The hybrid teaching approach of "MOOC + SPOC + Flipped Classroom" overcomes the constraints of time and space that are typically associated with traditional teaching methods, thus compensating for the shortcomings of traditional approaches. These changes in education are driven by the "Internet+" wave and the growing popularity of online teaching. The "MOOC + SPOC + Flipped Classroom" hybrid teaching mode can successfully compensate for the drawbacks of traditional teaching methods, thereby overcoming their restrictions. By defining relevant concepts, one can distill the key characteristics of the "MOOC + SPOC + Flipped Classroom" hybrid teaching mode. Formative assessment was employed to thoroughly evaluate the effectiveness of this teaching approach. By leveraging the advantages of massive open online course (MOOC), small private online course (SPOC), and flipped classroom, the "MOOC +SPOC + Flipped Classroom" teaching mode incorporates real-time student assessment through peer evaluation, computer-aided evaluation, and teacher evaluation. This mode promotes the simultaneous development of theoretical knowledge and practical skills, helping students to establish strong foundations while fostering their practical abilities. While the traditional teaching method remains fruitful, the convenience of today's network allows the teaching profession to continually evolve. The traditional teaching mode heavily relies on teachers, making it impossible to conduct lessons without them. However, the development of MOOC enables students to seek knowledge online from their preferred teachers, rather than solely relying on their assigned instructors.
The purpose of this study is to examine the structural relationship among factors affecting learning engagement, satisfaction, continuance intention in China-MOOC. For this study, data were collected from 334 students who were taking MOOC classes. and structural equation model ling analyses were employed to examine the causal relationships among variables. From the results of this study, First, self-regulated learning and interaction significantly affected learning engagement. Second, interaction had direct effects on satisfaction. Third, satisfaction significantly affect continuance intention. Furthermore, satisfaction mediated relationships between interaction and continuance intention. These results imply that self-regulated learning, interaction, learning engagement should be considered for designing and implementing China-MOOC learning. Further implication are discussed in the study.
본 연구의 목적은 K-MOOC 시대 도서관이 수행해야 할 역할이 무엇인지 탐색적으로 확인하는 데 있다. 이를 위해 국내 외 문헌 및 사례를 조사하여 도서관의 역할을 도출한 뒤, 이러한 새로운 역할들의 국내 교육환경 도입 시 적절성 여부를 평가하기 위해 전문가 조사를 실시하였다. 전문가 조사는 K-MOOC 강좌를 담당하고 있는 교수자 30명으로 구성된 패널과 K-MOOC를 도입해 운영하고 있는 대학의 사서들 30명으로 구성된 패널을 대상으로 각각 실시하였다. 분석 결과, 두 전문가 패널은 공통적으로 저작권 청산, 정보이용자가 원하는 디지털 콘텐츠의 제공 등 정보제공자로서의 도서관의 고유 역할에 대하여는 동의하는 반면, 촬영 및 녹음, 홈페이지 운영, 오픈액세스 제공 등의 기술적인 영역은 교수학습개발센터가 전담하고 있으므로 도서관의 역할로서 적절치 못하다고 평가하였다. 또한 교수자들은 기술발달속도가 빠르게 변화하고 있는 만큼 학생뿐만 아니라 교수자들을 대상으로 한 정보문해교육이 이루어져야 한다는 점에 동의하고 있으며, 사서들은 부가가치 창출, 여러 교육기관 및 기술협력체와의 긴밀한 관계 구축, 도서관 조직유연성 확보 등을 통해 새로운 변화에 부응하는 핵심역량을 갖추어야 한다는 데 동의하는 것으로 나타났다.
본 연구는 최근 10년간 MOOC에 관한 국내 연구의 동향을 분석하고 향후 MOOC를 활용한 교육 및 연구에 시사점을 제공하는 것을 목적으로 하였다. 분석대상으로 선정된 연구논문은 국내 학술지에 게재된 70편으로 분석결과, 국내에서 MOOC에 관련된 주제로 진행된 연구논문은 2012년부터 시작되어 2018년까지 매년 증가하는 것으로 나타났다. 총 70편의 연구논문 중 연구대상을 명확히 밝힌 연구는 31편이었으며 그 중 대부분의 연구가 대학생을 대상으로 진행되었다. 연구방법의 경우 조사연구(27.1%)가 가장 많았으며 주요변인은 독립변인의 경우 학습자의 인구통계학적 특성, 지각된 유용성 및 용이성, 매개변인의 경우 만족도, 지각된 용이성 및 유용성, 종속변인의 경우 사용의도와 지속사용의향이 가장 많이 활용된 것으로 나타났다. 본 연구는 국내에서 MOOC와 관련된 주제로 진행된 연구들의 동향을 살펴보고 향후 MOOC의 교육적 활용 및 연구에 대한 방향성을 제공하였다는 점에서 의의가 있다.
The purpose of this study was to develop a MOOC design model that would improve the current practice of MOOC development in Korea by specifying easy-to-use course development procedures and guiding strategies. Following Richey and Klein (2007)'s conceptual model development procedure, the first step was to perform critical review of relevant literature and observe typical MOOC development processes. As a result, the initial model was developed. The second step was to conduct the expert review with five educational technology and MOOC researchers to secure the internal validity of the model. Based on the experts' suggestions, the model was revised and once again reviewed by the same experts. This process resulted in the development of the 2nd version of model. The third step was to carry out external validation research in order to test the effectiveness, efficiency, and usability of the model. A basic model may be confirmed or corrected based on examination of its results. Consequently, the model was elaborated as the final model. In the final model, 6 procedural phases and 9 specific steps were included. The six procedural phases are: Analysis (1st Iteration), Design, Development (Course Development), Implementation, Evaluation, and Analysis (2nd Iteration), a slight variation of ADDIE model. The specific steps include: 1) Goal Setting, 2) Environment Analysis, 3) Content Design, 4) Style Design, 5) Course Development, 6) Implementation Plan, 7) Course Implementation, 8) Summative Evaluation, and 9) Need Reflection. The study concluded with suggestions for further research and application of the MOOC design model.
본 연구의 목적은 대학교육혁신기제로서의 K-MOOC 활용과 학습성과에 대한 학습자의 인식을 분석하기 위한 것이다. 이를 위해 수도권의 한 대학에서 K-MOOC을 활용한 교과 연계 비교과 프로그램에 참여하고 있는 학생 379명을 연구대상으로 설문조사를 실시하였다. 학습자들은 개별적 학습활동의 참여가 높았으며, 강좌를 학습하는데 도움이 되는 것으로 나타났다. 학습성과로는 정의적 영역에서 수용, 가치화, 반응이 높게 나타났고. 인지적 영역에서는 종합 및 평가가 높게 나타났다. 긍정적 인식으로는 학점부담이 없다는 점, 타학교 수업 수강과 자기계발 기회를 가질 수 있다는 점 등이 있었고, 개선사항으로는 플랫폼의 불안정, 동영상 분절, 수업활동의 과중, 퀴즈의 변별력 및 내용 수준이 낮은 점, 과제물의 피드백 부족 등이 제시되었다. 또한 집단별 차이 분석에서 전공관련 수강생들의 토론참여활동과 학습성과가 더 높게 나타났다. 이러한 결과에 따라 교양뿐만 아니라 전공교육과정으로의 K-MOOC 활용을 확대하기 위해 다양한 주제의 교과목 개발, 다양한 유형의 활용 방안, 상호작용 활성화와 수업설계전략의 운영 파악 및 관리, 그리고 콘텐츠의 수준이나 수업방식의 설계 지원을 통한 질 관리 등이 필요함을 제안하였다. 본 연구의 이러한 결과는 K-MOOC이 대학교육혁신기제로서 활용되기 위한 학사제도수립 및 운영방안 결정을 위한 기초자료로서의 의의를 가진다.
연구 목적 : 본 연구의 목적은 지식과 이론전달에 편중되어 실재적으로 학습 적용하고 활용하는데에 한계가 있는 K-MOOC의 활성화를 위한 과제가 무엇인지 도출하는 것이다. 구체적으로 활성화를 위한 과제는 교수자의 교수법과 관련된 분야에 초점을 둔다. 그리고 도출된 과제를 실행하기 위해서, 최근의 실습과 맥락적인 적용의 분야에서 교육적 가치를 보이는 메타버스 플랫폼을 활용하여 교수법을 위한 수업모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 연구 내용 및 방법 : 연구 목적에 따라, 다음과 같은 절차로 연구를 진행하였다. 첫 번째, K-MOOC 사업과 관련된 자문 및 연구, 수업개발, 운영의 이력이 있는 전문가 21명을 대상으로 2022년 10월 4일부터 11월 15일까지 2차에 걸쳐 델파이 조사를 실시하였다. 델파이 조사를 두 번째로 델파 이 조사로 도출된 교수법 분야 과제를 실현하기 위해, 메타버스를 적용한 교수법 수업모형 요소와 매칭 하는 작업을 진행하였다. 마지막으로 전문가 델파이 결과와 메타버스 플랫폼 적용가능 수업모형 요소를 바탕으로 교수법 수업모형을 개발하였다. 결론 및 제언 : 연구의 절차를 통해서 K-MOOC 활성화를 위한 교수법 관련 과제는 지원 전략적 과제, 교수법 역량, 수업설계 측면, 평가 및 학습 성과 공유의 4가지 과제 총 16개의 세부항목을 도출하였다. 메타버스를 적용하여 K-MOOC 활성화를 위한 교수법 수업모형 요소는 자기주도적인 반복, 개별화된 문제해결, 실습기회 확대, 즉각적인 피드백의 4가지로 도출하여 첫 번째 도출된 16개 세부항목과 매칭 하였다. 최종적으로 수업모형은 교수법 강좌수강(1단계), 수준별 미션분석(2단계), 미션해결책 공유(3단계), 미션 평가 및 피드백(4단계)의 4단계로 최종 개발하였다. 본 연구를 통해 교수법 실습 플랫폼으로써 메타버스의 활용가능성을 특화기법의 도입과 개발측면까지 확인하였다.
최근 4차 산업혁명 및 인터넷 환경이 변화되면서 대학 교육환경의 빠른 변화와 산업체에 재 교육이나 온라인 교육에 있어, 교육자 중심에서 수요자 중심으로 교육환경을 바꾸고자 하는 노력을 하고 있다. 우리나라에서는 2018년부터 '한국형 나노디그리' 모델을 개발하고 한국형 무크 강좌도 확대하겠다는 계획을 밝혔다. 이에 본 논문에서는 MOOC에 대해서 알아보고 오픈소스 플랫폼(Moodle, Tao-testing, Joomla)를 활용하여 MOOC를 구축함으로서 대학교의 환경을 최소의 비용으로 강의자 및 교육자 위주의 환경에서 수요자가 원하는 교육환경으로 개선하는 방안을 제시한다.
본 연구의 목적은 묵(MOOCs)에 대한 한국 대학교육 전문가들의 인식을 살펴보고, K-MOOC의 발전방향을 모색하는 것이다. 이를 살펴보기 위해 한국 대학교육 전문가 64명을 대상으로 묵(MOOCs)의 교육적 목표와 그 활용에 관한 미시적 쟁점과 거시적 쟁점에 대한 인식 조사를 실시하였다. 연구 결과, 한국대학교육 전문가들은 묵(MOOCs)의 교육적 목표를 교육 방법의 혁신으로 인식하고 있었다. 또한 묵(MOOCs) 이수증 발급이 학위 제도의 혼란을 야기할 것이라는 데에는 대체로 부정적인 인식을 나타냈는데, 이는 묵(MOOCs)을 보완재로서 인식하는 경향이 커졌기 때문인 것으로 해석된다. 거시적인 차원에서는 전반적으로 K-MOOC에 대해 부정적인 전망을 보이고 있었다. 그러나 K-MOOC의 파괴성을 높게 인식하고 있었기 때문에 묵(MOOCs)의 활용 가능성에 대해 논의해 볼 필요가 있다고 보여 진다. 이에 따라 K-MOOC 활용을 위한 제도적 정비와 대학 간 공동 개발의 가능성을 제언하였다.
웹 서비스를 기반으로 이루어진 MOOC(Massive Open Online Course)는 대규모 학습자에게 공개된 온라인 교육이다. MOOC는 교수와 학습자 사이 커뮤니티를 통해 상호 참여적으로 수업을 진행한다. 그러나 무료로 강의를 들을 수 있고 성적을 내지 않기 때문에 학습자들에게 큰 동기 부여가 되지 않아 등록하는 학습자는 많지만 수료하는 학습자는 현저히 적게 나타났다. 본 논문은 이러한 문제 해결 방안 마련을 위해 KDD Cup 2015에서 제공한 MOOC 데이터를 통해 중도 포기와 관련된 변수들을 선정하였으며, Decision Tree, KNN, Logistic Regression, Naive Bayesian, SVM, Neural Network인 6가지 머신 러닝 알고리즘을 통해 데이터 예측의 정확률을 확인하였다. 그 결과 Naive Bayesian이 89.3%로 가장 높은 정확률을 보였다. 본 연구를 통해 중도포기를 정확히 예측하며, 향후 학습자들에게 특정 동기부여의 효과로 학습을 수료하는 결과를 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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