대학 온라인 수업에서 학습자 질문에 대한 교수자 답변 활동이 강의만족도에 미치는 영향

Abstract

대학은 학습자가 각 분야에 대한 전문 지식과 정보를 함양하여 직업세계에서 활용할 수 있는 능력을 기를 수 있도록 일련의 교육과정을 구성하여 실천하는 교육기관이다(신태진, 2010; 이혜정, 최경애, 김세리, 2009). 이에 대학은 국내·외 대학 간의 경쟁력 확보를 위해 다방면의 변화와 개선을 추구하고 있으며(강병운, 2005; 장창원, 최선정, 2009) 정보통신기술에 따른 교수-학습 환경의 변화를 반영하여 운영적 측면의 교육비용 절감과 다양한 교육기회를 학습자에게 제공하기 위해 온라인 수업을 도입하고 있다(손경아, 이정은, 2007; He, Xu & Kruck, 2014; Lister, 2014). 또한 교육의 질을 향상시키기 위해 고등교육의 실제 수요자인 학습자가 느끼는 만족도 조사를 반영하여 학습자 중심의 교육을 하고 있다(신소영, 권성연, 2013; Abdullah, 2006; Tat, Rasli, Chye, 2011). 대학에서 운영하고 있는 온라인 수업은 정규 교육과정을 보조하거나 면대면 교육과 온라인 교육이 함께 이루어지는 Blended learning, 100% 온라인 으로 이루어지는 수업(기영화, 노호정, 2005)이 있다. 2000년대 초, 권역별 대학이러닝지원센터가 설립되어 컨텐츠 개발 및 보급을 통해 대학에서의 온라인 교육이 활성화 되고 있다(권성호 외, 2012). 또한 교육을 통해 학생이 기대하는 것과 실제로 얻는 성취나 경험에 대한 학습자의 정서적인 선호 혹은 반응인 교육 만족도 조사는(노혜란, 최미나, 2004; 정영란, 2009; 주영주, 최혜리, 2011; Sumaedi, Bakti, Metasari, 2011) 교육에 대한 종합적이고 전반적인 측면을 가늠할 수 있는 지표로 활용되고 있다(신소영, 권성연, 2013). 교육 만족 요인을 살펴본 선행연구에서는 학습자의 만족 증진을 위해 교수자가 수업에 대한 전반적인 사항을 언급하였고(신소영, 권성연, 2013) 이와 관련된 교수 활동은 교수자는 자신이 함양하고 있는 지식과 기술, 태도에 대한 행위를 적절하게 수행하여 학습자의 학습을 촉진할 수 있는 체계적인 수업 준비, 학습자 배려 및 이해, 수업에 대한 열의, 상호작용, 교수 방법, 평가 및 피드백 등이 있다(박경선, 성은모, 2012; 송충진, 2014; 임우섭, 김용주, 2007; 한승연, 임규연, 2012). 교수 수행 활동 중 상호작용은 온, 오프라인 수업 모두 중요하게 고려되는 요소로서(정은이, 2010), 구성원의 학습 활동을 촉진하고 학습자의 수업 만족도에도 영향을 준다고 연구되어 왔다(고은현, 2006; 김규동 외, 2012; 김은경, 2005; 김은주, 2014; 정영란, 2009). 상호작용 중 교수자와 학습자 간에 이루어지는 교수적 상호작용은 이러닝 시스템에 있는 질의 응답 게시판에서 발생하며 학습자가 질문을 하면 교수자가 답변을 해주는 것을 의미한다(심미자, 김종민, 2009). 이 때 교수자가 학습자의 질문에 대해 신속하고 규칙적인 피드백과 답변을 하면 학습자는 교수자를 신뢰하게 된다. 또한 교수자가 주기적으로 게시물을 확인하고 있다는 것을 학습자가 인식하게 됨으로써 온라인 공간에서의 규칙 인식, 학습 동기 강화 및 학습자의 주도적인 참여를 일으켜 수업 만족도에 미치는 영향에 대한 연구가 이루어지고 있다(문철우, 김재현, 2011; 이의길, 2006). 학습자의 질문에 대한 교수자의 답변 활동이 일어나는 질의 응답 게시판은 온라인 수업이 운영되는 학습관리시스템에 구성되어 있는 기능으로 일부 대학에서는 Moodle 기반의 이러닝 시스템을 도입하여 수업에 활용하고 있다. Moodle의 기능 중 질의 응답 게시판은 교수자와 학습자 간의 상호작용이 활발하게 일어나고 있는 공간으로 Moodle이 구성원 간의 공유와 소통을 통해 지식이 형성되는 사회적 구성주의를 기반으로 개발되었기 때문에 교수자와 운영자는 다양한 학습 활동을 할 수 있도록 주도적으로 구성할 수 있다(유인식, 오병주, 2012). 또한, 구성원의 모든 활동이 로그 데이터로 형성되고 실시간으로 확인할 수 있으므로 교수자 및 운영자는 학습 내용과 활동에 대해 어떠한 활동을 어느 정도로 진행하고 있는가에 대한 파악이 가능하며 이와 관련된 선행연구에서는 기록된 로그 데이터를 분석하여 교수학습 지원을 위한 연구가 이루어지고 있다(박연정 조일현, 2014a; Jingyan, Nancy, 2010; Romero, Ventura, & Garcia, 2008). 한편, 온라인 교육의 효과를 확인하기 위해 실시되고 있는 만족도 조사는 강의 종료 후에 자기보고식으로 시행되고 학습자의 주관적이고 심리적 측면이 반영되어 현 상황에 대한 즉각적인 개선점 모색과 결과에 대한 타당성과 신뢰성에 대한 문제점이 인식되고 있다(서민원, 2008; 임성범, 송운석, 2014; 조일현, 김윤미, 2013). 이에 본 연구에서는 온라인 수업에서 교수자와 학습자 간의 상호작용이 만족도에 영향을 주고 있다는 연구 결과를 토대로 4년제 대학에서 사용하고 있는 Moodle 기반의 이러닝 시스템(사이버 캠퍼스)에서 운영된 Blended learning을 연구 대상으로 하여 교수자와 학습자 간의 상호작용 활동을 추출하였다. 그리고 추출한 로그 데이터를 독립변인으로 산출한 후 강의 후 조사한 만족도 조사를 어느 정도 예측하는지에 대해 학습분석학적 접근을 통해 살펴보고자 하였다. 이를 통해 만족도 문항에 포함되는 교수자 답변 활동에 대한 학습자의 기억이 아닌 객관적인 접근을 시도함으로써 이에 대한 객관적인 분석과 온라인 수업을 위한 교수학습 처방을 위한 접근 방법을 논의하고자 한다. 본 연구를 위한 연구 가설은 다음과 같다. Moodle기반 이러닝 시스템에서 이루어진 학습자의 질문에 대한 교수자의 답변 활동(답변 대응 비율과 답변 대응 시간)은 강의 만족도를 예측하는가? 본 연구문제를 규명하기 위해 서울소재 A대학에서 2014학년도 2학기에 운영된 경영통계학 과정에서 이루어진 교수자 로그데이터를 수집하였고 변수 계산을 통해 45명의 행동 관련 변수를 분석하였다. 수집한 자료는 SPSS 21을 사용하였으며 기술통계 및 상관분석 그리고 중다회귀분석을 실시하였다. 연구 방법에 따른 연구 결과는 다음과 같다. Moodle 기반의 이러닝 시스템(사이버 캠퍼스)에서 운영된 Blended learning에서의 교수자 활동 중 답변 대응 비율과 답변 대응시간은 강의 만족도와 유의한 상관관계가 나타나지 않았다. 이는 학습자의 질문에 대한 교수자의 성실한 답변과 빠른 답변 시간이 강의 및 수업 만족도와 관계가 있었고 관련 교수자 활동이 강의 만족도에 영향을 미쳤다는 선행 연구 결과와 상이한 결과이다(김규동 외, 2012; 이의길, 2012; 최정임, 1999; Thurmond, Wambach, Connors & Frey, 2002). 그러나 상관관계 수치를 확인해본 결과, 답변 대응 시간이 길어질수록 학습자의 만족도에 부적인 영향을 줄 수 있다는 것을 고려해 볼 수 있다. 상관분석 다음으로 학습자 질문에 대한 교수자의 답변 활동이 강의 만족도를 예측하는 정도를 살펴보고자 하였으나 변인 간의 상관관계가 나타나지 않았기 때문에 중다회귀분석은 실시하지 못하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 한 시사점 및 제언은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 Moodle 기반의 이러닝 시스템(사이버 캠퍼스)을 활용한 Blended learning만을 대상으로 연구를 진행하였기에 추후 연구에서는 대학에서 운영되는 다양한 온라인 수업 운영 방식을 고려하여 연구 대상을 선정하고 이에 따른 교수자 활동이 어떠한 형태로 일어나고 있는지에 대한 현상 파악에 대한 논의가 필요하다. 둘째, 연구에서 정의한 교수자 답변 활동 중 답변 대응 비율과 답변 대응 시간은 Moodle 기반의 이러닝 시스템(사이버 캠퍼스)에 기록된 다양한 로그 데이터에서 연구의 목적에 따라 추출되고 연구의 의도에 따라 산출된 데이터이다. 이에 온라인 활동을 어떠한 형태로 산출할 것인가에 대한 실증적인 연구와 추출한 변수에 대한 산출 처리 방법의 추가적인 논의가 필요하다. 셋째, 본 연구 대상 과목은 해당 학기에 온라인 강의 부분에서 우수 강의로 선정된 과목으로 학습자와 교수자 간의 상호작용 측면에서 우수한 평가를 받았다. 이는 연구에서 독립변수로 사용한 답변 대응 비율에서 편차가 나타나지 않음을 추측할 수 있는 부분이었으나 연구를 끝까지 진행한 것은 답변을 받지 못한 학습자 2명 모두 질문한 내용에 대해 교수자가 답변을 하지 않았기 때문이었다. 답변을 늦게 받은 경우보다 답변을 아예 받지 못한 학습자의 만족도가 극명하게 낮게 나타날 수도 있고 이러한 부분이 영향을 줄 수도 있다고 판단되었기 때문이다. 그러나 답변을 받지 못한 학습자의 수가 전체 강의 만족도에 영향을 주기에는 그 수가 적었으며 상호작용 활동이 적극적으로 일어난 본 연구의 대상자에는 답변 대응 비율이 변인의 역할을 하지 못하였음을 발견하였다. 넷째, 본 연구에서 사용한 교수자 활동 외에 학습자가 느끼는 만족도에 영향을 주는 또 다른 교수자 활동이 존재할 수 있으므로 이에 대한 추가적인 논의가 필요하다. 연구를 진행하면서 세부 데이터를 살펴본 결과 교수자로부터 답변을 받지 못한 학습자의 경우 강의 만족도 중위수(median) 점수 3.1보다 높은 응답을 하였고 질문자 중 가장 빠른 시간 내에 답변을 받은 학습자의 경우 강의 만족도 점수가 평균보다 낮은 점수로 응답한 경우도 있었기 때문이다. 다섯째, 빅 데이터를 기반으로 수많은 예측을 한 Nate(2014)는 데이터를 통한 미래를 예측하는 것을 입증하였으나 우리 주변에는 발생하는 수많은 정보는 대부분이 소음(noise)이며, 간혹 정보에 대한 가능성에 사로잡혀 소음을 유의미한 신호(signal)로 인식하는 착오를 범할 수 있다고 하였다. 이러한 상황은 자료가 한정적이고 정보에 소음이 많은 상태에서 무언가를 예측하고자 할 때 소음이 신호가 되기 쉽고, 신호가 된 그 소음은 또 다른 신호를 방해할 수도 있어 무수히 존재하는 정보에 대해 겸손한 자세로 접근해야 함을 언급하였다. 본 연구에서도 이러닝 시스템인 Moodle에서 발생한 로그 데이터를 기반으로 교수적 지원을 할 수 있는 기초를 마련하고자 학습분석학적 접근을 시도하였으나 수강생 중 약 1/4만이 교수자에게 질문을 하였고 Moodle을 기반으로 한 이러닝 시스템에서 추출한 교수자의 로그데이터가 기존 선행연구에서 정의한 교수자 활동으로 살펴볼 수 있는가에 대한 선행연구에 대한 접근이 어려워 연구자가 선정한 교수자 활동에 대한 심층적인 논의가 필요함을 인식하게 되었다. 특히 온라인 수업에서의 학습 목표를 달성하고자 수행되는 교수자의 활동이 온라인 학습자로 하여금 자발적인 학습 동기를 부여하고 학습 성과와 관련된 긍정적인 영향을 주는 활동인지에 대해서 살펴볼 필요성이 있다. 마지막으로, 본 연구의 접근 방식을 통해 대학 온라인 수업에서 고려해 볼 수 있는 교수·학습지원에 대해 살펴보고자 한다. 결과론적인 측면에서는 선행연구와 상이하게 나타났으나 방법론적인 측면에서 살펴보았을 때 본 연구에서 진행하였던 접근 방식은 이러닝 시스템에서 발생하는 실제 교수자 행동을 객관적으로 파악할 수 있고 상시적으로 발생하는 교수자 활동을 분석함으로써 교수·학습과정에 필요한 지원을 수립해야 할 때 고려해 볼 수 있는 측면이 있다. 선행연구를 통해 살펴보면 학습자의 실제 행동을 분석하여 온라인 수업에서 나타나는 학습자의 양상을 파악한 연구에서는 이러닝 시스템에 나타난 학습자의 행동을 통해 이에 적합한 교수적 지원을 할 수 있고 교수 학습 과정이 진행되고 있는 측면에서 즉각적인 지원을 할 수 있음을 시사하고 있다(유지원, 2014; 조일현, 김정현, 2013; Picciano 2012).;Universities are education organizations where learners develop specialized knowledge and information of each field and occupational skills in a series of educational programs (Taejin Shin, 2010; Haejeong Lee, Gyeongae Choi and Seri Kim, 2009). Universities seek change and improvement at various levels to be more competitive than other schools in and outside the country (Byeongwoon Gang, 2005; Changwon Jang, Seonjeong Choi, 2009) and online courses are introduced to provide learners with less education costs and various educational opportunities by reflecting changes in the instructor-education environment possible by IT technologies (Seongho Gwon, Jun Lee, Seungyeon Han and Seonhee Bang, 2012; Gyeongah Son and Jeongeun Lee, 2007; Byeongno Im, Jeonghoon Im and Inseong Jeong, 2003; Haejeong Lee, Gyeongae Choi, Seri Kim, Seongyeon Hong and Yeongil Hong, 2010; Eunjeong Jang and Yeongran Jeong, 2012; He, 2014; Lister, 2014). Also learner-centered education is being practiced by studying and analyzing the level of satisfaction that learners, the actual demanders of higher education, feel for better quality of education (Byeongwoo Seo 2012; Soyeong Shin and Seongyeon Gwon, 2013; Yeongjun Choi, 2013; Abdullah, 2006; Tat, Rasli, Chye, 2011). Online college courses are run 100% online or in a form of blended learning, which assists formal regular courses or applies both actual classes in person and online courses(Yeonghwa Gi and Hojeong No, 2005); college e-learning centers were established in catchment areas in the early 2000s to integrate essential content development and utilization and to support college/university information and data (Seongho Gwon, Jun Lee, Seungyeon Han and Seonhee Bang, 2012). Satisfaction on education shows personal preference or reaction of learners based on expectations or actual accomplishment and experience (Haeran No and Mina Choi, 2004; Yeongran Jeong, 2009; Yeongju Ju and Haeri Choi, 2011; Yeongjun Choi, 2013; Sumaedi, Bakti, & Metasari, 2011), which can be indicators for subjective feelings and overall aspects of education (Euigeun Kim, 2001; Gihwan Lee, 2003; Gyuhwan Choi, 2001; Abdullah, 2006; Harvey, 2000). Previous studies on factors of satisfaction on education mention that instructors should consider the overall aspects of classes to increase learners' satisfaction (Soyeong Shin and Seonghyeon Gwon, 2013). For this, instructors should prepare classes systematically, understand learners, show enthusiasm for the classes, interact with the learners and offer assessment and feedbacks (Jeonggyeom Kim, 2006; Gyeongseo Park and Eunmo Seong, 2012; Chungjin Song, 2014; Mija Shim and Yeongnam Shim, 2010; Euigil Lee, 2012; Mina Choi, 2006; Seungyeong Han, Gyuyeon Im, 2012). Interaction, among the members in class is important in both cases of online and offline class (Euni Jeong, 2010) and promotes learning activities and affects satisfaction on classes (Eungyeong Kim, 2005; Eunju Kim, 2014; Yeongran Jeong, 2009). Interaction between instructors and learners in online classes is to make educational change through continuous instructional and social exchange. Instructional interaction includes Q&As regarding class contents, exchange of learning information; and social interaction includes creating learning environment (Minseok Gang and Inwoo Park, 2013). Interaction between the instructor and the learner through instructional activity in online classes affects learning result and satisfaction and is associated with the teaching presence that the learners perceive from the instructor's behavior (Eunhyeon Go, 2006; Gyudong Kim, Yujeong Go, Goeun Choi and Inwoo Park, 2012). In online environment, the instructors and the learners interact in a way that learners ask questions on a Q&A board and instructors reply to the questions (Mija Shim and Jongmin Kim, 2009). If instructors give immediate and regular feedbacks on the Q&A board, learners become to trust the instructors and recognize the instructors are regularly checking the posts, which motivates and encourages learners to participate in this online activity (Hyeongsook Kim and Eunyeong Park, 2007; Cheolwoo Moon and Jaehyeon Kim, 2011; Pyeongjun Yu, 2003; Euigil Lee, 2006; Gyeongae Choi, 2008; Jeongah Choi, 2013). Q&A boards where interaction occurs in online classes is one of the features of online education management system and this study examines Moodle used by colleges/universities in South Korea (Insik Yu and Byeongju Oh, 2012). Moodle is designed to be available to anyone who provides online education and all activities online are recorded in log data (Shinwoong Kim et al., 2012; Yeonjeong Park and Ilhyeon Jo, 2014a; Insik Yu and Byeongju Oh, 2012; Wooyong Eom, 2008). Previous studies use log data to identify learning patterns online and analyze log data based on learning analytics, which enables objective approach and measures on activities of instructors and learners (Yeonjeong Park and Ilhyeon Jo, 2014a; Yeonjeong Park and Ilhyeon Jo, 2014b; Ilhyeon Jo and Jeonghyeon Kim, 2013). From this aspect, satisfaction survey conducted to confirm effect of the existing online classes has limits in identifying current issues and immediate improvement since it is done after the course is complete; therefore validity and liability on applying the result of satisfaction survey should be supplemented in detail by reflecting learners' subjective and psychological aspects (Minwon Seo, 2008; Seongbeom Im and Woonseok Song, 2014). Moodle can observe members' activities, draw representative data of factors that affect satisfaction and calculate the values to identify relationship with satisfaction; furthermore, it provides visual data that shows how instructors' activity affect satisfaction of learners therefore it provides immediate data on satisfaction of learners regarding online classes and supports instructors' activity to promote satisfaction. This study approaches to Moodle-based learning system record from learning analytics' perspective to see how the instructors' answers to the learners' questions affect satisfaction on the online lectures in interaction between the instructors and the learners. Subjects in this study are as follows: Does instructors' response time and reply ratio predict learners' satisfaction on college online classes? To find answers to these questions, instructor log data was collected from the management statistics course in the 2nd semester of 2014 at A university and 45 values were drawn and used for analysis. Collected data was processed using SPSS 21 for technical statistics, correlation analysis and multiple regression analysis and the results are as follows. Reply ratio and response time did not have significance on satisfaction on the classes and only negative directional property between two factors was identified. This is different from the result of previous studies that sincere and immediate replies from instructors affected satisfaction on classes and instructors' related activities affected satisfaction(Gyudong Kim et al., 2012; Euigil Lee, 2012; Jeongim Choi, 1999; Thurmond et al., 2002). However correlation analysis result suggests that response time may affect learners' satisfaction as it gets longer. Multiple regression analysis result does not provide estimated satisfaction on both reply ratio and response time. Implications and suggestions based on the result of this study are as follows. First, since this study focuses on 100% college online courses using Moodle-based e-learning system, future studies should extend the range of study subjects reflecting the way college online courses are operated and identify how instructors' activity is made. Second, reply ratio and response time in instructors' activity defined in this study are data drawn from various log data recorded in Moodle, according to the purpose of the study, and calculated according to the intention of the study. Additional discussion is needed for empirical studies on how to calculate values of online activity and variables drawn from the study. Third, the instructor in this study that received the best class award in the field of interaction with students. This part could predict the deviation of response ratio not appear in this study, but the study was conducted. Learners will not get the satisfaction is lower than that received an answer later. But students who received a small number of responses were not affect total satisfaction. In the case of an active instructor interaction with students, response ratio was found not to act as a independent variable in this study. Fourth, additional discussion is needed for possible activity by other instructors that affect satisfaction that learners feel, besides instructors' activity used in this study. Detailed data in this study shows that learners who did not get replies from the instructors showed higher satisfaction than the average point of 3.1 while learners who received answers within the shortest time showed lower satisfaction than the average. Fifth, Nate(2014) made many assumptions based on big data to predict future with data; however most information around us is noise and expectation on information may lead to mistaking noise for signals. In such cases, sources are limited and information has much noise therefore noise can be mistaken for signals when predicting something; and the noise that turned into signals can hinder other signals therefore modesty should be the right approach to a myriad of information. This study attempts learning analytics approach to create a foundation that can support instructors based on log data in Moodle, e-learning system; however only a quarter of the students asked questions to the instructors and access to previous studies on whether instructors' log data drawn from Moodle can be used in studying instructors' activity defined in the existing previous studies is difficult therefore in-depth discussion on activity of the selected instructors is needed. Especially it is needed to be examined whether instructors' activity to achieve goals in online courses motivates learning and makes positive effect regarding learning results. Lastly, this study seeks ways to support instructors and learning, which can be considered in online college classes. In terms of the results, it is different from previous studies; however in terms of methodology, the approach in this study can objectively analyze the instructors' behavior in e-learning system therefore it can be helpful when establishing necessary support for the learning process. Learners' behavior can be analyzed through previous studies and studies on learners' behavior in online classes can provide proper instructional support through the study results and it may provide immediate support in the learning process(Jiwon Yu, 2014; Ilhyeon Jo and Jeonghyeon Kim, 2013; Picciano 2012).