메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
주영진 (이화여자대학교) 박동숙 (이화여자대학교) 정금희 (이화여자대학교) 손새로 (이화여자대학교) Qu jing (이화여자대학교)
저널정보
한국교육공학회 교육공학연구 교육공학연구 제36권 제3호
발행연도
2020.1
수록면
805 - 838 (34page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구는 2020년 봄학기 코로나 19라는 예상치 못한 위기 속에서 갑작스럽게 시행된 온라인 수업에 참여하게된 학습자들의 경험을 좇아보았다. 특히 전통적 대면수업에서나 기대할 수 있었던 상호작용성이 구현된 새로운 형태의 온라인 학습인 디지털 대면수업을 주요 연구주제로 삼았으며, 학습자의 경험의 본질을 통해 새로운 학습 방법에 대해 탐색적으로 조망해 보고자 하였다. 이를 위해 디지털 대면수업을 경험한 대학생 및 대학원생을 의도적 표집 후 눈덩이 표집으로 총 14명 선정하여 성찰적 접근방식의 심층 인터뷰를 진행하였다. 본 연구는 심층 인터뷰와 잠정적 분석을 병행함으로써 연구 질문의 변화를 겪었고, 궁극적으로 1. 디지털 대면수업에 참여한 학습자들은 전통적 교실수업과 비교하여 어떠한 차이를 느꼈으며, 어떻게 받아들였나? 2. 학습자들은 디지털 대면수업에 어떻게 적응하게 되었나? 3. 디지털 대면수업의 경험을 통해 새롭게 대두된 문제는 무엇인가?를 연구문제로 확정하였다. 최종 인터뷰 종료 후, 개방코딩으로 초기 분류 후 그 공통 속성을 도출하여 50가지 카테고리로 범주화하였으며, ‘질문하기’ ‘비교하기’ ‘뒤집어보기’ 등의 분석적 귀납방법(analytic induction)을 사용하여 이를 분석하였다. 인터뷰 결과, 초기 디지털 대면수업을 임시적인 수업으로 인식하던 학습자들은 전통적 교실수업과 다른 맥락에 많은 불만과 고충을 호소했으나, 막상 한 학기 동안의 공식적 수업 방식으로 공표된 이후에는 오히려 적극적인 적응의 노력을 기울인다는 점을 알 수 있었다. 이와 함께, 학습자간의 관계에 있어서 윤리적 규범과 상호 교류의 부족, 교수자의 테크놀로지 격차 등이 새로운 문제로 등장하였다. 본 연구를 통해, 적극적 수업 참여자로서의 학습자를 확인할 수 있었으며, 디지털에서 다루기 힘든 학습자간 또는 학습자-교수자간의 정서적 연대를 위한 논의가 필요함을 알 수 있었다. 또한, 디지털 대면수업을 위한 윤리적 지침의 마련의 필요성과 디지털 대면수업의 효과를 제고하기 위한 테크놀로지적, 교수설계적 논의의 확장이 필요하다는 점을 강조하고자 한다.
#디지털 대면수업 #실시간 온라인 수업 #가상 수업 #컴퓨터 매개 커뮤니케이션 #실시간 온라인 대학 수업 #온라인 수업 #질적 연구

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (1)

참고문헌 신청
Zhao Hui Li. / 2018 / 互联网背景下的高等教育改革路径 / 技术经济与管理研究 (2):96~99 google schola

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0