드론시큐리티 참여학습을 통한 참여자의 학습성과 요인 연구
A Study on the Learning Performance Factors of Participants through Drone Security Participation Learning
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이 연구는 드론을 활용한 참여학습의 활성화와 안전한 드론 비행이라는 연구테마로 대학에서의‘드론시큐리티 참여학습을 통한 참여자의 학습성과 요인은 어떠한 것인지’에 대하여 고찰한 연구이다. 이에 연구자는 연구의 타당도 확보를 위해 질적 연구방법인 근거이론과 마인드맵 분석을 활용한 다각도 분석법(triangulation) 질적 실증연구를 실시하였다. 또한, 도출된 결과를 토대론 드론을활용한 참여학습 확대 및 제고 방안에 대하여 논의하였다. 연구분석 결과로, 연구참여자들의 참여학습에 대한 '학습성과 요인' 대범주는 드론 기술의 이해(2 상위노드, 62.1%)와 드론 비행 법률의 이해(2상위노드, 37.9%)로 범주화되었으며, 드론 기술의 이해의 상위노드는 비행원리 이해(4하위노드, 51.4%), 드론 구성 이해(4하위노드, 48.6%), 드론 비행 법률의 이해의 상위노드는 드론 관련 법 이해(3하위노드, 55.1%), 조종자 준수사항 이해(통합 하위노드, 44.9%)로 범주화가 되었으며, 각 상위노드에 대한 하위노드는 비행원리 이해는 비행작용 힘(38.7%), 작용반작용(29.3%), 비행 특성(22.7%), 비행 종류(9.3%)로, 드론 구성 이해는 드론 형태(46.5%), 드론분류(31.0%), 드론 구조(15.5%), 고도 유형(7.0%)으로, 드론 관련 법 이해는 드론기본법(51.0%), 사용규제법(36.7%), 사생활보호법(12.3%)로, 조종자 준수사항 이해는 상·하위노드 단일의 통합 노드로 범주화되었다. 끝으로 도출된 드론시큐리티 참여학습의 학습성과 요인을 토대로 경찰·경호학 분야에 있어 드론을 활용한 참여학습의 활성화 및 안전한 드론 비행 증진을 위해서는 첫째, 드론을 활용한 참여학습의 확대와 활용역량 증진, 둘째, 드론 기술의 이해 증진, 셋째, 드론 비행 관련 법규에 관한 교육 강화에 대하여 제언하였다.
Abstract
This study considered 'What are the factors of participants' learning performance through drone security participation learning?' awareness of drone flight safety?' at university, with taking the research theme as the participatory learning in drone security and the promotion in recognition of drone flight safety. For this, the researcher carried out a qualitative empirical research using a polygonal analysis method of securing the validity of research through the grounded theory and the mind map analysis, which correspond to a qualitative research method. Based on the results that were elicited, a plan was discussed about expanding and reinforcing participatory learning with the application of drone. As a result of the research analysis, the great category relevant to research participants' 'recognition of drone flight safety' was classified into technical understanding(2 upper nodes, 62.1%) and legal understanding(2 upper nodes, 37.9%). The upper node in technical understanding was divided into flight principle understanding(4 lower nodes, 51.4%) and drone composition understanding(4 lower nodes, 48.6%). The upper node in legal understanding was categorized into the drone-related law understanding(3 lower nodes, 55.1%), and pilot compliance understanding(integrated lower node, 44.9%). As for the lower node on each upper node, the flight principle understanding was divided into flight-action force(38.7%), action & reaction(29.3%), flight characteristic(22.7%) and flight type(9.3%). The drone composition understanding was categorized into drone form(46.5%), drone classification(31.0%), drone structure(15.5%) and altitude type(7.0%). The drone-related law understanding was divided into the Framework Act on drone(51.0%), usage regulation law(36.7%) and privacy protection Act(12.3%). The pilot compliance understanding was categorized as the single integrated node of upper·lower nodes.
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