디자인씽킹을 활용한 학습성과에 대한 메타분석

Abstract

본 연구의 목적은 디자인씽킹을 활용한 학습성과에 대한 메타분석을 통해 디자인씽킹 효과에 대한 통합적인 결론을 이끌어내는 데 있다. 연구를 위해 2015년부터 2020년까지 국내에서 발표된 학술지와 학위논문 중‘디자인씽킹’, ‘design thinking’, ‘디자인적 사고’ 등을 검색하여 총 30편의 논문을 선정하였고 99개의 효과크기를 산출하였다. 이를 통해 디자인씽킹을 활용한 학습성과에 대한 평균 효과크기(summary effect)와 디자인씽킹을 활용한 학습이 학습성과의 영역별 효과에 미치는 효과크기, 디자인씽킹과 관련된 조절변인이 학습성과에 미치는 효과크기에 대한 메타분석을 진행하였다. 메타분석에는 R version 3.6.3 프로그램을 사용하였으며 ‘meta’와 ‘metafor’, ‘ggplot2’ 패키지를 통해 분석한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 디자인씽킹을 활용한 학습이 전체 학습성과에 미치는 평균 효과크기는 0.78로 중간 효과크기를 보였으며 통계적으로 유의하였다. 둘째, 디자인씽킹을 활용한 학습이 학습성과의 영역별 효과에 미치는 평균 효과크기는 사회적(=.99), 인지적(=.79), 정의적(=.56) 영역 순으로 효과크기가 큰 것으로 나타났으며, 사회적 영역은 큰 효과크기를, 인지적 영역과 정의적 영역은 중간 효과크기를 보였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 사회적 영역에 포함되는 변인들의 성과를 위한 학습에 디자인씽킹을 적극적으로 활용하고 인지적, 정의적 영역의 학습성과를 더욱 높이기 위한 교수설계 전략과 방법을 추가적으로 연구해야 할 필요성을 도출하였다. 셋째, 조절변인에 따른 디자인씽킹의 평균 효과크기는 조절변인으로 선정한 연구 대상, 참여인원 수, 모둠구성원 수, 실시횟수, 회당 활동시간, 수업유형, 중심교과 및 프로그램, 디자인씽킹 적용 모형 및 단계, 아홉 가지 변인으로 선정하여 분석하였으며 모두 통계적으로 유의한 결론을 도출하였다. 연구대상에서 가장 큰 효과크기를 보인 대상은 고등학생(=1.29)이었으며, 참여인원수는 30명 미만(=1.04)이 가장 큰 효과크기를 보였다. 모둠 구성원 수에 따라서는 2명 이상 4명 이하(=1.00)로 이루어진 모둠구성원 수가 가장 큰 효과크기를 보였고, 실시횟수에 따른 디자인씽킹의 평균 효과크기는 30차시 이상(=1.19)이 제일 효과적이었다. 회당 활동시간에 따른 효과크기는 미기재 연구를 제외하면 60분 미만(=1.29)이 제일 컸으며, 수업유형에서는 교과(=.85)가 비교과(=.66)보다 큰 효과크기를 보였다. 중심교과 및 프로그램에 따른 효과크기는 유아교육지도 관련(=1.94), 예체능(=1.73), 코칭(=1.30), SW교육 관련(=1.14) 교과 및 프로그램이 큰 효과크기를 보였다. 디자인씽킹 적용 모형에 따라서는 미기재를 제외하면 3I(=1.30), d.school(=.75) 순으로 큰 효과크기를 보였고, 적용 단계에 따라서는 미기재를 제외하면 3I 모형의 영감-발상-실행 단계(=1.30)가 가장 큰 효과크기를 보였다. 본 연구는 디자인씽킹이라는 교수방법을 하나의 독립변인으로 설정하여 디자인씽킹의 학습성과를 인지적, 정의적, 사회적 영역으로 구분하여 분석하였다는 점에서 의의를 가진다. 또한 각 조절변인에 따라 디자인씽킹의 학습성과를 높이기 위한 교수설계 전략과 활용방법에 대한 시사점을 제시하였다. 이를 통해 각 변인에서 높은 효과크기로 분석된 변인을 향상시키기 위한 교육에 디자인씽킹을 적극 활용하고, 중간 효과크기를 보인 변인의 성과를 높이기 위한 교수설계 방법을 연구해야 할 필요성을 도출하였다. 또한 본 연구에서 설정한 조절 효과 외에도 다양한 변인이 디자인씽킹의 학습성과에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다. 본 연구는 학습성과에 영향을 줄 수 있는 조절 변인으로 연구 대상, 참여인원 수, 모둠구성원 수, 실시횟수, 회당 활동시간, 수업유형, 중심교과 및 프로그램, 디자인씽킹 적용 모형 및 단계를 선정하였는데 이 외에도 다양한 개입효과로 연구 결과가 달라질 수 있을 것이다. 아울러 추가적인 연구와 데이터가 축적된 후에 더 많은 사례수와 국내, 국외 연구를 포함한 메타분석을 시행하여 더욱 다각적인 교수학습설계 전략을 제시할 수 있는 후속 연구를 진행해야 할 것이다.;The purpose of this study is to draw an integrated conclusion about the effect of design thinking effect through the meta-analysis of learning outcomes using design thinking. For this study, a total of 30 papers were selected from 2015 to 2020 by searching for ‘디자인씽킹’, ‘Design Thinking’, ‘디자인적 사고’ among academic journals and academic papers published in Korea, and 99 effective sizes were calculated. Through this, the average effect size on learning outcomes using design thinking, the size of the effect of learning using design thinking on the effect of each area of learning outcomes, and the size of the effect of the adjustment variables related to design thinking on learning outcomes meta-analysis were evaluated. The R version 3.6.3 program was used for meta-analysis, and the results of the study analyzed through the ‘meta’, ‘metafor’ and ‘ggplot2’ packages were as follows. First, the average effect size of learning using the design thinking on the overall learning performance was 0.78, showing a medium effect size and statistical significance. Second, the size of the average effect of learning using design thinking on the effect of each area on learning outcomes was large in the following order: social (=.99), cognitive (=.79), and affective (=.56) areas. The social domain showed a large effect size, and the cognitive domain and the affective domain showed intermediate effect sizes. These results suggest a need to further investigate teaching design strategies and methods to actively use design thinking in learning for the performance of the variables included in the social domain, as well as to further improve the learning performance in the cognitive and affective domains. Third, the average effect size of design thinking according to adjustment variables was analyzed by selecting nine variables, including the subject of the study, number of participants, number of group members, number of implementations, time per session, class type, main subject and program, design thinking application model and stage. All these variables reached statistically significant conclusions. The highest effective size among the study subjects was high school students (=1.29), and the number of participants below 30 (=1.04) showed the largest effective size. According to the number of group members, the number of group members consisting of 2 or more and 4 or fewer members (=1.00) showed the largest effect size, and the average effect size of design thinking according to the number of implementations was 30 times or more (=1.19). The effect size according to the activity time per session was the largest with fewer than 60 minutes (=1.29), except for the unpublished study, and in the class type, the subject (=.85) showed the effect size greater than the nonsubject (=.66). The effect size according to the main subject and program was large in the early childhood education guidance (=1.94), arts and fitness (=1.73), coaching (=1.30), and SW education-related (=1.14) subjects and programs. Depending on the model for design thinking, except for the unlisted, 3I (=1.30) and d.school (=.75) showed a large effect size. Depending on the application stage, the Inspiration-Ideation-Implementation of the 3I model (=1.30) showed the largest effect size, except for the unlisted. The results of the present study highlight that the teaching method of design thinking is set as an independent variable, and the learning outcomes of design thinking are divided into cognitive, affective, and social domains. Furthermore, suggestions were made for teaching design strategies and how to use them to improve the learning outcomes of design thinking according to each adjustment variable. This study underscores the need to actively use design thinking in education to improve the variables analyzed with high effect size in each variable, as well as the need to study teaching design methods to improve the performance of the variable with medium effect size. Besides, in addition to the adjustment effect set in this study, it is necessary to analyze the effect of various variables on the learning performance of design thinking. This study selected the subject of study, number of In the present study, the control variables that were expected to affect learning outcomes were the subject of the study, number of participants, number of group members, number of implementations, time per session, class type, main subject and program, design thinking application model, and stage. However, the research results may vary due to various intervention effects. In addition, when additional research and data are accumulated, it is necessary to conduct further research on more diverse teaching and learning design strategies by conducting a meta-analysis of more cases, as well as by analyzing both domestic and foreign studies.