[논문]성인학습자의 이러닝 학습참여에 대한 학습동기 요인 연구

박정현; 박지수; 손진곤

doi:10.3745/ktsde.2024.13.1.28

[국내논문] 성인학습자의 이러닝 학습참여에 대한 학습동기 요인 연구
Exploring the Motivational Factors Influencing on Learner Participation of Adult Learners in e-Learning

정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.13 no.1, 2024년, pp.28 - 34

박정현 (한국방송통신대학교 이러닝학과) , 박지수 (전주대학교 컴퓨터공학과) , 손진곤 (한국방송통신대학교 컴퓨터과학과)

초록
AI-Helper

이러닝은 학습자 자율에 의해 진행되므로 성공적인 학습을 위해서는 지속적인 참여를 위한 학습동기가 무엇보다 중요하다. 평생교육에 참여하는 성인학습자가 증가하면서 이들의 학습참여와 참여에 영향을 미치는 학습동기에 대한 연구가 필요하다. 학습동기와 학습참여간의 관계를 설명하는 기대가치이론과 자기주도학습이론을 바탕으로 학습동기의 구성요소(학습가치, 비용, 자기조절, 일정관리)가 학습참여에 미치는 영향을 분석하였다. 이러닝 프로그램을 MoodleCloud에 구축하였고, 학습자는 설문에 답한 후 학습을 진행하였다. 학습 진행 과정에서 수집한 로그데이터로 산출한 학습참여점수와 설문 응답 데이터를 이용하여 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과 성인학습자의 이러닝 학습참여에 유의한 영향을 미치는 동기요인은 학습가치와 일정관리이며, 학습가치에 대한 생각은 남녀 간의 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉 성인학습자가 이러닝 학습 프로그램의 가치를 높게 인지할수록, 학습자 스스로 일정관리 능력이 있을수록 학습에 많이 참여한다고 할 수 있다. 이 연구 결과는 학습자와 교수자의 교수·학습전략 수립에 활용될 수 있고, 궁극적으로는 이러닝 중도 탈락을 방지하는 데 도움이 될 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

Since e-learning is conducted based on the learner's autonomy, motivation to continuously participate is crucial for success in e-learning. As the number of adult learners participating in lifelong education increases, it is necessary to study learner participation and the motivating factors. Drawing upon the Expectancy-Value Theory and Self-Regulated Learning Theory, this study analyzed the influence of motivational factors (value, costs, cognitive regulation, and scheduling) on learner participation. An e-learning program was implemented on MoodleCloud, and learners completed a survey before going through the program. Regression analysis was conducted using the survey response data along with the participation score, calculated using the log data. The results of the analysis demonstrated that value and scheduling significantly influenced learner participation, with gender differences found in value. This means that as adult learners perceive higher value in the e-learning program and possess better scheduling skills, they are more likely to participate. These findings can be utilized in developing teaching and learning strategies for both learners and instructors, ultimately helping to prevent dropout in e-learning.

Keyword

표/그림 (9)

그림 Fig. 1. Research Model
그림 Fig. 2. Data Analysis Process
그림 Fig. 3. Screen for Learners' Survey
그림 Fig. 4. Screen for Learning Activities
그림 Fig. 5. Screen for Logs Inquiry
표 Table 1. Difference Analysis
표 Table 2. Correlation Analysis
표 Table 3. Regression Analysis: Summary
표 Table 4. Regression Analysis: Coefficient

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