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대학생의 온라인 학습전략에 대한 잠재집단분석과 멀티태스킹 행동과의 관계 탐색

Potential group analysis of online learning strategies of university students: Focusing on the relationship with multitasking behavior

김남희|김동심
한국교육정보미디어학회 (Korea Association for Educational Information and Media)|2024.06|교육정보미디어연구 (Journal of Korean Association for Educational Information and Media)|제30권 제3호|pp. 815-835|DOI 10.15833/KAFEIAM.30.3.815

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온라인 교육higher educationlearning strategies학습전략Online learning대학 교육멀티태스킹 행동multitasking behavior
주제분류교육학

초록

본 연구는 대학생의 온라인 학습전략의 잠재집단을 분석하여 그 특징을 확인하고 잠재집단별 온라인교육 상황에서의 멀티태스킹 행동 차이를 분석하여 학습자들의 특성을 이해하는 데 주된 목적이 있다. 이를 위해 국내 A대학 702명을 대상으로 온라인 학습전략과 멀티태스킹 행동에 관한 설문조사를실시하였으며 자료를 수집한 후 잠재프로파일분석 및 잠재집단별 결과변수인 멀티태스킹 행동의 차이를 분석하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 대학생의 온라인 학습전략 잠재집단은 크게 4개집단으로 나타났으며, 집단별 특징에 따라 1) 학습전략 취약집단, 2) 시간․노력 관리 중심집단, 3) 단순인지 중심집단, 4) 학습전략 상위집단으로 구분하였다. 또한 모든 집단에서 ‘타인과의 소통’ 전략이가장 낮게 나타남을 확인하였다. 둘째, 대학생들이 온라인 교육에 참여하는 과정에서 가장 높게 나타나는 멀티태스킹 행동은 문자 확인하고 보내기였으며, 그 뒤를 이어 친구들과 카카오톡으로 실시간메시지 주고받기로 나타났다. 셋째, 잠재집단별 멀티태스킹 행동의 차이를 분석한 결과 음악듣기 행동을 제외한 모든 유형의 멀티태스킹 행동에서 잠재집단 간 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉, 전반적으로 학습전략이 높은 수준의 집단일수록 멀티태스킹 행동은 낮아지는 경향을 확인할 수 있었다. 이상의 연구결과를 바탕으로 대학생들의 학습전략을 모니터링할 수 있는 온라인 학습 환경의 구축, 소통 전략을 실천할 수 있는 교수․학습적 기제 마련 및 온라인 교육 과정에서 학습자들의 생산적 멀티태스킹 행동을 유도할 수 있는 전략 마련의 필요성 등을 제언하였다.

Abstract

The main purpose of this study is to identify the online learning strategies of university students by analyzing latent groups. Additionally, we aim to understand the characteristics of learners by analyzing the differences in multitasking behavior in online learning strategies latent groups. We conducted a questionnaire survey among 702 students at a A university in Korea. Latent profile analysis was conducted, and the main findings are as follows: First, this study divided students' online learning strategies into four latent group based on their characteristics: 1) low learning strategy group, 2) time and effort management focused group, 3) simple cognitive strategy foucsed group, and 4) high learning strategy group. The results showed that the 'communication with others' strategy was low among all groups. Second, students participating in online education engaged in multitasking behavior the most when it came to sending texts, followed by real-time messages with friends on KakaoTalk. Third, significant differences were found among latent groups in all types of multitasking behaviors, except for listening to music. Additionally, this study discovered that higher levels of learning strategy are associated with lower levels of multitasking behavior. Therefore, it is recommended to develop an online learning environment that can monitor students' learning strategies, implement teaching and learning interventions that promote communication strategies, and encourage productive multitasking behaviors in online courses.

참고문헌 (38)

  1. "표준국어대사전", 국립국어원[URL]
  2. 김소희, "대학교육에서 온라인학습의 활용 동향과 교수․학습적 함의", 평생학습사회, 14(4), pp.51~78 (2018)
  3. 김수연, "동영상 강의 중 딴짓과 몰입의 세대 간 비교", 교육정보미디어연구, 25(2), pp.273~298 (2019)
  4. 김희선, "대학교육에서의 커넥티비티(connectivity) : 코비드 방역위기 시기, 대학생들의 교육성과와 만족도 연구", 사회과학논집, 54(1), pp.57~91 (2023)
  5. 도재우, "면대면 수업의 온라인 수업 전환과정에서 발생하는 설계 장애물에 대한 탐색", 교육문화연구, 26(2), pp.153~173 (2020)
  6. 송고은, "비대면 학습 환경에서 대학생의 자기주도적 학습전략이 학업만족도에 미치는 영향", 학습자중심교과교육연구, 22(9), pp.429~441 (2022)
  7. 이동귀, "잠재적 프로파일 분석을 통한 애착 유형 분류", 한국심리학회지 사회및 성격, 23(1), pp.55~67 (2009)
  8. 이상민, "멀티태스킹에서 자발적 과제전환에 의한 인지적 이득과 손실", 인지과학, 24(1), pp.71~93 (2013)
  9. 임수현, "코로나19로 인한 원격 수업 환경에서의 대학생들의 학습 전략 사용 양상과 전략의 효과에 대한 인식", 한국교육, 49(1), pp.57~86 (2022)
  10. 최정임, "이러닝 환경에서 학습계획 및 시간관리 전략이 대학생의 자기조절학습능력과학업성취도에 미치는 효과", 교육과학연구, 43(4), pp.221~244 (2012)
  11. 한가형, "MOOC 학습 맥락에서 자기조절학습전략과 미디어 멀티태스킹의 매개효과", 교육정보미디어연구, 26(1), pp.183~206 (2020)
  12. 허영주, "단과대학별 신입생의 핵심역량 변화량에 영향을 미치는 교육만족도 요인 탐색 : 대면과온라인, 병행 수업상황의 비교", 핵심역량교육연구, 7(1), pp.127~158 (2022)
  13. 황인아, "코로나 19 이전 대면 수업과 코로나 19 이후 온라인 수업의 수학학업성취도 비교분석 : 공과대학 1학년을 대상으로", 열린교육연구, 30(4), pp.215~239 (2022)
  14. Alghamdi, A., "Online and face-to-face classroom multitasking and academic performance : Moderated mediation with self-efficacy for self-regulated learning and gender", Computers in Human Behavior, 102, pp.214~222 (2020)[DOI]
  15. Asparouhov, T., "Auxiliary variables in mixture modeling : Three-step approaches using Mplus", Structural equation modeling : A multidisciplinary Journal, 21(3), pp.329~341 (2014)[DOI]
  16. Burger, L., "Strategy difficulty effects in young and older adults' episodic memory are modulated by inter-stimulus intervals and executive control processes", Acta Psychologica, 175, pp.50~59 (2017)[DOI]
  17. Bowman, L. L., "Can students really multitask? An experimental study of instant messaging while reading", Computers & Education, 54(4), pp.927~931 (2010)[DOI]
  18. "Relating latent class analysis results to variables not included in the analysis" (2009)[URL]
  19. Collins, L. M., "Latent class and latent transition analysis: With applications in the social, behavioral, and health sciences" (2009), John Wiley & Sons
  20. Jung, T., "An introduction to latent class growth analysis and growth mixture modeling", Social and Personality Psychology Compass, 2(1), pp.302~317 (2008)[DOI]
  21. Kim, S. H., "Influence of learning flow and distance e-learning satisfaction on learning outcomes and the moderated mediation effect of social-evaluative anxiety in nursing college students during the COVID-19 pandemic : A cross-sectional study", Nurse Education in Practice, 56, pp.103197~ (2021)[DOI]
  22. Kurt, G., "Student engagement in K12 online education during the pandemic : The case of Turkey", Journal of Research on Technology in Education, 54(sup1), pp.S31~S47 (2022)[DOI]
  23. Lepp, A., "College students’ multitasking behavior in online versus face-to-face courses", Sage Open, 9(1) (2019)[DOI]
  24. Lin, C. H., "The roles of learning strategies and motivation in online language learning : A structural equation modeling analysis", Computers & Education, 113, pp.75~85 (2017)[DOI]
  25. Meijs, C., "Motivated strategies for learning questionnaire part B revisited : New subscales for an adult distance education setting", The Internet and Higher Education, 40, pp.1~11 (2019)[DOI]
  26. Murtaza, M., "AI-based personalized e-learning systems : Issues, challenges, and solutions", IEEE Access, 10, pp.81323~81342 (2022)[DOI]
  27. Nylund, K. L., "Deciding on the number of classes in latent class analysis and growth mixture modeling : A Monte Carlo simulation study", Structural Equation Modeling : A Multidisciplinary Journal, 14(4), pp.535~569 (2007)[DOI]
  28. Pintrich, P. R., "A manual for the use of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ)", National Center for Research to Improve Postsecondary Teaching and Learning (1991)
  29. Rubinstein, J. S., "Executive control of cognitive processes in task switching", Journal of Experimental Psychology : Human Perception & Performance, 27, pp.763~797 (2001)[DOI]
  30. Sonn, I. K., "Achievements and challenges for higher education during the COVID-19 pandemic : A rapid review of media in Africa", International Journal of Environmental Research and Public Health, 18(24), pp.12888~ (2021)[DOI]
  31. Spink, A., "Multitasking behavior", Annual Review of Information Science and Technology, 42(1), pp.93~118 (2008)
  32. Spurk, D., "Latent profile analysis: A review and “how to” guide of its application within vocational behavior research", Journal of vocational behavior, 120, pp.103445~ (2020)[DOI]
  33. Sun, J. C. Y., "Effects of integrating an open learner model with AI-enabled visualization on students' self-regulation strategies usage and behavioral patterns in an online research ethics course", Computers and Education : Artificial Intelligence, 4, pp.100120~ (2023)[DOI]
  34. Wittmann, S., "Effects of flipped classes on student learning : The role of positively perceived instructor attitude towards students", The International Journal of Management Education, 21(1), pp.100735~ (2023)[DOI]
  35. Wu, J. Y., "The indirect relationship of media multitasking self-efficacy on learning performance within the personal learning environment : Implications from the mechanism of perceived attention problems and self-regulation strategies", Computers & Education, 106, pp.56~72 (2017)[DOI]
  36. Yeh, Y. C., "How college students' achievement goal orientations predict their expected online learning outcome : The mediation roles of self-regulated learning strategies and supportive online learning behaviors", Online Learning, 23(4), pp.23~41 (2019)[DOI]
  37. Yin, C., "Why do college students engage in in-class media multitasking behaviours? A social learning perspective", British Journal of Educational Technology, 55, pp.1105~1125 (2024)[DOI]
  38. Zhang, W., "Learning variables, in-class laptop multitasking and academic performance : A path analysis", Computers & Education, 81, pp.82~88 (2015)[DOI]

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