웹 기반 협력 학습에서 사회적 효능감, 팀 내 상호작용, 협력적 지식 구축 간의 관계 규명

Abstract

오늘날 지식기반사회에서는 지식을 하나의 자원으로 인식하고, 단순히 지식의 전이가 아닌 역동적인 지식의 공유와 창출을 강조하고 있다. 한편, 웹 기반 학습환경은 학습자들 간의 상호작용을 촉진하여 구성원간의 지식과 이해를 공유함으로 협력적 지식을 구축하는 효과적인 학습 환경으로 알려져 있다. 상호작용에 영향을 미치는 개인의 학습자 특성으로는 사회적 효능감(social self-efficacy)을 들 수 있는데, 협력학습에서 자신의 생각을 외현화하고, 표현하며, 구성원들과 활발한 상호작용을 하는데 있어 강한 사회적 효능감이 필요하다고 할 수 있다. 본 연구는 웹 기반 협력학습에서 학습자의 사회적 효능감이 팀 내 구성원 간의 상호작용과 협력적 지식 구축에 미치는 영향을 알아봄으로써 웹 기반 협력학습에서 상호작용을 촉진하는 변인과 구성원간의 공유정신모형 및 협력적 지식에 영향을 미치는 변인에 대한 시사점을 제공하고자 하였다. 위의 연구 목적을 수행하기 위한 구체적인 연구문제는 다음과 같다. 연구문제 1. 웹 기반 협력학습에서 학습자의 사회적 효능감, 팀 내 상호작용(내향연결 중심성, 외향연결 중심성), 협력적 지식 구축의 공유정신모형(과제 관련 지식, 팀 관련 지식)과 협력 결과물은 유의미한 상관관계를 보이는가? 연구문제 2. 웹 기반 협력학습에서 학습자의 사회적 효능감은 팀 내 상호작용(내향연결 중심성, 외향연결 중심성)과 협력적 지식 구축의 공유정신모형(과제 관련 지식, 팀 관련 지식), 협력결과물을 유의미하게 예측하는가? 2-1. 사회적 효능감은 팀 내 상호작용(내향연결 중심성, 외향연결 중심성)을 유의미하게 예측하는가? 2-2. 사회적 효능감과 팀 내 상호작용(내향연결 중심성, 외향연결 중심성)은 공유정신모형(과제 관련 지식, 팀 관련 지식)과 협력 결과물을 유의미하게 예측하는가? 2-3. 사회적 효능감이 협력적 지식 구축의 공유정신모형(과제 관련 지식, 팀 관련 지식)과 협력결과물을 예측하는데 있어 팀 내 상호작용(내향연결 중심성, 외향연결 중심성)은 매개변인으로 작용하는가? 본 연구는 2010년 3월부터 5월까지 충북 소재 K대학교에서 2010년 1학기 교직 이론 교과목 ‘교육방법 및 교육공학’의 두 반 수강생 62명 중 설문지 응답, 협력학습에 모두 참여한 54명을 대상으로 연구를 진행하였다. 팀 협력학습을 위해 각 팀당 4-6명으로 구성되었고, 협력학습을 시작하기 전에 사회적 효능감 검사가 실시되었다. 6주간의 협력학습 후에 협력적 지식 구축을 측정을 위한 공유정신모형 검사와 동료평가, 보고서 평가를 실시하였다. 팀 내 상호작용은 웹 기반 학습환경에 게시된 메시지를 토대로 상호작용을 코딩 하여 내향연결 중심성, 외향연결 중심성을 도출하였다. 이에 따른 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 상관관계를 분석 결과, 개인의 사회적 효능감은 협력결과물과 유일하게 유의미한 상관관계를 보였다(r = -.29). 팀 내 상호작용의 하위 요인인 내향연결 중심성은 공유정신모형의 하위요인인 과제 관련 지식(r = .27), 팀 관련 지식(r = .36)과 협력결과물(r = .50)에 정적인 보통 정도의 상관관계를 보였고, 외향연결 중심성은 팀 관련 지식(r = .27), 협력결과물과(r = .45) 정적인 상관관계를 보였다. 공유정신모형의 하위요인인 과제 관련 지식(r = .44)과 팀 관련 지식(r = .51)은 협력결과물과 정적인 보통 정도의 상관관계를 보였다. 둘째, 개인의 사회적 효능감, 팀 내 상호작용, 협력적 지식 구축간의 예측관계 및 팀 내 상호작용의 매개 효과를 검증하기 위해 회귀분석을 실시한 결과는 다음과 같다. 먼저 회귀분석에 앞서 회귀모형에 대한 기본 가정을 만족하는지 확인하기 위해 잔차에 대한 가정과 다중공선선을 확인하였다. 분석결과, 잔차에 대한 가정을 만족하고 다중공선성이 없는 것을 확인한 후 회귀분석을 실시하였다. 먼저, 사회적 효능감은 팀 내 상호작용(내향연결 중심성, 외향연결 중심성)과 협력적 지식 구축의 공유정신모형(과제 관련 지식, 팀 관련 지식)을 예측하지 못하지만 협력결과물에는 부적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다(β = -.29, p < .05). 팀 내 상호작용의 하위변인 중 내향연결 중심성은 협력적 지식 구축의 하위 요인 중 과제 관련 지식(β = .27, p < .05), 팀 관련 지식(β = .36, p < .05), 협력결과물(β = .50, p < .05)에 각각 정적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으나 외향연결 중심성은 제외되었다. 이와 같은 결과를 바탕으로 사회적 효능감이 협력결과물에 유의한 영향을 미치지만 매개변수인 팀 내 상호작용에는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타나 웹 기반 협력학습에서 팀 내 상호작용은 사회적 효능감과 협력적 지식 구축의 관계를 매개하지 않는 것을 알 수 있었다. 따라서 웹 기반 협력학습에서 학습자 특성인 사회적 효능감은 팀 내 상호작용과 공유정신모형에 영향을 미치지 못하는 변인이며 협력결과물에는 오히려 부정적인 영향을 미칠 수 있는 것으로 나타나 면대면 학습환경과 다르게 영향을 미치는 것으로 보인다. 또한 본 연구 결과는 기존 연구와 같이 팀 내 상호작용은 협력적 지식 구축을 위한 공유정신모형에 긍정적인 영향을 미치며, 협력 결과물에도 유의미한 영향을 미친다는 것을 다시 한번 입증하였다. 따라서 웹 기반 협력학습을 설계함에 있어 팀 내 상호작용을 활발히 할 수 있는 전략이 필요하며, 팀 구성원들이 팀 관련 지식을 충분히 공유하고 습득할 수 있는 조치가 마련되어야 함을 시사하고 있다. 이와 같은 연구를 바탕으로 후속연구에 대한 제언은 다음과 같다. 첫째, 시간에 따라 상호작용과 양상이 달라지기 때문에 팀 내 상호작용이 협력적 지식 구축에 미치는 영향에 대한 시계열적인 분석과 연구가 필요하다. 협력적 지식 구축은 외현화 과정과 내면화 과정, 개인적 지식 구축과 협력적 지식 구축이 순환적으로 발생하는 변증법적인 순환 과정이라 하였다. 따라서 상호작용을 시계열적으로 분석하여 협력적 지식 구축에 어떤 영향을 미치는지 후속연구를 통해 이루어져야 할 것이다. 둘째, 본 연구는 웹 기반 협력학습을 참여하는 학습자 개인에 대한 분석으로 이루어졌지만 팀을 이루는 집단 특성에 따라 상호작용 양상 및 협력적 지식 구축 결과물간의 관계가 상이하게 나타날 수 있다 따라서 그룹 특성에 따른 상호작용 및 협력적 지식 구축에 대한 후속 연구가 필요하다. 이와 더불어 팀 리더에 따라 팀의 상호작용과 팀 성과가 달라질 수 있기에 팀 리더에 대한 심층적인 후속 연구가 필요하다. 셋째, 본 연구에서는 상호작용의 양을 사회 연결망 분석으로 정량화하여 팀원간에 보내고 받은 메시지의 양적 데이터와 방향성을 고려하였을 뿐 메시지의 내용은 고려하지 않았다. 따라서 팀 내 상호작용에 대한 질적 분석이 수행되어야 한다. 마지막으로 본 연구 결과 오프라인에서 사회적 상호작용에 강하게 영향을 미치는 사회적 효능감은 온라인 상호작용에 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 따라서 상호작용을 촉진시킬 수 있는 다양한 학습자 변인들이 온라인과 오프라인에서 어떻게 다른 양상으로 나타나는지에 대한 심층적인 연구가 필요하다.;Today, knowledge is recognized as a resource and it is emphasized not simply knowledge transfer but dynamic knowledge sharing and creation in knowledge-based society. For this, web-based learning environment is known as a effective learning environment which promotes interaction among learners and builds collaborative knowledge. As a learner characteristic which affects interaction in collaborative learning, social self-efficacy is an example. Strong social self-efficacy is needed to represent and express one's thoughts, and to interact with members dynamically. This study aimed to understand the characteristics of interaction within teams in the web-based collaborative learning through the degree centrality of the social network analysis and to verify that how the collaborative knowledge building will be affected by the social self-efficacy. To reflecting such the purpose, the specific research questions were as follows; 1.Is there any significant correlation between learner’s social self-efficacy, the interaction within team (in-degree centrality, out-degree centrality), shared mental model(task related knowledge, team related knowledge) and collaborative outcomes of collaborative knowledge in web-based collaborative learning? 2.Does learner’s social self-efficacy significantly predict the interaction within team (in-degree centrality, out-degree centrality) and shared mental model (task related knowledge, team related knowledge), collaborative outcomes of collaborative knowledge building in web-based collaborative learning? 2-1. Does learner’s social self-efficacy significantly predict the interaction within team (in-degree centrality, out-degree centrality)? 2-2. Do learner’s social self-efficacy and the interaction within team (in-degree centrality, out-degree centrality) significantly predict shared mental model (task related knowledge, team related knowledge) and collaborative outcomes of collaborative knowledge building in web-based collaborative learning? 2-3. Does the interaction within team (in-degree centrality, out-degree centrality) serve as a mediating variable when the learner’s social self-efficacy predict variables of collaborative knowledge building? In this study, the participants are 54 college students who took the ‘Educational Methods and Educational Technology’course at a K university located in Chungbuk, Korea, participated in both team collaborative learning and questionnaire. The participants have taken the classes in the web-based team collaborative learning for 6 weeks from March to May 2010. Each teams for team collaborative learning had four to six members. Before taking up the learning, social self-efficacy test was carried out. And shared mental model test, peer review, and report review for checking the collaborative knowledge building after the learning was carried out, too. Through interaction within teams, it was derived that in-degree centrality, out-degree centrality by coding of interaction on the basis of the messages put up in the web-based learning environment. The major findings of this research are as follows: First, as a result of correlation analysis, learner’s social self-efficacy has the negative correlation with only collaborative outcomes(r = -.29, p < .05). However, it has nothing to do with social self-efficacy and interaction. In-degree centrality, one of sub-variables of interaction was found to have the positive correlation with task related knowledge (r = .27, p < .05), team related knowledge (r = .36, p < .05), and collaborative outcomes (r = .50, p < .05). Out-degree centrality was found to have the positive correlation with team related knowledge (r = .27, p < .05) and collaborative outcomes (r = .45, p < .05). Collaborative outcomes has the positive correlation with task related knowledge(r = .44, p < .05) and task related knowledge(r = .51, p < .05) of sub-variables of shared mental model. Second, findings from regression analysis on learner’s social self-efficacy, the interaction within team (in-degree centrality, out-degree centrality), and collaborative knowledge building (shared mental model, collaborative outcomes) are as the following. Social self-efficacy was found to be a variable negatively and significantly predicting collaborative outcomes(β = -.29, p < .05). However, it has nothing to do with interaction within team (in-degree centrality, out-degree centrality) and shared mental model (task related knowledge, team related knowledge). In-degree centrality, sub-variables of interaction, was found to be a variable positively and significantly predicting task related knowledge (β = .27, p < .05), team related knowledge (β = .36, p < .05), and collaborative outcomes (β = .50, p < .05). In the regression analysis in order to verify the mediating effect between social self-efficacy and collaborative knowledge building, it shows that social self-efficacy have no direct interaction and interaction play no mediating role in the relation between social self-efficacy and collaborative knowledge building. As a result, it was shown that social self-efficacy had a significant effect on collaborative reflection but not on interaction within teams which was a parameter. So this result concludes that interaction within teams does not intermediate the relationship between social self-efficacy and collaborative knowledge building in the web-based collaborative learning. Thus, social self-efficacy, a learner characteristic, does not influence on interaction within teams and shared mental model, but rather has a negative effect on collaborative reflection. So it seems to have an influence in a different way from the way in face-to-face learning environment. Also, as the same with precedent study, this result is proved once more that interaction within teams influences on shared mental model for collaborative knowledge building positively and on collaborative reflection significantly. So it suggests that a strategy which makes interaction more actively in designing for the web-based collaborative learning is needed and a measure that members can share and acquire the team related knowledge must be taken. Based on these findings, the following suggestions are proposed for further studies. First of all, as the interaction and the aspect undergo changes with time, timeseries analysis and study of a influence on the collaborative knowledge building which the interaction have are needed. The collaborative knowledge building is a dialectical cyclic process which rotates the representation process, the internalization process, the individual knowledge building, and the collaborative knowledge building. Therefore, timeseries analysis of the interaction must be taken to know how it affects the collaborative knowledge building by follow-up study. Second, the analysis of the each learner who participated in the web-based collaborative learning was conducted in this study, but the relationship between the reflection of the collaborative knowledge building and the aspect of the interaction can be different by the characteristics of the each groups. Consequently, the follow-up study of the interaction and the collaborative knowledge building by the characteristics of the groups is needed. With above, the follow-up study of team leader is needed because the interaction within the team and outcomes of the team can be changed by the leader. Third, it was only considered that quantitative messages which came and went between members and the directions through the quantification for the quantity of the interaction using the social networking analysis in this study. Therefore, the qualitive analysis of the interaction within team must be performed. Finally, it was shown that social self-efficacy which affects social interaction strongly in offline does not affect online interaction significantly. Thus, the in-depth study of how the various learner’s factors which can promote the interaction appear for different aspects is needed.