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효과적인 온라인 학습을 위한 학습자특성과 선호도 분석

원문정보

Analysis of Learners’ Characteristics and Preferences for Effective Online Learning

이영림, 임희주

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초록

영어

This study aims to analyze the characteristics and preferences of learners who participated in college online classes for effective online learning. A total of 101 college students who participated in online classes completed the survey including personal characteristics of students and learning factors that affect online classes. The results showed that male students were more likely than female students to respond that online classes were more effective. Likewise students who learned from video recordings compared to those who learned from real-time lectures. As a result of analyzing the difficulties of online learning, there was a high probability that online learning was ineffective for students who had difficulties in self-learning and asking questions to their lecturers. Likewise, students who spent a lot of time studying online lectures, there was a high probability that online classes would be more effective for students who spent a lot of time on assignments. The results suggest that online learning is more effective for students who learn actively and self-directedly than those who passively participate in classes. This study implies that it is necessary to design online classes based on the characteristics and preferences of learners to improve the quality of education.

한국어

본 연구의 목적은 효과적인 온라인 학습을 위해 대학 온라인수업에 참여한 학생들의 특성과 선호도를 살펴 보고 분석하는 데 있다. 총 101명의 온라인수업에 참여한 대학생이 학생들 개인의 특성과 온라인수업에 영향을 미치는 학습요인들을 포함한 설문 작성을 완료하였다. 연구 결과, 남학생이 여학생보다, 녹화영상으로 학습한 학생 들이 실시간수업으로 학습한 학생들보다 온라인수업이 더 효과적이라고 답할 확률이 높았다. 또한 온라인학습 시 어려웠던 점을 분석한 결과, 스스로 학습과 교수자에게 질문하기 어려움이 있는 학생들에게는 온라인 학습이 비효 과적일 확률이 높았다. 온라인 강의 학습시간이 많은 학생들과는 달리 과제수행시간이 많은 학생들에게는 온라인 수업이 더 효과적일 확률이 높았다. 이러한 결과는 수동적으로 수업에 참여하는 학생들보다 능동적이고 자기주도 적으로 학습하는 유형의 학생들에게 온라인학습이 더 효과적이라고 할 수 있겠다. 본 연구의 시사점으로, 온라인수 업의 학습효과를 높이기 위해서 학습자의 특성과 선호도를 바탕으로 온라인수업을 설계하여 교육의 질을 높이는 노력이 필요하겠다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 연구방법
2.1 표본 및 자료수집
2.2 측정 변인
2.3 분석방법
3. 결과
3.1 기술통계 분석
3.2 카이제곱 독립성 검정
3.3 다항 로지스틱 회귀분석
4. 논의
4. 논의
REFERENCES

저자정보

  • 이영림 Young Lim Lee. 단국대학교 심리치료학과 교수
  • 임희주 Hee-Joo Im. 단국대학교 자유교양대학 교수

참고문헌

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