대학 플립드 러닝의 효과인식과 계속의향에 기초한교수학습 지원전략 탐색
Exploring Teaching and Learning Supporting Strategies based on Effect Recognition and Continuous Intention in College Flipped Learning
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본 연구는 대학 플립드 러닝에서 학생들의 효과인식과 계속의향에 기초하여 교수학습 지원전략을 탐색한 것이다. 충남에 소재한 K-대학의 15개 플립드 러닝 수업에서 효과인식과 계속의향을 조사하여 426명의 데이터로 다변량 분산분석(MANOVA)을 실시하였다. 학습자 특성으로는 남학생, 고학년, 플립드 러닝에 대해 잘 알고 있는 학생, 이전에 수강 경험이 없는 학생, ‘언제나 수시로’ 동영상 학습을 하는 학생이 효과인식과 계속의향이 높게 나타났다. 교수전략으로는 보충심화형 플립드 러닝 수업과 자연공학영역에서 효과인식과 계속의향이 높은 것으로 나타났다. 교수학습 지원전략으로, 첫째, 대학은 여학생, 저학년을 위한 학습전략 프로그램을 개발, 운영하고 둘째, 교수자의 좋은 플립드 러닝 설계와 운영모델 개발을 지원해야 할 것이다. 셋째, 학생들이 수시로 학습할 수 있는 고품질 온라인 학습 콘텐츠의 개발을 지원하고 넷째, 플립드 러닝 수업을 개발 운영할 수 있는 교수역량을 강화해야 할 것이다. 본 연구는 향후 대학의 효과적인 플립드 러닝 수업을 지원하고, 확산하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
Abstract
The purpose of this study is to explore supporting strategies for teaching and learning based on students' effect recognition and continuous intention in college flipped learning. It was analyzed 426 data by multivariate analysis of variance (MANOVA) by examining student's effect recognition and continuous intention on 15 flipped learning classes of K-university in Chungnam. The characteristics of learners were male, senior students, students who knew flipped learning, students who did not have previous experience, and students who were learning video at anytime. As a teaching strategy, it was found that effect recognition and continuous intention were high in the supplementary deepening flipped learning class and natural science or engineering area. As a teaching and learning supporting strategies, First, the university should develop and operate flipped class learning strategy program for females and low-grade students. Second, it should support the development of good flipped learning design and operation model of instructor. Third, it should support the development of high quality online learning contents that students can learn from time to time. Fourth, it should support the strengthening of teaching competency to develop and operate flipped learning classes. This study can be used as basic data to support and spread the effective flipped learning classes of the university in the future.
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