원격교육에서의 좋은 수업에 대한 대학생 인식 연구: ARCS 모형을 기반으로
A Study on University Student Awareness of Good Instruction in Distance Education: Based on the ARCS model
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초록
본 연구의 목적은 학습자 중심의 원격교육 질 개선에 도움을 주고자 학습자의 인식을 고찰하여 원격교육에 대한 좋은 수업의 특징을 알아보고, 대학의 원격교육에서 좋은 수업의 조건과 정의를 도출하고자 하는 것이다. 학습자의 인식을 살펴보기 위해 2021학년도 H 대학교에서 시행된 원격교육 중 강의평가 점수 상위 5% 교과목에 대한 학생 자율 서술의견 240건과 ‘좋은 수업 추천하기 공모전’에 출품된 원격교육 관련 공모작 31건을 대상으로 내용 분석을 하였다. 그 결과, 학습자들은 학습경험을 통해 변화된 자신의 모습을 발견되는 수업, 학습 내용의 충분한 몰입과 집중, 흥미와 관심을 자극하여 질문을 유도하는 수업, 개인적 관심사를 이끌어 실제상황과 연결 지을 수 있는 환경을 구성하는 수업을 좋은 수업이라고 인식하였다. 이러한 특징과 선행연구를 토대로 원격교육에서의 좋은 수업에 관한 다섯 가지 조건과 조작적 정의를 Keller의 ARCS 모형 하위전략과 매칭하여 도출하였고, 전문가에 의해 내용 타당도를 검증받았다. 본 연구는 대학에서 원격교육의 질을 담보하는 조건을 세우는 것에 대한 기초자료로 활용할 수 있다는 점에서 의의가 있다. 본 연구 결과를 토대로 원격교육에서의 좋은 수업의 조건과 정의를 기준으로 설계한 수업을 통해 학습자들의 학습목표 성취역량 향상도 및 수업 만족도 측정에 관한 실증적인 후속 연구가 진행되기를 바란다.
Abstract
The purposes of this study are to examine learners' perceptions to help improve the quality of distance education centered on learners, to find out the characteristics of good classes for distance education, and to derive the conditions and definitions of good classes in distance education at universities. In order to examine the perceptions of learners, 240 students' self-submitted opinions on subjects with the top 5% of lecture evaluation scores among distance education at H University in 2021 were analyzed along with 31 distance education-related essays from the 'Good Instruction Recommendation' contest. Consequently, learners considered the following types of classes to have good instruction: One in which one can discover a changed self through learning experiences; ones that stimulate curiosity with sufficient immersion, concentration, attention, and interest; and ones that connect personal interests to real-world situations. Based on these characteristics and previous studies, five conditions and operational definitions of good instruction in distance education were derived by matching with Keller's ARCS model, and content validity was verified by experts. This study is meaningful because it can be used as basic data for establishing conditions that guarantee the quality of distance education in universities. In the future, it will be necessary to measure learners' progress in learning goal competency and class satisfaction in distance education classes that are designed with good class conditions and definitions.
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