평가·기록(학기 말) 관련 민원을 주로 제기하였으며, C 온라인 교육 서비스에서는 건강장애 학생들을 대신하여 학부모들이 학기 초에 주로 학사 운영과 관련한 민원을 많이 제기하였다. 이러한 양적 분석 결과는 실제 A, B, C 온라인 교육 서비스의 민원을 담당하는 운영자들을 대상으로 한 심층 면담 인터뷰를 통해 수집한 질적 데이터 분석 결과를 통해 재확인되었다. 본 연구 결과는 향후 중등 온라인 교육 서비스를 기획·설계·운영함에 있어 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
This paper examines inquiries generated in three different online educational programs in Korea at the secondary educational level. Data covers 12,023 inquiries recorded during the first semester of 2019 and the compared groups among three programs are divided by four criteria: its type, period, inq...
This paper examines inquiries generated in three different online educational programs in Korea at the secondary educational level. Data covers 12,023 inquiries recorded during the first semester of 2019 and the compared groups among three programs are divided by four criteria: its type, period, inquirer, and the way of response. Statistical comparisons using Chi-square test suggest that there are significant differences in frequency rates of inquiries among three programs. First, 'Program A' has more inquiries by student themselves, mostly in the middle of the semester about the contents. Second, inquiries are more frequent for 'Program B' by the coordinating teachers about system-related or evaluation-related questions, either at the beginning or the end of the semester. Third, in the case of 'Program C', parents of health-impaired students are the main inquirers who ask admin-related questions at the beginning of the semester. With respect to the way of response to inquiries, more than 95% of inquiries are answered immediately for all three programs. These quantitative findings are also supported qualitatively, by face-to-face interviews with operators of the three programs. Results of this paper can be used for educational practitioners and experts when they design and operate the customized online educational programs with different purposes and different target-students in the future.
This paper examines inquiries generated in three different online educational programs in Korea at the secondary educational level. Data covers 12,023 inquiries recorded during the first semester of 2019 and the compared groups among three programs are divided by four criteria: its type, period, inquirer, and the way of response. Statistical comparisons using Chi-square test suggest that there are significant differences in frequency rates of inquiries among three programs. First, 'Program A' has more inquiries by student themselves, mostly in the middle of the semester about the contents. Second, inquiries are more frequent for 'Program B' by the coordinating teachers about system-related or evaluation-related questions, either at the beginning or the end of the semester. Third, in the case of 'Program C', parents of health-impaired students are the main inquirers who ask admin-related questions at the beginning of the semester. With respect to the way of response to inquiries, more than 95% of inquiries are answered immediately for all three programs. These quantitative findings are also supported qualitatively, by face-to-face interviews with operators of the three programs. Results of this paper can be used for educational practitioners and experts when they design and operate the customized online educational programs with different purposes and different target-students in the future.
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문제 정의
구체적인 연구 질문은 다음과 같다. 첫째, 중등교육 단계의 온라인 교육에서 그 교육 목적과 대상에 따라 민원의 유형이 다르게 나타나는가? 둘째, 학기 시점(초-중-말)에 따라 민원의 유형이 다르게 나타나는가? 셋째, 민원인별로 민원의 유형이 다르게 나타나는가? 넷째, 민원 응대는 어떻게 하고 있는가? 마지막으로, 본 연구 결과를 바탕으로 추후 효과적인 온라인 교육 운영을 위한 시사점을 도출하고자 한다.
본 연구는 우리나라 중등교육 단계의 온라인 교육 환경에서 어떤 민원이 발생하는지 분석함으로써, 향후 원격수업 확대에 대비한 ‘학습자 지원체제’ 구축 방향을 제시하는 데 그 목적이 있다.
본 연구에서는 서론에서 밝힌 각각의 연구 질문에 따라 집단간 민원수(빈도)에 있어 통계적으로 유의한 차이가 있는지를 분석하였다.
본 연구의 주요 목적은 온라인 교육의 질 담보의 하나의 요소인 민원 서비스에 대한 기초 연구이다. 구체적인 연구 질문은 다음과 같다.
코로나 19 대응으로 추진한 한국의 ‘온라인 개학’은 매우 새로운 시도로 많은 국가들로부터 관심을 받고 있다. 이들(UAE, 우즈베키스탄, 요르단 등)은 한국이 어떻게 온라인 교육으로 학교 교육을 대체하고 있는지, 충분한 준비가 되지 않은 교사, 학생 그리고 학부모를 어떻게 지원하고 있는지에 대한 정보를 얻고자 한다.
가설 설정
구체적인 연구 질문은 다음과 같다. 첫째, 중등교육 단계의 온라인 교육에서 그 교육 목적과 대상에 따라 민원의 유형이 다르게 나타나는가? 둘째, 학기 시점(초-중-말)에 따라 민원의 유형이 다르게 나타나는가? 셋째, 민원인별로 민원의 유형이 다르게 나타나는가? 넷째, 민원 응대는 어떻게 하고 있는가? 마지막으로, 본 연구 결과를 바탕으로 추후 효과적인 온라인 교육 운영을 위한 시사점을 도출하고자 한다.
구체적인 연구 질문은 다음과 같다. 첫째, 중등교육 단계의 온라인 교육에서 그 교육 목적과 대상에 따라 민원의 유형이 다르게 나타나는가? 둘째, 학기 시점(초-중-말)에 따라 민원의 유형이 다르게 나타나는가? 셋째, 민원인별로 민원의 유형이 다르게 나타나는가? 넷째, 민원 응대는 어떻게 하고 있는가? 마지막으로, 본 연구 결과를 바탕으로 추후 효과적인 온라인 교육 운영을 위한 시사점을 도출하고자 한다.
구체적인 연구 질문은 다음과 같다. 첫째, 중등교육 단계의 온라인 교육에서 그 교육 목적과 대상에 따라 민원의 유형이 다르게 나타나는가? 둘째, 학기 시점(초-중-말)에 따라 민원의 유형이 다르게 나타나는가? 셋째, 민원인별로 민원의 유형이 다르게 나타나는가? 넷째, 민원 응대는 어떻게 하고 있는가? 마지막으로, 본 연구 결과를 바탕으로 추후 효과적인 온라인 교육 운영을 위한 시사점을 도출하고자 한다.
제안 방법
각 서비스별 담당자들과 50분에서 60분 정도의 심층 면담 인터뷰를 실시하였다.
두 번째 비교 분석은 한 온라인 교육 서비스 내에서 네 가지의 하위 민원 유형들, 즉, 행정 관련, 시스템 관련, 내용 관련, 또는 평가 및 기록관련 별로 민원수가 차이가 있는지를 수직적(열, column)으로 검정한 것이다.
연구 참여자의 의견을 최대한 반영하기 위해 개방적 질문과 반구조화된 질문을 함께 활용하였다. 또한 심층면담 인터뷰에서 수집된 모든 자료는 사전에 동의를 얻어 녹음‧전사하였고, 해당 내용을 전 단계의 민원 빈도 분석에서 사용한 것과 동일한 기준에 의거하여 분석하였다.
면담 내용은 민원의 주요 내용이 무엇인지, 학기 시점에 따라 민원의 내용이 어떻게 다른지, 주된 민원인이 누구인지, 제기된 민원을 실제로 어떻게 처리하는지 등과 관련한 내용으로 구성하였다.
빈도 분석의 결과를 질적으로 뒷받침하고, 온라인 교육 운영의 현실적인 시사점을 도출하기 위해 콘텐츠 분석을 실시하였다. 민원의 구체적 내용 분석을 위해 세 개 온라인 교육 서비스의 운영자 여섯 명(A사업 2명, B사업 2명, C사업 2명)을 대상으로 심층 면담 인터뷰를 실시하였다. 면담 내용은 민원의 주요 내용이 무엇인지, 학기 시점에 따라 민원의 내용이 어떻게 다른지, 주된 민원인이 누구인지, 제기된 민원을 실제로 어떻게 처리하는지 등과 관련한 내용으로 구성하였다.
민원이 제기되면 해당 기관의 온라인 교육 담당자가 제기된 당일에 즉시 처리하는 경우(immediate response), 온라인 교육 담당자가 처리는 하되 즉시 처리하기 어려운 사안이어서 지연되어 처리되는 경우(delayed response), 온라인 교육 담당자의 영역을 넘어서는 경우라서 기관내의 다른 부서로 협조를 요청하거나 다른 기관으로 이첩하여 처리하는 경우(referred to others) 등 세 가지로 나누어 정리하였다.
연구 참여자의 의견을 최대한 반영하기 위해 개방적 질문과 반구조화된 질문을 함께 활용하였다. 또한 심층면담 인터뷰에서 수집된 모든 자료는 사전에 동의를 얻어 녹음‧전사하였고, 해당 내용을 전 단계의 민원 빈도 분석에서 사용한 것과 동일한 기준에 의거하여 분석하였다.
이렇게 나누어진 소집단에 대해서 앞서 언급한 세 개의 온라인 교육 서비스별로 칸을 나누어 다시 해당 민원수를 계산하였다.
이와 관련하여, 어떤 집단에서 주로 민원이 제기되는지 그리고 서비스별로 차이가 있는지를 분석해보았다.
제기된 민원이 어떻게 처리되었는지 그 대응 속도 유형에 따라 빈도의 차이를 분석해보았다([Table 7] 참조). 민원이 제기되면 해당 기관의 온라인 교육 담당자가 제기된 당일에 즉시 처리하는 경우(immediate response), 온라인 교육 담당자가 처리는 하되 즉시 처리하기 어려운 사안이어서 지연되어 처리되는 경우(delayed response), 온라인 교육 담당자의 영역을 넘어서는 경우라서 기관내의 다른 부서로 협조를 요청하거나 다른 기관으로 이첩하여 처리하는 경우(referred to others) 등 세 가지로 나누어 정리하였다.
각 민원 비율들 간의 차이에 대한 통계적 검정을 위해, 두 가지 관점에서 통계적인 비교 검정을 실시하였다. 첫 번째로는 각각의 민원 유형별로 세 서비스들 간에 차이가 있는지를 수평적(행, row)으로 검정하였다. 위에서 예를 든 바와 같이, 행정 관련 민원비율과 관련하여 가장 높은 비율을 보이는 C 온라인 교육 서비스의 민원 비율(36.
대상 데이터
본 연구는 [Table 1]과 같이 세 가지(A-B-C)의 온라인 교육을 이용하고 있는 학생, 학부모, 교사 등이 제기한 민원을 바탕으로 진행되었다. 먼저, A 온라인 교육 서비스는 중등교육을 받을 적령기에 학교 교육을 받지 못한 국민들을 대상으로 중·고등학교 교육을 제공하며, 2019년 1학기 기준 총 14,595명의 학생이 등록하였다.
본 연구는 중등교육 단계에서 현재 한국 공교육 체계에서 인정해 주고 있는 서로 다른 세 개의 온라인 교육 서비스에서 2019년 1학기에 발생한 민원 데이터를 바탕으로 분석이 이루어졌으며, 구체적인 연구 대상 및 방법은 다음과 같다.
마지막으로 C 온라인 교육 서비스는 현재 중·고등학생으로 3개월 이상의 만성질환이나 사고 등으로 학교를 정상적으로 등교하지 못하는 학생들에게 제공되며, 2019년 1학기 기준 448명의 학생들이 등록되어 있다. 본 연구에서는 1차적으로 총 25,226명의 학생과 그들의 학부모 그리고 관련 교사들로부터 2019년 1학기(3월부터 7월까지) 제기된 12,023건의 민원을 분석하였다. 민원은 전화, 문자 또는 홈페이지를 통하여 제기된 민원이다.
데이터처리
각 민원 비율들 간의 차이에 대한 통계적 검정을 위해, 두 가지 관점에서 통계적인 비교 검정을 실시하였다. 첫 번째로는 각각의 민원 유형별로 세 서비스들 간에 차이가 있는지를 수평적(행, row)으로 검정하였다.
다만, 수평적인 테스트와 수직적인 테스트를 구분하기 위해서 두 가지 다른 기호를 사용하였는데, 향후 제시될 빈도 비율간 비교 결과들(Table 4, 5, 6, 7)에서, 수평적 테스트의 경우 1% 유의수준에서 통계적으로 차이를 보이는 비율인 경우에는 가장 큰 비율 옆에 “***”로 표시하였고, 수직적인 Chi-square 테스트의 경우에는 가장 큰 비율 옆에 “†”로 표시하였다.
빈도 분석의 결과를 질적으로 뒷받침하고, 온라인 교육 운영의 현실적인 시사점을 도출하기 위해 콘텐츠 분석을 실시하였다. 민원의 구체적 내용 분석을 위해 세 개 온라인 교육 서비스의 운영자 여섯 명(A사업 2명, B사업 2명, C사업 2명)을 대상으로 심층 면담 인터뷰를 실시하였다.
참고로, 이러한 집단별 빈도 비율의 차이를 판단하기위해 “Chi-square” 테스트(검정)가 이용되었다.
통계적으로 매우 엄격한 기준이라 할 수 있는 1%의 유의수준(significance level)을 적용하여 비교 대상 중 가장 큰 비율 옆에 그 결과를 표시하였다.
성능/효과
먼저, 수직적인 측면에서 결과를 비교해보면, 세 서비스 모두에서 민원을 제기한 주체들은 관리 교사들이 압도적으로 많은 것으로 나타났다. 관리 교사(학생들이 등록되어 있는 원적 학교의 담임 교사 또는 이들을 관리하는 교사)들의 민원은 B와 C 온라인 교육 서비스 모두 총 민원의 60% 이상을 차지하는 것으로 확인된다. 수업을 듣는 주체인 학생들보다 이들 교사의 민원이 높은 것은 아마도 학생들의 관심 사항이나 민원을 교사가 대신 처리해주는 것이 아닌가 생각되며 이는 운영자의 심층 면담 인터뷰 결과에서도 확인할 수 있었다.
둘째, 학기 시점에 따라 민원 발생의 유형이 다른지 살펴본 결과, 세 서비스 모두 학기 초인 3월에 가장 많은 민원이 발생하고 있는 것으로 나타났다.
마지막으로, 민원 처리는 어떻게 하는지 그 대응 속도를 살펴본 결과, 모든 서비스에서 90% 이상의 압도적인 비율로 대부분의 민원들이 제기된 시점에 즉시 각 서비스 운영 담당자에 의해 처리되는 것으로 나타났다.
먼저, 수직적인 측면에서 결과를 비교해보면, 세 서비스 모두에서 민원을 제기한 주체들은 관리 교사들이 압도적으로 많은 것으로 나타났다. 관리 교사(학생들이 등록되어 있는 원적 학교의 담임 교사 또는 이들을 관리하는 교사)들의 민원은 B와 C 온라인 교육 서비스 모두 총 민원의 60% 이상을 차지하는 것으로 확인된다.
반면에 학부모들의 경우, 민원 빈도율은 건강장애 학생들이 수강하는 C 온라인 교육 서비스가 일반 학생들이 수강하는 B 온라인 교육 서비스보다 크게 높은 것으로 나타났다.
2019년 코로나 19로 온라인 개학을 실시하면서 학교 현장에서는 학생, 학부모 등의 민원까지 처리하느라 매우 어려움을 겪었다. 본 연구에서는 온라인 교육 서비스를 운영할 때 서비스별, 주제별, 시기별, 관련 집단별로서로 다른 유형의 민원들이 다양한 형태의 조합을 이루어서 발생한다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 향후 코로나 19와 같은 국가 비상사태에 대비한 국가 수준의 원격교육체제를 구축하고자 할 때에는, 이와 같은 학습자들과 그 이해관계자들의 특성에 따른 다양한 민원 유형과 수요를 적절히 고려하고 예측하여 원활한 학습을 위한 지원 체제를 반드시 마련해야 할 것이라 생각한다.
셋째, 민원인별로 민원의 유형이 어떻게 다른지 살펴 본 결과, C 온라인 교육 서비스는 학부모가 건강장애 학생들 대신 민원을 많이 제기하고 있는 반면, B 온라인 교육 서비스는 관리 교사들에 의한 민원이 많은 것으로 나타났다.
수직적인 결과를 살펴보면, 두 서비스 모두에서 90% 이상의 압도적인 비율로 대부분의 민원들이 제기된 시점에 즉시 기관내의 온라인 교육 서비스 담당자에 의해 처리되었음을 알 수 있다.
월별로 세 온라인 교육 서비스의 민원 분석 빈도율에 차이가 나는지 비교해 본 결과, 모든 온라인 교육 서비스에 있어 학기 초인 3월에 민원 제기 빈도가 가장 높은 것으로 나타났다([Table 5] 참조).
첫째, 중등교육 단계의 세 가지 온라인 교육 서비스별로 가장 많이 발생하는 민원의 유형(4가지)이 다르게 나타나는지 살펴본 결과, 세 서비스별로 각기 서로 다른 영역에서 가장 높은 민원 빈도를 보이는 것으로 나타났다.
한편, 관리 교사만을 따로 놓고 서비스간 차이를 비교해본 결과, B 온라인 교육 서비스가 C 온라인 교육 서비스보다 다소 민원 빈도율이 높은 것으로 나타났다. 마지막으로, 기타 그룹은 여러 다양한 민원인들이 섞여있으므로, 두 서비스 간 빈도율 차이를 유의미하게 해석할 수는 없다.
수평적인 차이 분석 결과를 보면, 각각의 민원 유형에 대해 세 서비스들은 서로 다른 민원 빈도를 나타내었다. 행정 관련 민원에서는 C 온라인 교육 서비스(36.2%)가 가장 높고, 시스템 관련 민원은 B 온라인 교육 서비스(29.3%)가 가장 높았으며, 내용 관련 민원은 A 온라인 교육 서비스가 제일 높았고, 평가 및 기록 관련 민원은 B 온라인 교육 서비스가 가장 높았으며, 그 차이는 모두 1% 유의 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.
후속연구
따라서 향후 코로나 19와 같은 국가 비상사태에 대비한 국가 수준의 원격교육체제를 구축하고자 할 때에는, 이와 같은 학습자들과 그 이해관계자들의 특성에 따른 다양한 민원 유형과 수요를 적절히 고려하고 예측하여 원활한 학습을 위한 지원 체제를 반드시 마련해야 할 것이라 생각한다.
따라서 향후 코로나 19와 같은 국가 비상사태에 대비한 국가 수준의 원격교육체제를 구축하고자 할 때에는, 이와 같은 학습자들과 그 이해관계자들의 특성에 따른 다양한 민원 유형과 수요를 적절히 고려하고 예측하여 원활한 학습을 위한 지원 체제를 반드시 마련해야 할 것이라 생각한다. 이에 더하여, 향후 다양한 민원에 대한 민원 대응 유형이 실제로 학습자의 학습 만족도에 어떤 영향을 미쳤는지에 대한 후속 연구를 제안한다.
코로나 19로 인한 온라인 환경에서의 행정 처리가 늘어나고 있으나 온라인 환경, 특히 온라인 교육 환경에서의 민원에 대한 탐색은 매우 부족하여 본 연구의 결과는 온라인 개학으로 인해 확대되고 있는 온라인 교육 시스템에서의 민원 처리에 대한 시사점을 제시하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
한국은 온라인 교육을 위해 어떠한 노력을 하였는가?
다만 한국은 교육부를 중심으로 원격수업을 추진할 수 있는 수업 운영 계획을 비롯한 지침을 빠르게 마련하여 제공하고, 교육청 단위로 온라인 개학을 위한 기기지원, 수업 매뉴얼 제공, 민원 상담 전화 운영을 실시하여[12], 수업을 진행하기에도 시간이 부족한 교원들을 비롯하여 가정에서 당장 온라인 수업에 참여해야 하는 학생과 이를 관리해야 하는 학부모를 지원함으로써 온라인 교육의 최소한의 질 담보를 위하여 노력하였다.
온라인 교육으로 코로나 19에 대응하려는 많은 국가는 어떠한 어려움을 겪고 있는가?
많은 국가에서 온라인 교육으로 코로나 19로 인한 학교 폐쇄에 대응하고자 하지만, 온라인 교육을 위한 기본적인 인프라 및 시스템을 갖추고 온라인용 교육 콘텐츠를 개발하여 제공해야 하는 상황에서 교육 기회 보장이라는 1차원적 교육 목적 달성에도 어려움을 겪고 있는 바, 온라인 교육 서비스 운영에서의 질담보 또는 온라인 학습의 효과성을 언급하기에는 현실적으로 어려운 실정이다.
한국의 온라인 개학에 대해 어떻게 온라인 교육으로 학교 교육을 대체하고 있는지, 충분한 준비가 되지 않은 교사, 학생 그리고 학부모를 어떻게 지원하고 있는지에 대한 정보를 얻고자 하는 나라는 어디인가?
코로나 19 대응으로 추진한 한국의 ‘온라인 개학’은 매우 새로운 시도로 많은 국가들로부터 관심을 받고 있다. 이들(UAE, 우즈베키스탄, 요르단 등)은 한국이 어떻게 온라인 교육으로 학교 교육을 대체하고 있는지, 충분한 준비가 되지 않은 교사, 학생 그리고 학부모를 어떻게 지원하고 있는지에 대한 정보를 얻고자 한다.
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