사이버대학 온라인 학습에서 실재감과 학습성과에 관한 구조적 관계 분석 = Analysis of the structural relationship of online learning presence with learning outcome in cyber university

국문 초록 (Abstract)

사이버대학은 웹 기반 기술을 이용하여 성인학습자들에게 다양한 학습욕구를 충족시킬 수 있는 대표적인 고등교육기관으로 성장해 왔으며 더불어 평생교육의 장을 넓혀 나가고 있다.
본 연구에서는 사이버대학 온라인학습에서 학습자들이 느끼는 교수실재감, 사회적 실재감, 인지적 실재감, 자기효능감, 자기조절학습, 만족도, 학습지속의향 간의 구조적관계를 분석하고자 하는 것이 주된 연구목적이다.
이러한 과제를 규명하기위해 현재 순수사이버대학에 입학하여 학습을 진행하는 학생그룹과 오프라인 33개 대학의 학생들이 온라인으로 함께 학습을 진행 하는 컨소시엄사이버대학의 학생들을 대상으로 수행하였다. 전체모델을 대상으로 구조적인 관계를 규명한 후 사이버대학과 컨소시엄사이버대학의 구조적인 관계에는 어떤 차이가 있는지 변인들 간의 관계성을 규명하고자 한다. 세부적인 연구목적은 다음과 같다.
첫째, 사이버대학의 학습지속의향에 영향을 미치는 변인들을 설정하여 구조방정식 모델에 근거한 분석 단계별 검증을 통해 모델의 적합도를 검증하고 평가한다.
둘째, 구조방정식 모델에 근거한 사이버대학의 학생들이 인식하는 학습지속의향(최종내생변인)과 내생변인(학습만족도, 인지적 실재감, 자기효능감, 자기조절학습), 외생변인(교수실재감, 사회적 실재감) 등 관련요인들 간의 관계성을 분석한다.
셋째, 구조방정식 모델에서 사이버대학과 컨소시엄사이버대학 간 연구모형의 차이규명으로 분류된 그룹별로 학습지속의향과 설정된 내ㆍ외생변인 간의 관계성을 분석하여 그룹별 연구모델의 차이를 규명한다.
이 연구에서 설정된 구조방정식 모델은 선행 연구를 기반으로 하여 구성되었으며 최종 내생변인으로 학습지속의향, 내생변인으로는 학습만족도, 인지적 실재감, 자기효능감, 자기조절학습 등을 설정하였다. 내생변인에 영향을 주는 외생변인으로는 교수실재감과 사회적 실재감을 설정하였다.
표집은 웹설문으로 진행하였으며 서울소재 O사이버대학 학생 695명 O컨소시엄사이버대학 학생 1356명이 응시하였다. 불성실하게 응답한 O사이버대학학생 71명과 O컨소시엄사이버대학 223명을 제외한 O사이버대학 588명, O컨소시엄사이버대학 1,133명 총 1,721명을 분석자료로 활용하였다.

이 연구의 주요연구결과를 요약하면 다음과 같다.
첫째, 이 연구에서 제시된 구조방정식 모델의 전반적 적합도 검증 결과 χ2=1702.39(p<.05), RMR=.045(p<.05), RMSEA=.063(p<.1.0), GFI=.921(p＞.90), AGFI=.899(p＞.80), NFI=.959(p＞.90), CFI=.964(p＞.90), IFI=.964(p＞.90), CN=289.10(N＞200) 등으로 분석되었다. χ2의 결과치를 제외하고는 대부분의 지수가 수용기준을 넘어 적합한 것으로 나타났다. 구조방정식 모델의 적합도 지수들을 고려할 때 수집된 자료들이 연구 모델을 설명하는데 적합한 것으로 판단되었다.
잠재변인내에서의 내적일치도를 살펴 본 Cronbach의 신뢰도(α) 계수는 모두 .80 이상의 안정된 계수값을 나타내고 있다. 또한 본 구조 모델에서는 대부분 0.5 미만으로 나타나 표준오차에는 문제가 없는 것으로 나타났다. 본 연구의 신뢰도는 모두 그 기준 이상이므로 신뢰도에는 문제가 없는 것으로 판단되며, 대체적으로 변수들의 개념이 잘 측정되었다고 할 수 있다.
둘째, 이 연구의 구조모델 12개의 경로 중 12개의 모수 추정치가 유의한 것으로 나타났다. 구조모델에 대한 경로분석을 통해 사이버대학에서의 학습지속의향에는 학습만족도가 영향을 주었다. 학습만족도에는 인지적 실재감, 자기효능감, 교수실재감, 사회적 실재감이 유의한 영향을 주었으며 인지적 실재감에는 자기효능감, 자기조절학습, 교수실재감, 사회적 실재감이 유의한 영향을 주었다. 자기조절학습은 자기효능감이 영향을 주었으며 자기효능감은 교수실재감과 사회적 실재감이 영향을 주어 유의미한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한 모델의 변인간 직․간접 효과로 경로를 분석한 결과12개의 경로 중 12개 모두 직․간접 효과가 발생하여 가설적 경로가 채택되었다
셋째, O사이버대학과 O컨소시엄사이버대학의 연구모델 차이검증에서 구조방정식 모델에 대한 적합도 세부지수를 살펴보면 O사이버대학은 χ2=896.754(p<.05), RMR=.060(p<.05), RMSEA=.073(p<.1.0), GFI=.883(p＞.90), AGFI=.851(p＞.80), NFI=.934(p＞.90), CFI=.950(p＞.90), IFI=.950(p＞.90)등으로 분석되었으며, O컨소시엄 사이버대학은 χ2=1111.213(p<.05), RMR=.038(p<.05), RMSEA=.060(p<.1.0), GFI=.921(p＞.90), AGFI=.900(p＞.80), NFI=.958(p＞.90), CFI=.966(p＞.90), IFI=.966(p＞.90)등으로 나타났다. 대부분이 수용기준의 범위내에 있어 적합한 것으로 나타났다.
O사이버대학 구조모델의 경로별 모수추정치를 검증한 결과 총 12개의 경로 중 11개의 경로가 유의한 것으로 나타났다. 외생변인인 사회적 실재감은 유의하지 않은 것으로 나타났다. O컨소시엄사이버대학 구조모델의 경로별 모수추정치를 검증한 결과 총 12개의 경로 중 12개의 경로가 유의한 것으로 나타났다.
모델의 변인간 직․간접 효과로 경로를 분석한 결과 O사이버대학에서 사회적 실재감이 학습만족도에 직접적인 영향을 주지 않는 것으로 밝혀졌다. O컨소시엄 사이버대학은 직접적 경로는 모두 채택되었다. 간접적 경로에서는 O사이버대학과 O컨소시엄 사이버대학 모두 가설적 경로가 채택되었다.

이상의 연구결과에 의해 다음과 같은 제언을 제시한다.
첫째, 본 연구에서는 학습지속의향만을 조사하여 재등록에 의한 결과까지는 규명할 수 없어 후속연구에서는 재등록 여부까지 조사하여 실질적인 사이버대학에서 실재감과 관련 변인들이 학습지속을 통한 재등록 여부를 결정하는 연구가 필요해 보인다. 또한 학습성과에 만족도와 학습지속의향을 포함한 보다 많은 변인들이 포함되어 학습성과에 영향을 미치는 학습자 특성변수, 학습자 환경변수 등을 포함하여 연구를 진행한다면 보다 실증적인 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.
둘째, 사이버대학 학습자들의 학습성과(만족도, 학습지속의향)를 규명함에 있어 다수의 학과와 여러 과목을 수강하는 학생들로 구성되어 있어 교과목의 특성이나 교수자의 교수방법, 교과 내용의 다양성에 관련된 요인들이 고려되지 못하였다. 교수-학습과정에서 발생할 수 있는 보다 다양한 외적, 내적 요인들을 포함하여 학습성과 간의 관계를 검증해 볼 필요가 있다.
셋째, 사회적 실재감의 하위요인 중 이번 연구에서는 시스템 사용의 능숙도가 측정되지 않았다. 사이버대학에서 시스템사용에 대한 실재감과 자기효능감은 만족도를 높여 학습지속의지를 높이는 요인이라고 판단된다. 후속 연구에서는 시스템 사용유무에 관련된 요인을 추가하여 만족도와 학습지속의향 미치는 다양한 요인들의 측정이 요구된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Cyber universities have been popular as major higher education institutions that meet the diverse learning needs of adult learners by capitalizing on internet based technology, and they have made a contribution to the enlargement of the sphere of lifelong education.
The purpose of this study was to examine the structural relationship among the teaching presence, social presence, cognitive presence, self-efficacy, self-regulated learning, satisfaction level and learning persistence of cyber university learners during online learning.
Two different groups of the subjects participated in the study. One group was a cyber university. The other group was a consortium cyber university which consists of 33 offline universities. Students in the consortium cyber university take on-line courses like the cyber university students.
The purposes of the study were to determine the relationships among the variables that affect learning persistence by the two university students and to compare the results from each group. The following efforts were made to serve the purposes:
1. Developing a research model according to the structural equation modeling with the selected variables which were hypothesized to affect learning persistence and conducting goodness fit tests of the model.
2. Determining the relationships between learning persistence (the final endogenous variable) and learning satisfaction, cognitive presence, self- efficacy and self-regulated learning as the endogenous variables and teaching presence and social presence as the exogenous variables in the research model.
3. Identifying the difference between the two groups with the results from each structural relationship in the each group model.
The study sample comprised 695 students from a cyber university and 1,356 students from a consortium cyber university in Seoul. The data were collected by means of online survey with the aid of administrative staffs in universities. After removing incomplete answering data, 588 cyber university students and 1,133 consortium university students were finally included in the data analysis.

The major findings of the study were as follows:
First, the study results confirmed the overall goodness of fit of the structural equation model presented in this study with the statistics such as x2-value=1702.39, RMR=.045, RMSEA=.063, GFI=.921, AGFI=.899, NFI=.959, CFI=.964, IFI=.964, and CN=89.10. All indicators of the model met the criteria to fit except for x2-value. Given the goodness-of-fit indicators of the structural equation model, the collected data seemed to be appropriate for explaining the research model.
The Cronbach alpha coefficients of the measurement model as internal consistency measure under the latent variables were all above .80, which implied that the all measuring items were stable. The standard errors of the structural model were mostly below 0.5, which showed all items were reliable. Further, all factor loadings from latent variables to items were above .80
Second, all 12 hypothetical paths of the structural model were identified significant according to the results of the parameter estimates. In addition, all latent variables have indirect effects on learning persistence though endogenous variables. Third, as for differences between the cyber university and the consortium cyber university in terms of the goodness-of-fit indicators of the structural equation model, not much difference was discovered. All parameter estimates from the consortium university student group model were identified significant. Meanwhile, 11 parameter estimates out of 12 were identified significant from the cyber university student group model. The social presence, one of the exogenous variables was found be non-significant. In addition, no difference was identified according to the results of the indirect effect.

목차 (Table of Contents)

• I. 서론 = 1
• 1. 연구의 필요성 = 1
• 2. 연구목적 = 4
• 3. 연구문제 = 5
• 4. 용어의 정의 = 7
• 5. 연구의 제한점 = 9
• II. 이론적 배경 = 10
• 1. 사이버대학과 온라인 학습 = 10
• 2. 사이버대학 온라인 학습에서의 학습성과 관련요인 = 15
• 3. 사이버대학 온라인 학습에서의 학습성과 = 44
• 4. 관련 변인 간의 선행연구 = 51
• III. 연구방법 = 65
• 1. 연구 모델 = 65
• 2. 연구 가설의 설정= 67
• 3. 연구대상 및 표집 = 69
• 4. 조사 도구 = 71
• 5. 자료처리 및 분석 = 80
• IV. 연구결과 및 논의 = 83
• 1. 조사대상자의 일반적 특성 = 83
• 2. 구조방정식 모델의 적합도 분석 = 87
• 3. 학습지속의향과 관련 요인들의 직접간접 효과 분석 = 96
• 4. O사이버대학과 O컨소시엄사이버대학의 연구모델 차이검증 = 105
• 5. 논의 = 120
• V. 요약, 결론 및 제언 = 127
• 1. 요약 = 127
• 2. 결론 = 135
• 3. 제언 = 139
• 참고문헌 = 140
• 부록 = 158
• 부록1. 설문지 = 158
• 부록2. 전체 사이버대학교 상관 행렬 = 165
• 부록3. O사이버대학교 상관 행렬 = 168
• 부록4. O컨소시엄 사이버대학교 상관 행렬 = 171
• 국문초록 = 174