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중등학교 수업환경에서 교사의 테크놀로지 활용 영향 변인 간의 구조적 관계 분석

Title
중등학교 수업환경에서 교사의 테크놀로지 활용 영향 변인 간의 구조적 관계 분석
Other Titles
Investigating Structural Relationships among Factors Affecting Technology Use Behavior among Secondary Teachers : Technostress and the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology
Authors
김효진
Issue Date
2017
Department/Major
대학원 교육공학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Advisors
정재삼
Abstract
인터넷을 비롯한 정보통신기술의 발달은 오늘날 사회와 문화의 모습뿐만 아니라 구성원들의 가치와 삶의 방식에도 큰 변화를 가져오고 있고, 교육 분야에서도 새로운 매체를 활용하려는 노력을 불러일으켰다. 이에 정부 차원에서는 2011년에'스마트교육 추진 전략 실행계획'을 내세웠고 이후 다양한 테크놀로지를 활용하는 수업과 그 효과성에 대한 논의가 활발히 이루어지게 되었다. 하지만 우리나라의 경우 학교 교육환경에 대한 변화와 개혁은 주로 교육부와 같은 상위 행정기관의 지시에 따라 일방적으로 시작되는 경향이 있고, 이와 같은 외부 요인에 의해 변화하는 학교 환경 속에서 학생들이 경험하는 변화는 교사의 역할에 따라 각자 다를 수 있다. 따라서 교사의 테크놀로지 활용에 영향을 미치는 요인들을 살펴보고 이에 대해 연구할 필요가 있다. 교사들은 교육 환경과 수업 방식의 변화에 적응하며 테크놀로지를 활용한 다양한 학습방법을 적용하거나 관련 교육 자료를 제작하게 되는 등 교수학습과 관련된 활동들에 있어서 변화를 경험하게 되었는데, 테크놀로지 자체를 사용하는 것에 어려움을 겪는 것뿐만 아니라 기존의 교수법을 수정하여 새로운 방식으로 수업을 진행하도록 요구 받는 데서도 어려움을 겪는 경우가 많다. 이와 같은 다양한 이유로 경험하게 되는 스트레스를 테크노스트레스(technostress)라고 하는데, 이는 테크놀로지를 사용하는 환경이라면 직장이든 집이든 상관없이 경험할 수 있는 스트레스이며, 교육현장에서 테크놀로지를 활용하는 교사들 역시 경험할 수 있다. 테크노스트레스는 기술(technology)과 스트레스(stress)가 합쳐진 용어로써 정보기술시대에 테크놀로지가 개인의 생활 속에서 일상화된 후, 정보시스템을 사용하여 업무를 수행함으로 인해 얻게 되는 정신적인 부담을 의미한다. 이후 Tarafdar, Tu, Ragu-Nathan과 Ragu-Nathan(2007)은 이러한 테크노스트레스가 5가지 유발 요인(technostress creators)으로 구성된다고 하였는데, 기술과부하, 기술침입성, 기술복잡성, 기술불안성, 그리고 기술불확실성이 이에 해당된다. 한편, 교사의 테크노스트레스와 이에 영향을 미치는 변인들에 관한 연구나 테크노스트레스가 테크놀로지 활용의도에 어떠한 영향을 미치는가에 관한 연구는 진행되어 왔으나 실제 활용에는 어떠한 영향을 미치는가에 관한 연구는 상대적으로 부족한 상황이다. 따라서 본 연구는 테크노스트레스와 함께 Venkatesh, Morris, Davis와 Davis (2003)의 UTAUT(Unified Theory of Acceptance and Use of Technology)에서 노력기대를 제외한 나머지 변인들을 바탕으로 실제 중‧고등학교 수업현장에서 교사의 테크놀로지 활용의도와 활용행동에 영향을 미치는 요인들 간의 관계를 알아보려 한다. UTAUT는 정보기술수용과 관련된 기존의 8개의 모형 및 이론을 통합한 이론으로 활용의도 및 활용행동에 각각 50%와 70% 이상의 높은 설명력을 가지며, 기술수용을 설명하는 강력한 틀임이 선행연구를 통해 확인되었다. 본 연구에서는 성과기대와 사회적영향, 그리고 교육이 이루어지는 교육현장의 상황과 현실적인 부분을 반영하기 위해 기술적인 기반의 존재 유무를 설명하는 촉진조건을 교사들이 테크놀로지 통합 상황에서 경험하게 되는 스트레스인 테크노스트레스와 함께 독립변인으로 선정하였다. 또한 UTAUT 모형에서 제시하고 있는 성별, 연령, 경험의 3가지 변인이 조절효과가 있음이 제시되었으므로, 이를 본 연구에서도 조절변인으로 추가하였다. 따라서 본 연구는 테크노스트레스와 UTAUT의 변인들을 근거로 하여 테크놀로지를 활용하는 중‧고등학교 수업환경에서의 교사의 테크놀로지 활용의도와 활용행동에 영향을 미치는 요인을 알아보고, 각 변인들의 구조적인 관계를 규명하고자 한다. 또한 연구 결과를 바탕으로 학교교육 현장에서 교사의 테크놀로지 활용의도 및 활용행동을 촉진하기 위해 어떠한 전략이 필요한지에 대해 유의미한 시사점을 제시하고자 한다. 본 연구에서 살펴보고자 하는 구체적인 연구문제는 다음과 같다. 연구문제 1. 성과기대, 테크노스트레스, 사회적영향, 촉진조건, 테크놀로지 활용의도, 테크놀로지 활용행동 간에는 구조적 관계가 성립하는가? 연구문제 2. 성과기대, 테크노스트레스, 사회적영향, 촉진조건, 테크놀로지 활용의도, 테크놀로지 활용행동 간에는 직‧간접효과가 존재하는가? 연구문제 3. 성과기대, 테크노스트레스, 사회적영향, 촉진조건, 테크놀로지 활용의도, 테크놀로지 활용행동 간에는 성별, 연령, 스마트 기기 활용 수업 경험에 따른 조절효과가 존재하는가? 본 연구의 목적을 달성하기 위하여 서울‧인천‧경기지역 중‧고등학교 교사 421명을 대상으로 연구를 수행하였다. 연구 분석 방법으로는 구조방정식모형 분석방법을 사용하였으며, SPSS를 이용하여 기술통계분석, 상관분석, 신뢰도와 타당성 분석을 진행하였고, AMOS를 이용하여 측정모형과 구조모형 검증을 진행하여 변인 간의 관계를 확인하였다. 또한 AMOS에서 부트스트래핑(bootstrapping)을 통해 변인들 간의 직‧간접효과를 검증하였으며 다중집단분석(multi-group analysis)을 실시하여 성별, 연령, 스마트 기기 활용 수업 경험의 조절효과를 검증하였다. 연구문제에 따른 연구 결과 및 시사점은 다음과 같다. 첫째, 중등학교 교사의 수업에서의 테크놀로지 활용에 대한 성과기대, 테크노스트레스, 사회적영향, 촉진조건, 테크놀로지 활용의도, 테크놀로지 활용행동의 구조모형은 보통수준의 적합도를 보여 수용할 수 있는 수준에서 구조적 관계가 성립하는 것으로 나타났다. 둘째, 변인들 간의 직접효과는 다음과 같다. 성과기대, 테크노스트레스, 사회적영향은 활용의도에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 촉진조건과 활용의도는 활용행동에 직접적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 그리고 성과기대, 테크노스트레스, 사회적영향은 테크놀로지 활용행동에 간접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 성별과 연령, 스마트 기기 활용 수업 경험은 각 변인들 간의 구조적 관계에서 조절효과를 보이지 않는 것으로 나타났다. 하지만 장년층이 청년층에 비해 성과기대, 테크놀로지 활용의도가 낮고, 테크노스트레스는 더 높은 것으로 나타나 연령에 따라 집단 간 차이가 있음이 밝혀졌으며, 스마트 기기를 활용하여 수업을 진행한 집단이 그렇지 않은 집단에 비해 촉진조건이 더 높았고 테크놀로지 활용의도가 더 높은 것으로 나타나 역시 스마트 기기 활용 경험에 따른 집단 간 차이가 있음이 밝혀졌다. 따라서, 성과기대를 높이기 위해 각 과목별 교수법의 특성이 반영된 구체적인 테크놀로지 활용 수업 준비 가이드라인 혹은 수업지도안이 제시되어야 할 것이다. 테크노스트레스를 완화하기 위한 방법으로는 테크놀로지 교수내용지식(TPACK) 신장과 테크놀로지 활용법 습득을 위한 교원 연수 제공과 테크놀로지의 원활한 사용을 위한 교실 환경 개선 방안이 있을 것이다. 또한 사회적영향을 증진시키기 위해 테크놀로지 활용 수업에 대한 노하우를 공유하고 고민을 나눌 수 있도록 관련 내용을 나눌 수 있는 시간을 마련하여 교사연수를 진행하거나 온라인 커뮤니티를 형성하는 것이 도움이 될 것이다. 그리고 촉진조건을 높이기 위해 교실 환경을 개선하고 혹시 모를 기기 오류 발생의 상황에도 이를 해결해줄 수 있는 전문적인 관리자가 각 학교에 배치되어있어야 할 것이다. 그리고 지속적이고, 실질적으로 도움이 되며, 적용 가능한 교사연수 제공과 같은 지원이 이루어져야 할 것이다. 마지막으로, 연령과 스마트 기기 활용 수업 경험에 따른 집단 간 차이에 관하여서는 연수를 진행할 때에도 장년층은 테크노스트레스 극복에 대한 내용을 더욱 다루며 진행하는 등 교사의 연령에 따라 다른 지원정책을 제공하는 것이 필요할 것이다. 또한 연수를 통해 교사들에게 스마트 기기와 프로그램을 활용할 수 있는 기회를 제공하고 교실의 노후한 환경이 개선되어 교사들이 걱정하지 않고 테크놀로지 활용 수업을 진행할 수 있도록 수업 환경 개선을 위한 비용 지원에 대한 논의가 이루어져야할 것이다. 본 연구의 결론을 바탕으로 한 후속연구에 대한 제언은 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 편의표집 방법을 사용하여 서울․ 인천․ 경기지역 421명의 중․ 고등학교 교사를 연구대상으로 선정하여 연구 결과를 도출하였다. 따라서 일반화를 위해 연구대상을 확장하여 다른 지역에서 근무하는 교사들을 모두 포함한 연구가 이루어질 수 있을 것이며, 본 연구에서 사용한 조절변수인 성별, 연령, 스마트 기기 활용 수업 경험 뿐 아니라 재직 경력, 담당 학년, 교과목과 같은 차이가 변인들 간의 관계에서 조절 효과를 가지는가에 대한 연구가 추가로 이루어져야 할 것이다. 둘째, 본 연구에서는 연구대상이 설문에 응할 때 본인이 주로 사용하는 테크놀로지의 종류를 구분할 수 있도록 하였지만 테크놀로지 활용의도 및 활용행동을 측정할 때에는 테크놀로지 종류의 구분 없이 변인들 간의 구조 관계를 파악하였다. 따라서 스마트폰 혹은 태블릿 PC와 같은 하나의 특정 기기에 맞추어 수용의도와 활용행동을 살펴보고 테크노스트레스를 비롯한 각 변인간의 구조 관계를 파악하는 후속연구 또한 의미가 있을 것이다. 셋째, 본 연구에서는 테크노스트레스를 측정할 때에 기업 맥락에서 쓰였던 설문도구를 학교 맥락에 맞게 번안하여 사용하였다. 따라서 교사들이 처한 환경과 상황을 더욱 구체적으로 반영하고 그들의 테크노스트레스를 측정할 수 있는 설문도구를 개발하는 연구 또한 의미 있을 것이다. 넷째, 본 연구에서는 테크놀로지 활용 수업에 대한 교사들의 상황과 생각을 알기 위하여 설문에 개방형 질문을 포함시켜 질적 데이터를 확보하고자 하였다. 하지만 설문의 특성상 대부분 짧은 응답으로 이루어져 있으므로 더욱 의미 있는 내용을 얻기 위해 포커스 그룹 인터뷰 등을 시행하여 추가적인 질적 데이터를 포함하는 후속연구가 이루어질 수 있을 것이다. 마지막으로, 본 연구에서는 교사의 테크노스트레스를 측정하는 방법으로 자기보고식 설문의 방법을 사용하였다. 따라서 테크노스트레스에 대한 깊이 있는 후속연구를 위하여 생체심리반응을 통해 테크노스트레스를 측정하는 실험 연구도 의미를 가질 수 있을 것이다.;The advancement of information and communications technology (ICT) has brought about fundamental changes in not only society and culture, but also in values and lifestyles among people. Accordingly, efforts to adopt new media in education sectors have garnered greater attention. As part of such efforts, the Korean government proposed the "Action Plan for Smart Education" in 2011, and since then, the use of technology in the classroom and the effects thereof have been discussed at great length. Nevertheless, while changes in and reforms to education in Korea are initiated by high-level governmental offices, such as the Ministry of Education, a student’s learning experience largely relies on their teachers. Therefore, exploring factors that affect technology use among teachers would be meaningful. Teachers are continuously put under pressure to modify their existing teaching methods and to adopt new teaching methods. Such pressure exacerbates the difficulty faced by teachers learning to utilize new technology in the classroom. The stress that comes from such sources is called technostress, which can be experienced anywhere: at home, work, and school. Combining the terms technology and stress, technostress is a compound word that has come into use in reference to the mental pressure caused by attempts to adopt information technology at work that has already been woven into the daily lives of individuals. Tarafdar, Tu, Ragu-Nathan and Ragu-Nathan (2007) wrote that techno-overload, techno-invasion, techno-complexity, techno-insecurity and techno-uncertainty are creators of technostress. Much research has been conducted on technostress among teachers and factors that affect it, as well as how technostress affects behavioral intentions to use technology. However, there has been relatively less research on how technostress affects actual technology use behaviors. In this context, this paper seeks to explore relationships among factors influencing behavioral intentions to use technology and technology use behavior by employing variables in the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), developed by Venkatesh, Morris, Davis and Davis (2003), except for effort expectancy: UTAUT is a theory that integrates eight conventional models and theories on technology acceptance, and it has been proven by previous studies to be a robust model, explaining 50% and 70% of behavioral intentions to use technology and technology use behavior, respectively, as well as in explaining technology acceptance. In order to account for performance expectancy and social influences (i.e., situations wherein teaching takes place and realities of said situation), this paper employs facilitating conditions to indicate any technical infrastructure, as an independent variable, or technostress, the stress teachers encounter during the process of technology integration. Also, as studies have shown that three variables in UTAUT (sex, age and experience) are effective moderate variables, this study also employs these as moderate variables. This research, therefore, aims to outline factors that affect behavioral intentions to use technology and technology use behavior among secondary teachers in Korea using UTAUT variables and to identify structural relationships among these variables. Also, building on its findings, this research further attempts to suggest strategies needed to improve behavioral intentions to use technology and technology use behavior in Korea. The research questions addressed in this study are as follows: 1. What are the structural relationships among performance expectancy, technostress, social influences, facilitating conditions, technology behavioral intention, and technology use behavior? 2. Are there any direct/indirect effects among performance expectancy, technostress, social influences, facilitating conditions, technology behavioral intention, and technology use behavior? 3. Do variables, such as sex, age and experience of using a smart device in class, have any moderating effect on noted relationships among performance expectancy, technostress, social influences, facilitating conditions, technology behavioral intention and technology use behavior? Herein, data were collected from 421 teachers in Seoul, Incheon, and Gyeonggi-do, South Korea. First, correlation analysis was conducted to confirm the normality of the data using SPSS software, version 22. Afterwards, structural equation modeling was performed to test the proposed model and causal relationships among the variables using AMOS. Also, bootstrapping in AMOS was conducted to verify direct and indirect effects among the variables, and multi-group analysis was conducted to verify moderator effects of sex, age and experience with using a smart device in class for teaching thereon. The major findings of this study are as follows: First, the structural equation model revealed significant structural relationships among performance expectancy, technostress, social influences, facilitating conditions, technology behavioral intention, and technology use behavior, with acceptable model fit. Second, the following direct effects between the variables were noted: Performance expectancy, technostress and social influence had a direct effect on behavioral intention. Also, facilitating conditions and behavioral intention had a direct effect on use behavior. Lastly, behavioral intention showed significant indirect effects between performance expectancy and use behavior, technostress, and use behavior, as well as between social influence and use behavior. Third, sex, age and experiences of using a smart device in class did not have a moderator effect on structural relationships among the study variables. However, middle-aged teachers demonstrated lower performance expectancy and behavioral intention to use technology, but higher technostress, than teachers of a younger age. Also, teachers who utilized smart devices in class had higher facilitating conditions and behavioral intention to use technology than teachers who did not, indicating differences among teachers in relation to their experiences with using a smart device in the classroom. Accordingly, the results of the present study suggest that more detailed guidelines or modules on using technology in the classroom that address teaching methods unique to the individual are needed in order to enhance performance expectancy. Meanwhile, technostress can be released by training teachers to acquire Technological, Pedagogical, and Content Knowledge (TPACK), as well as knowledge on technology use. Technostress can also be resolved by improving the classroom environment to facilitate adoption of technology. Also, in order to improve social influences, providing training and creating an online community for teachers, wherein they can share their know-how and difficulties with using technology in class, could be beneficial. To improve facilitating conditions, class environments should be enhanced, and technology experts should be mobilized to provide technical support if needed. Training should also be provided to teachers in a consistent, practically helpful and feasible manner. Lastly, to address the gap created by age and experience with using smart devices during class, support should be tailored to specific age groups, focusing on how to cope with technostress for middle-aged teachers. As well, financial support is needed to provide teachers training on how to utilize technology and software in class and to upgrade equipment and facilities in the classroom. Based on the results of this study, further research is suggested as follows: First, this research was conducted on a total of 421 secondary teachers in Seoul, Incheon and Gyeonggi-do using convenience sampling. For generalization of this research, future studies should seek to include a larger sample of teachers from all regions of Korea. Further studies are also needed to explore the moderator effects of teaching experience, the grade of the students, and subject, in addition to those analyzed in the present study (sex, age and experience with using smart devices in the classroom for teaching purposes). Second, in this study, subjects were asked to identify the technology they used when answering survey questions. However, when measuring behavioral intentions to use technology and technology use behavior, the structural relationship among variables were taken into account without making any distinction as to what technology the teachers used. Therefore, it would be meaningful to conduct follow-up research that focuses on specific technology, such as smartphones and tablet PCs, to investigate intentions to accept technology and technology use behavior and to identify structural relationships between technostress and other variables. Third, this research employed survey tools that were once used in a business context, modifying them to fit a school context. Therefore, development of survey tools that more accurately represent the environment and situations teachers face and that measure their levels of technostress may be warranted. Fourth, this research aimed to obtain qualitative data by adding open-ended questions in the survey to reflect and better understand teachers’ thoughts on using technology and the situations they faced. However, due to the nature of survey, most of the responses were short. Therefore, a follow-up study that conducts focus group interviews to obtain meaningful qualitative data could prove beneficial. Lastly, this research used a self-report type survey as a method to measure technostress among teachers. Thus, experimental research that measures technostress through viral reaction analysis, such as analyzing data from galvanic skin reflexes (GSR), could have significance in follow-up research.
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