정보통신 기술의 발달은 이러닝이라는 교육방법을 창출시켰고, 사회의 요구에 따라 달라지고 있는 교육 환경에서 이러닝은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되어가고 있다. 그러나 이러닝의 급속한 발전에도 불구하고, 여전히 면대면 교육에 대한 선호도가 더 높은 것은 그 중심에 인간 교사의 역할이 있기 때문이다. 다양한 감성적, 사회적 교류가 가능한 면대면 교육과는 달리, 이러닝 환경에서는 인간적인 소통과 지원이 부족하다. 이는 학습자가 이러닝 교수-학습 상황에 자신이 몰입되어 있다는 인식 결여가 그 원인이 될 수 있다. 따라서 이러닝에서는 학습자가 학습과정에서 인식하는 교수실재감과 학습실재감을 향상시키기 위해, 다양한 방법을 연구하고 적용해야 할 필요성이 제기되고 있다.
교수실재감과 학습실재감 향상을 위한 다양한 방법들 중, 이러닝에서는 인간적인 소통과 교수-학습 지원이 가능한 튜터의 역할이 필요하다. 그러나 모든 강의에 인간 튜터를 고용하는 것은 고비용이 들뿐만 아니라 24시간 교수-학습 지원이 가능하지도 않다는 점에서 이들을 충분히 활용하기 어렵다는 단점이 있다. 이를 보완할 수 있는 다른 방법으로는 시스템적으로 가상의 튜터를 제공하는 방법이 있을 수 있다. 그러나 시스템적으로 제공되는 기존의 가상 튜터들은 학습자에게 교수-학습 지원을 수행하는 데 있어, 인지적, 감성적, 사회적 측면을 통합적으로 고려하지 않았거나 학습마다 제공되는 지원이 동일하다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 이와 같은 기존 연구들의 한계점을 종합적으로 개선하고자 ‘e-튜터’라고 명명한 가상 튜터를 설계 및 개발한 후, e-튜터의 효과를 교수실재감과 학습실재감 측면에서 검증해 보았다.
이와 같은 본 연구의 목적은 다음과 같은 연구문제를 통해 규명하고자 하였다.
1. 이러닝에서 교수실재감의 하위 변인인 내용구조화촉진, 학습활동촉진과 학습실재감의 하위 변인인 인지적실재감, 감성적실재감, 사회적실재감의 구조적 관계는 어떠한가?
2. e-튜터의 적용을 받은 집단과 받지 못한 집단 간에는 교수실재감의 하위 변인인 내용구조화촉진, 학습활동촉진과 학습실재감의 하위 변인인 인지적실재감, 감성적실재감, 사회적실재감의 잠재평균에 차이가 있는가?
3. e-튜터의 적용을 받은 집단과 받지 못한 집단 간에는 교수실재감의 하위 변인인 내용구조화촉진, 학습활동촉진과 학습실재감의 하위 변인인 인지적실재감, 감성적실재감, 사회적실재감 간의 경로계수에 차이가 있는가?
위와 같은 연구문제를 수행하기 위해서 먼저, 인지적, 감성적, 사회적 학습지원요소를 제공하는 e-튜터를 설계 및 개발해서 이러닝 시스템에 적용하였다. 개발된 e-튜터의 교육적 효과를 검증하기 위해, 교수실재감이 학습실재감에 영향을 미친다는 선행연구를 기반으로 교수-학습실재감 모형을 설정하였으며, 관련 연구문제 3가지와 이에 대한 가설을 수립한 후, 교수실재감과 학습실재감 측정도구를 사용하여 이를 검증하였다.
연구문제 1에서는 이러닝에서 교수실재감의 하위 변인이 학습실재감의 하위 변인에 미치는 영향에 관한 구조적 관계를 확인하였으며, 연구문제 2에서는 연구모형에서 잠재변인으로 사용된 내용구조화촉진, 학습활동촉진, 인지적실재감, 감성적실재감, 사회적실재감 변인의 잠재평균이 e-튜터의 적용여부에 따라 차이가 있는지를 잠재평균분석이라는 구조방정식 모형을 통해 검증하였다. 마지막으로 연구문제 3에서는 앞서 설정된 교수-학습실재감 모형에서의 구조적 관계가 e-튜터의 적용여부에 따라 차이가 있는지 다집단 분석을 사용하여 검증하였다.
본 연구에서는 위에서 제시한 3가지 연구문제를 수행하기 위해 다음과 같은 측정도구들이 사용되었다.
첫째, e-튜터는 교수실재감과 학습실재감의 향상을 목적으로 이러닝 시스템에서 사용될 수 있도록 개발된 가상의 튜터이다. e-튜터는 학습자의 학습 과정을 관찰하면서, 학습자에게 필요한 인지적, 감성적, 사회적 학습지원요소를 제공하는데, 이는 시스템적으로 자동화되어 있다.
둘째, 교수실재감 측정 도구는 기존 연구의 측정도구를 본 연구에 맞게 수정 및 보완한 것으로, 최초 15개의 문항으로 설정되었으나, 자료 분석 과정에서 다른 요인에 대한 부하량이 높아 구인 타당도를 저해하는 2개 문항이 삭제되면서, 내용구조화촉진 요인이 3개 문항, 학습활동촉진 요인이 10개 문항으로, 총 13개 문항으로 구성되었다. 이 중 학습활동촉진 요인의 10개 문항은 항목합산을 수행하여, 총 3개의 측정변수로 구성하였다. 단일 요인 내의 측정 변수를 일정한 수로 줄이기 위해 항목합산을 하는 경우에는 내용상 상관이 높은 문항으로 짝 지울 수 있다.
셋째, 학습실재감 측정 도구 또한 기존 연구의 측정도구를 본 연구에 맞게 수정 및 보완한 것으로, 최초 18개의 문항으로 설정되었으나 자료 분석 과정에서 상관계수가 낮거나, 다른 요인에 대한 부하량이 높아 구인 타당도를 저해하는 8개 문항을 삭제하니, 인지적실재감 요인이 3개 문항, 감성적실재감 요인이 3개 문항, 사회적실재감 요인이 4개 문항으로, 총 10개 문항이 구성되었다.
한편, 본 연구는 국내 이러닝 서비스 업체 H사에서 제공하는 이러닝 강좌를 수강하는 학습자들을 대상으로 하며, 위에서 언급된 세가지 연구 도구들을 사용해서 수행되었다. 불성실하게 응답한 22명을 제외한 총 417명의 자료에 대한 분석이 이루어졌으며, 이 중 202명의 학습자들은 수강 중에 e-튜터를 제공 받은 실험집단이며, 다른 215명의 학습자들은 e-튜터를 제공 받지 못한 비교집단이다.
수집된 자료에 대해서는 다음과 같은 결과분석을 수행하였다.
첫째, 연구문제 1에서 설정하고 있는 연구모형은 구조방정식으로 분석되었다. 따라서 수집된 자료가 구조방정식의 기본 가정을 충족하고 있는지를 검토하기 위해, 전체 자료에 대한 기술통계분석과 상관분석, 측정모형에 대한 타당성 분석을 수행하였다.
둘째, 연구문제 2에서는 교수-학습실재감 모형에 사용된 잠재변인들의 잠재평균이 e-튜터 적용여부에 따라 차이가 있는지 검증하기 위해, 구조방정식을 이용한 잠재평균분석을 사용하였다. 이는 잠재평균분석이 집단 간 잠재변인의 평균 차이를 구하는 방법으로, 측정오차를 고려한다는 점에서 기존의 t-검증이나 변량분석 보다 적절한 방법이기 때문이다. 잠재평균분석을 수행하기 위해서는 형태동일성, 측정동일성, 절편동일성이 먼저 검증되어야 하는데, 본 연구에서는 연구문제 2를 위한 이 세 가지 동일성 가정이 모두 충족되는 것으로 나타났다. 따라서 잠재평균분석이 수행되었으며, 추정된 잠재평균의 상대적인 효과는 Cohen의 효과크기를 사용하여 검증하였다. 효과크기를 구하는데 필요한 공통의 표준편차 값은 요인분산동일성 검증을 통해 얻었다.
셋째, 연구문제 3에서는 교수-학습실재감 연구모형에서 e-튜터 적용여부에 따른 구조적 관계의 차이를 분석하기 위해서 다집단 분석을 수행하였다. 다집단 분석은 구조방정식 모형을 통해 집단간 경로계수를 비교하는 방법으로, 측정동일성 제약과 집단 간 등가제약을 통해 검증할 수 있다. 본 연구에서는 연구문제 3을 위해 이 두 가지 제약 방법을 모두 수행하였으며, 결과적으로 교수-학습실재감 모형에서 나타나는 집단간 경로계수의 차이를 비교해 보았다.
이상의 과정을 통해 얻은 연구 결과 및 논의는 다음과 같다.
첫째, 연구문제 1에서는 이러닝 환경에서 교수실재감 하위 변인은 대체적으로 학습실재감의 하위 변인에 직접적인 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 우선, 교수실재감의 하위 변인 중 학습활동촉진은 인지적, 감성적, 사회적실재감 요인에 모두 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 교수실재감의 하위 변인 중 내용구조화촉진은 인지적실재감에만 정적 영향을 미치며, 사회적실재감에는 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 감성적실재감에는 통계적으로 유의하지 않아, 수정모형에서는 해당 경로를 삭제하였다.
이와 같은 결과를 통해 얻을 수 있는 시사점은 다음과 같다. 내용구조화촉진이 사회적실재감에 미치는 영향을 제외하고는, 이러닝에서 교수실재감의 하위 변인들이 학습실재감의 하위 변인들의 향상에 대부분 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타난 만큼, 교수실재감을 높이기 위한 전략들이 이러닝에 많이 적용될 필요가 있음을 다시 한번 확인할 수 있었다. 하지만, 내용구조화촉진이 사회적실재감에 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 학습 내용에 대한 구조화가 사회적인 활동 보다 개인적인 수행을 위주로 설계되었거나, 연구대상이 성인학습자인 만큼 성인학습자의 상황적, 내재적 특성이 고려되지 않았음을 시사하기 때문에, 이에 대한 근본적인 원인을 심층적으로 규명하여 향후 이러닝 설계에 통합할 필요가 있다고 판단된다.
둘째, 연구문제 2에서는 e-튜터 적용 집단과 미적용 집단에 대해 잠재평균분석을 수행한 결과, 학습자들이 인지한 교수실재감과 학습실재감 하위 변인들의 잠재평균은 e-튜터 적용 집단에서 모두 더 높은 것으로 밝혀졌다. 즉, 내용구조화촉진, 학습활동촉진, 인지적실재감, 감성적실재감, 사회적실재감 요인의 잠재평균은 e-튜터의 학습지원을 적용 받은 집단이 이를 적용 받지 못한 집단 보다 통계적으로 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 이들 차이의 효과크기는 감성적실재감 요인에서는 큰 것으로, 내용구조화촉진, 사회적실재감 요인에서는 중간 이상, 인지적실재감과 학습활동촉진 요인에서는 중간 수준인 것으로 나타났다.
이와 같은 결과를 통해 얻을 수 있는 시사점은 다음과 같다. 이러닝에서 e-튜터의 학습지원은 교수실재감과 학습실재감 증진에 효과적이라는 점이 발견되었다. 이는 학습자가 인간 튜터가 아닌 e-튜터를 교수자로서 인지하고 있음을 의미하기 때문에, e-튜터의 학습지원에 의해서도 교수실재감과 학습실재감이 향상될 수 있음을 시사한다. 결과적으로, 인간 튜터의 교수-학습 지원과 존재감이 부족한 이러닝 환경에서, 튜터의 역할에 대한 개선책으로 e-튜터를 이러닝 시스템 내에 적용해 보는 것은 좋은 방법이 될 수 있을 것이다.
또한, 감성적실재감 요인에서 잠재평균 차이가 더 크게 나타난 점은 캐릭터 형태로 제공되는 e-튜터의 학습지원이 학습자의 감성을 자극한다고 볼 수 있기 때문에, 이는 이러닝에서 감성적 교류의 부족함을 개선할 수 있는 방법으로 e-튜터 적용이 효과적임을 시사한다고 볼 수 있다. 뿐만 아니라 연구문제 1의 결과를 볼 때, 감성적실재감은 학습활동촉진에만 영향을 받는다. 결국, 이러닝에서는 교수자의 학습활동 촉진이 조금만 향상되어도 학습자의 감성적 실재감에 크게 영향을 미치는 만큼, e-튜터의 학습활동촉진 전략을 보다 강화할 필요가 있다.
셋째, 연구문제 3에서는 앞서 설정한 교수-학습실재감 모형에서 볼 때, 기업에 종사하고 있는 성인학습자를 대상으로 한 e-튜터 적용 집단과 미적용 집단의 경로계수는 모두 통계적으로 유의미한 차이가 없는 것으로 분석되었지만, 측정동일성 제약을 통해 나타난 경로계수는 동일한 수준에서 비교가 가능하기 때문에 이를 정리하면 다음과 같다. 교수실재감의 하위 변인인 내용구조화촉진이 인지적실재감에 미치는 영향은 e-튜터 미적용 집단에서 상대적으로 더 높게 나타난 반면, 교수실재감의 하위 변인인 내용구조화촉진이 사회적실재감에 미치는 부적 영향은 e-튜터 적용 집단에서 상대적으로 더 낮게 나타났다. 이러한 분석 결과는 기업에 종사하면서 독립적이고 개별적인 학습을 원하는 성인학습자의 경우, e-튜터의 잦은 중재가 학습에 대한 몰입을 방해함으로써 인지적실재감을 더 낮출 수 있는 가능성이 있기 때문인 것으로 사료된다. 반대로 캐릭터를 동반한 e-튜터의 사회적 측면의 학습지원은, 학습자가 느끼는 사회적 교류 또는 활동에 대한 부정적인 인식이나 태도를 다소 감소시킨 것으로 추측해 볼 수 있다.
이상의 연구결과를 바탕으로 후속연구에 대한 제언을 하면 다음과 같다.
첫째, 본 연구에서는 e-튜터의 학습지원요소를 분리하여 각각의 학습지원요소들이 어떤 효과를 가지는지, 교수-학습실재감 모형과 어떤 구조적 관계를 가지는지에 대해서는 따로 검증하지 않았다. 따라서 e-튜터의 여러 학습지원요소들 중 어떤 요소들이 더욱 효과적인지 살펴보기 위해서는 추가적인 연구가 필요할 것으로 보인다.
둘째, 본 연구는 e-튜터의 효과성 검증을 교수실재감과 학습실재감 측면에서만 살펴보았다. 그러나 e-튜터의 효과성에 대한 신뢰를 보다 높이기 위해서는 학업성취도나 학습 만족도, 학습 지속의향 같은 다른 학습성과 변인들과의 관계에서도 그 효과를 검증할 필요가 있을 것이다.
셋째, e-튜터에 대한 지속적인 연구를 통해, e-튜터를 이러닝 뿐만 아니라 M-러닝이나 U-러닝, IPTV 등 다양한 교육 환경에 적용해 볼 필요가 있을 것이다. 그리고 서로 다른 환경에 적용된 e-튜터의 학습지원요소가 어떻게 달라지는지, 교수실재감과 학습실재감 증진에는 어떠한 효과가 있는지 규명해 볼 필요가 있다.
넷째, 연구 대상을 달리해서 e-튜터를 적용했을 경우에도 교수실재감과 학습실재감 향상에 대한 효과 차이가 있는지, 차이가 있다면 왜 이러한 차이가 발생하는지 교육적, 사회적, 문화적 차원, 혹은 양적, 질적으로 다양한 각도에서 분석해 볼 것을 제안한다. 본 연구에서는 기업에 종사하고 있는 성인학습자를 대상으로 e-튜터를 적용했는데, 이를 통해 나타난 연구 결과는 학교라는 학습상황과 학습행태나 컴퓨터 리터러시가 다른 초•중•고등학생 또는 대학생으로부터 도출된 결과와 다를 수 있다.
다섯째, 교수실재감과 학습실재감 측정을 보다 정확하고 포괄적으로 하기 위해서, 개별학습뿐만 아니라 협력학습 측면에서 고려된 다양한 인지적, 감성적, 사회적 학습지원요소가 제공될 수 있도록 연구해 볼 것을 제안한다. 인지적, 감성적, 사회적 측면의 학습지원요소들이 균형적으로 제공된 e-튜터로부터 인지된 교수실재감과 학습실재감은, 이러닝에서 교수실재감과 학습실재감을 증진시킬 수 있는 e-튜터의 효과성에 더 많은 신뢰성을 부여할 수 있을 것으로 사료된다.

The progress in Information Technology influenced the creation of e-learning, a type of educational methods. As the educational environments change along with the current societal requirements, it is becoming a requirement not a choice. However, despite the growing influence of e-learning on educational methods, tools, and environments, "face-to-face" education is still considered crucial. This phenomenal gap has turned the attention to the emotional and social presence that students experience, during an e-learning session where teaching and learning presence interact. In this study, it is hypothesized that the tutor’s role influences the improvement of teaching and learning presence of students. Nevertheless, ‘a human tutor’ cannot fully facilitate the perplexing dynamics of online students during their learning journey. Thus, this study is dedicated to suggest e-Tutor as a solution to enhance teaching and learning presence and to facilitate online students during the entire learning period. An e-Tutor application was developed to provide cognitive, emotional, and social learning supports automatically and implemented to an e-learning system. The learning support applied was designed based on human tutor’s role in the e-learning.
The purpose of this study is to verify the effects of e-Tutor on teaching and learning presence through structural equation modeling. The sub-variables of teaching presence consist of facilitation of content organization and learning activity. And the sub-variables of learning presence consist of cognitive, emotional, and social presence. For this study, first, we investigate the casual relationship among the variables related to teaching and learning presence. Second, we explore differences between e-Tutored group and non-e-Tutored group in perceived teaching and learning presence sub-variables by means of Latent Mean Analysis. Third, we examine how the casual relationship among the variables related to teaching and learning presence are influenced by the differences in the structural relationships of e-Tutored group and non-e-Tutored group.
The research questions in this study were as follows:
1. What is the structural relationship among teaching presence (facilitation of content organization and learning activity), learning presence (cognitive, emotional, and social presence), and their sub-variables?
2. Is there a latent mean difference between e-Tutored group and non-e-Tutored group in terms of facilitation of content organization and learning activity as teaching presence sub-variables and cognitive, emotional, and social presence as learning presence sub-variables?
3. Is there an influence difference between e-Tutored group and non-e-Tutored group in terms of facilitation of content organization and learning activity as teaching presence sub-variables and cognitive, emotional, and social presence as learning presence sub-variables?
For this study, a theoretical model of casual relationships among teaching and learning presence sub-variables was developed. Then, a survey was conducted on the learners who were enrolled in an e-learning course at H Company in Korea. A total of 417 samples were analyzed for this research. Among the 417 learners, 202 learners were placed in the experimental group with the e-Tutor and the remaining 215 learners in the comparative group without the e-Tutor. Tools for measuring perceived teaching and learning presence were used based on previous research and were validated. Reliability were validated using Cronbach α, and an EFA(exploratory factor analysis) were performed to verify the sub-variables. Also, in this study, descriptive statistics, correlation analysis, structural equation modeling analysis, latent mean analysis, multi-group analysis, and Cohen’s d were used for statistical analysis. Meanwhile, for the latent mean analysis, we verified configural invariance, metric invariance, and scalar invariance. And, for the multi-group analysis, metric invariance constrains and cross-group equality constraints were verified.
The major findings of this study are as follows.
First, all teaching presence sub-variables had positive effects on cognitive presence significantly. Especially, facilitation of learning activity had significant positive effect on emotional and social presence. However, it had significant negative effect on social presence and no significant effect on emotional presence. Despite these two relationships, the majority of the structural relationship among teaching presence and learning presence, except for the link between facilitation of learning activity and social presence, are shown to affect positively, the result implies that it is critical to establish specific strategies to enhance teaching presence in e-learning. The negative or null influence of teacher’s facilitating content organization may be due to the e-learning content itself, in that its instructional design was emphasizing more on individual activities than social work and not considering the situational or internal characteristics of adult learners.
Second, the e-Tutored group was found to have higher latent mean on facilitation of content organization and learning activity as teaching presence sub-variables and cognitive, emotional, and social presence as learning presence sub-variables as compared to the non-e-Tutored group. This e-Tutored effect was significantly large, with effect sizes as measured by Cohen’s d of .716, .254, .486, .821, and .625 for facilitation of content organization, facilitation of learning activity, cognitive presence, emotional presence, and social presence, respectively. Especially, the effect size of emotional presence was the highest. These results implicate that e-Tutor was found to be very effective at increasing teaching and learning presence. And it suggests that e-Tutor can be perceived as the role of the instructor in e-learning. Thus, it can be an effective strategy to use e-Tutor in e-learning system to increase teaching and learning presence in e-learning.
Third, facilitation of learning activity as teaching presence sub-variables had positive effects on cognitive, emotional, and social presence significantly in both experimental and non-experimental groups. But facilitation of content organization as teaching presence sub-variables had negative effects on social presence significantly in two groups. Also, it had positive effects on cognitive presence in two groups but it was statistical significant only in non-e-Tutored group. However there are no significant differences between all the structural path coefficients of e-Tutored group and non-e-Tutored group in the structural model. Especially, the negative effect on the social presence was somewhat reduced. These results indicate that the research model of casual relationship among teaching and learning presence sub-variables could be used in both groups and e-Tutor helps to improve learning presence sub-variables through teaching presence sub-variables.
Based on the results of this study, further research is suggested as follows.
First, in this study, there was no verification on the effects of individual supporting functions provided in e-Tutor. As an effort to optimize the development of e-Tutor, further studies can focus on identifying the different influences of each learning support function in e-Tutor and verifying the more or less influential functions. Moreover, there is a need for seeking more objective and standard methods of collecting the data to scientifically and precisely estimate learning support factors of e-Tutor.
Second, continuous study on e-Tutor is necessary for not only e-learning environments but also for m-learning or u-learning or IPTV. After reliable studies are accumulated, this could help us see the difference that e-Tutor introduces to various learning environments.
Third, it might be interesting to change the target group of the study to find out what differences e-learning make, for instance, in terms of educational, social, cultural aspects. In this study, e-Tutor was applied to adult learners in corporate environments. Therefore, elementary, middle, or high school or university students can participate in further studies to examine difference.
Fourth, in order to estimate teaching and learning presence in a more precise way, focusing on collaborative learning that include emotional and/or social learning aspects are called for. It is expected that using e-Tutor on learning activities that provide a balanced portion of cognitive, emotional, social supports will make the study results more trustworthy.