대학교수의 실시간 온라인 수업 수행 능력, 테크놀로지 자기효능감 및 교수역량의 구조관계 = Structural Relationships Among University Professors’ Performance in RealTime Online Classes, Technology Self-Efficacy and Teaching Competency
저자
발행사항
완주 : 우석대학교 일반대학원, 2023
학위논문사항
학위논문(박사) -- 우석대학교 일반대학원 , 교육및문화콘텐츠개발학과 문화교육 콘텐츠 개발 , 2023. 2
발행연도
2023
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
전북특별자치도
형태사항
xiii, 226 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: 백종남
UCI식별코드
I804:45017-200000662875
소장기관
이 연구는 현재 중국 대학교수의 실시간 온라인 수업 수행능력, 테크놀로지
자기효능감, 교수역량의구조적관계를연구하였다.
이 연구는 중국 대학교수를 대상으로 편의 표본추출(convenience sampling)을
적용하여 자료 수집하였다. 이 연구를 위해 산시성 등 총 20개 성(省), 시(市) 그리고
자치구 지역의 대학교수를 선정했다. 이 연구의 자료를 수집하기 위해 중국 온라인
설문조사시스템인(www.wjx.cn 问卷星)과위챗(we chat)을이용하여QR코드를통해
대학교수들에게온라인설문지를배포하였다. 그결과로대학교수707명이설문조사에
참여했으며(회수율 98%), 그중 군사학 전공인 11명의 참여자를 삭제하고 나머지
696명의자료를분석대상으로삼았다.
이 연구의 도구는 교수역량 측정도구, 실시간 온라인 수업 수행능력 측정도구,
테크놀로지자기효능감측정도구이다.
이 연구의 절차는 설문조사를 통한 조사연구로서, 선행연구 분석 및 가설설정,
측정도구 제작 및 검증, 예비조사, 표본 추출 및 설문지 배포, 설문조사 결과 수합 및
자료분석의단계로이루어졌다.
이연구에서 데이터 처리를 위해 SPSS v.26.0 및 AMOS v.24.0을 사용했다. 중국
대학교수의 교수역량, 테크놀로지 자기효능감, 실시간 온라인 수업 수행능력을
알아보기 위해 평균과 표준편차를 각각 구하고, 중국 대학교수의 변인별교수역량,
테크놀로지 자기효능감, 실시간 온라인수업 수행능력에차이가 있는지알아보기 위해
변인 특성에 따라 t-검정과 일원배치분산분석을 실행하였으며, 각변인과 전공계열
간의상호작용효과는이원배치분산분석을실행하였다. 중국대학교수의실시간온라인
수업 수행능력이 테크놀로지 자기효능감을 매개하여 교육역량에 영향을 미치는지
알아보기 위해 구조방정식 경로분석을 실행하였으며, 모형 수정 과정을 통해 최종
모형을 도출하였다. 최종모형에서 대학 교수의 전공계열에 따른 조절효과가 있는지
알아보기위해AMOS 다중집단분석을실행하였다.
이연구의결과는다음과같다.
첫째, 중국대학교수의교육역량중에는소통협력능력이가장높고교육혁신능력이
가장 낮다. 중국 대학교수의 교수역량의 변량에 따른 차이는 다음과 같다. (1) 중국
대학교수의 교수역량은 성별 차이가 있다. (2) 중국 대학교수의 교수역량은 연령별
차이가 있다. (3) 중국 대학교수의 교수역량은 교육경력에 따라 차이가 없다. (4) 중국
대학교수의교수역량은최종학력에따라차이가있다. (5) 중국대학교수의교수역량은
직위에 따라 차이가 있다. (6) 중국 대학교수의 교수역량은 온라인 수업 관련
연수경력에따라차이가있다. (7) 중국대학교수의교수역량은전공계열에따라차이가
없다.
둘째, 중국 대학교수의 실시간 온라인수업 수행능력 중에 교수효능감이 가장 높고
상황적응이 가장 낮다. 중국 대학교수의 변인에 따른 실시간 온라인 수행능력의
차이는다음과같다. (1) 중국대학교수의실시간온라인수업수행능력은성별차이가
없다. (2)중국 대학교수의 실시간 온라인수업 수행능력은 연령별 차이가 없다. (3)
중국 대학교수의 실시간 온라인수업 수행능력은 교육경력에 따라 차이가 없다. (4)
중국 대학교수의 실시간 온라인수업 수행능력은 최종학력에 따라 차이가 있다. (5)
중국 대학교수의 실시간 온라인 수업 수행능력은 직위별 차이가 없다. (6) 중국
대학교수의 실시간 온라인수업 수행능력은 온라인수업 관련 연수경력에 따라 차이가
있다. (7) 중국 대학교수의 실시간 온라인수업 수행능력은 전공계열에 따라 차이가
없다.
셋째, 중국 대학교수의 테크놀로지 자기효능감은 긍정적 테크놀로지 자기효능감이
높은 반면, 부정적 테크놀로지 자기효능감은 낮다. 중국 대학교수의 변량에 따른
테크놀로지자기효능감의차이는다음과같다. (1) 중국대학교수의테크놀로지긍정적
테크놀로지 자기효능감에서 성별 차이가 있다. (2) 중국 대학교수의 테크놀로지
자기효능감에서 긍정적 테크놀로지 자기효능감과 부정적 테크놀로지 자기효능감에서
연령별차이가있다. (3) 중국대학교수의테크놀로지자기효능감에서교육경력에따라
긍정적 테크놀로지 자기효능감 차이가 있다. (4) 중국 대학교수의 테크놀로지
자기효능감에서 최종학력에 따라 긍정적 테크놀로지 자기효능감과 부정적 테크놀로지
자기효능감 차이가 있다. (5) 중국 대학교수의 테크놀로지 자기효능감에서 직위별
긍정적테크놀로지자기효능감과부정적테크놀로지자기효능감차이가있다. (6) 중국
대학교수의 테크놀로지 자기효능감에서 연수경력에 따라 긍정적 테크놀로지
자기효능감 차이가 있다. (7) 대학교수의 테크놀로지 자기효능감에서 전공계열에 따라
긍정적테크놀로지자기효능감과부정적테크놀로지자기효능감차이가있다.
넷째, 중국 대학교수의 온라인 수업 수행능력이 교수역량에 영향을 미치고 있으며,
테크놀로지 자기효능감을 긍정적 테크놀로지 자기효능감과 부정적 테크놀로지
자기효능감으로분리하였을 때부분 매개효과가 있음이확인되었다. 중국 대학교수의
교수역량, 실시간온라인수업수행능력, 테크놀로지 자기효능감의 구조적 관계에서
교수의전공계열별조절효과는유의하지않았다.
이 연구는 중국 대학교들의 온라인 수업 수행능력, 테크놀로지 자기효능감,
교수역량의 구조관계를 분석함으로써, 포스트 코로나 시대에 요구되는 변화요구에
능동적으로 대응하는 대학교수들의 정보기술및 교수역량을 어떻게 높이고육성할 수
있는지에대한기초적인자료로활용될것으로기대된다.
중국대학교수의테크놀로지자기효능감을높이는것이교수현장에테크놀로지실제
능력으로 전환하여 교수의 기술통합을 성공적으로 실시할 수 있는 필수적이고 중요한
조건이다. 정보화 시대 정보통신기술을 이용하여 중국 대학교수의 교수역량 향상을
위한 교수-학습 플랫폼을 지원하고 개선하며, 교원의 교수능력을 배양하기 위한
인프라를구축하는것이필요하다. 이를위해교육정보화하드웨어시설에대한투자를
늘리고 기존 정보기술 설비를 합리적으로 운영하며 교내 자원배분을 최적화하는 등
과학화된교수관리를실시해야한다.
This study investigated the structural relationships among current Chinese
university professors’ real-time online class performance competency,
technology self-efficacy and teaching competency.
The author collected data by applying convenience sampling to Chinese
university professors, and who were invited for this study from the following
regions of Shaanxi, Hebei, Gansu, Shandong, Shanghai, Anhui, Ningxia Hui
Autonomous Region, Beijing, Inner Mongolia, Henan, Shanxi, Guangdong,
Guangxi, Jiangxi, Jiangsu, Jilin, Xinjiang Uyghur Autonomous Region,
Chongqing municipality, and Heilongjiang, etc. For data collection,
questionnaires were distributed through wjx.cn (online questionnaire platform)
and WeChat. As a result, a total of 707 university professors from 20 provinces,
municipalities, and autonomous regions participated in the survey (98% effective
rate), among which 11 participants majoring in military science were deleted, and
the remaining 696 participants were analyzed.
The tools applied in this study are as follows: teaching competency measuring
tool, real-time online class performance measuring tool, and technology selfefficacy measuring tool.
The procedure of the research was a study through a questionnaire survey,
which consisted of preceding research analysis and hypothesis establishment,
measurement tool production and verification, preliminary investigation, sample
extraction, questionnaire distribution, survey result collection, and data analysis.
For the data analyzing part, SPSS v.26.0 and AMOS v.24.0 were applied in
this dissertation. In order to find out the teaching capacity, technology selfefficacy, and real-time online class performance ability of Chinese university
professors, the average and standard deviation were calculated, respectively, and
whether there was a difference in teaching capacity, technology self-efficacy, and
real-time online class performance ability by the variable of Chinese university
professors by the author, and at the same time, aims to find out, t-test and oneway analysis of variance were conducted according to the characteristics of
variables, and two-way analysis of variance was performed for the interaction
effect between each variable and major series. Structural equation path analysis
was conducted as well by the author to find out whether Chinese university
professors’ competency to perform real-time online classes has an effect on
educational capacity by mediating technology self-efficacy, and the final model
was derived through a model modification process. In the final model, AMOS
multi-group analysis was performed to find out if there was a moderating effect
according to the major of university professors.
The findings of this study are as follows.
Firstly, among the educational capabilities of Chinese university professors,
the ability to communicate and cooperate is the highest, while the ability to
innovate education is the lowest. The differences according to the variance of the
teaching capacity of Chinese university professors are as follows. (1) Gender
differences are confirmed in the teaching capacity of Chinese university
professors. (2) There is a difference in the teaching capacity of Chinese university
professors by age. (3) No difference in the teaching capacity of Chinese
university professors according to their educational experience is found. (4) The
teaching capacity of Chinese university professors differs depending on the final
academic background. (5) The teaching capacity of Chinese university professors
differs depending on the position. (6) The teaching capacity of Chinese university
professors differs depending on the training experience related to online classes.
(7) There is no difference in the teaching capacity of university professors
according to their majors.
Secondly, among Chinese university professors’ ability to perform real-time
online classes, teaching efficacy is the highest, while situation adaptation is the
lowest. Differences in technology self-efficacy according to variables of Chinese
university professors are as follows. (1) There is no gender difference in the
ability of Chinese university professors to perform real-time online classes. (2)
No difference in the ability of Chinese university professors to perform real-time
online classes by age has been proved. (3) There is no difference in the ability of
Chinese university professors to perform real-time online classes according to
their educational experience. (4) The ability of Chinese university professors to
perform real-time online classes differs depending on the final level of education.
(5) There is no difference in the ability of Chinese university professors to
conduct real-time online classes by position. (6) The ability of Chinese university
professors to perform real-time online classes differs depending on their training
experience related to online classes. (7) There is no difference in the ability of
Chinese university professors to conduct real-time online classes depending on
their major.
Thirdly, among Chinese university professors’ ability to perform real-time
online classes, teaching efficacy is the highest, while situation adaptation is the
lowest. The difference in technology self-efficacy according to the variance of
Chinese university professors is as follows. (1) There is no gender difference in
the ability of Chinese university professors to perform real-time online classes.
(2) No difference in the ability of Chinese university professors to perform realtime online classes by age has been confirmed. (3) There is no difference in the
ability of Chinese university professors to perform real-time online classes
according to their educational experience. (4) The ability of Chinese university
professors to perform real-time online classes differs depending on the final level
of education. (5) There is no difference in the ability of Chinese university
professors to conduct real-time online classes by position. (6) The ability of
Chinese university professors to perform real-time online classes differs
depending on their training experience related to online classes. (7) There is no
difference in the ability of Chinese university professors to conduct real-time
online classes depending on their major.
Fourthly, it was confirmed that the online class performance ability of Chinese
university professors has an effect on teaching capacity, and there is a partial
mediating effect when technology self-efficacy is separated into positive and
negative efficacy. In the structural relationship among Chinese university
professors’ teaching ability, real-time online class performance ability, and
technology self-efficacy, the moderating effect of professors’ major fields was
not significant.
Increasing the self-efficacy of technology in Chinese university professors is
an essential and important condition for successfully implementing technology
integration of professors by transforming technology into practical skills in the
teaching field. In the information age, it is necessary to support and improve the
school learning platform to improve the teaching capacity of Chinese university
professors using information and communication technology, and to build an
infrastructure to cultivate the teaching capacity of teachers. To this end, it is
necessary to increase investment in educational information technology hardware
facilities, rationally plan existing information technology facilities, optimize
resource allocation in schools, and conduct scientific teaching management.
This study analyzed the structural relationship among Chinese universities’
ability to perform online classes, self-efficacy in technology, and teaching
capacity. It is expected that it will be used as basic data for possible.
분석정보
서지정보 내보내기(Export)
닫기소장기관 정보
닫기권호소장정보
닫기오류접수
닫기오류 접수 확인
닫기음성서비스 신청
닫기음성서비스 신청 확인
닫기이용약관
닫기학술연구정보서비스 이용약관 (2017년 1월 1일 ~ 현재 적용)
| 주요 개정내역 | 변경 사유 |
|---|---|
| · 수탁업체 콘소시엄 기관명 및 위탁기간 명시 | · 제6조(개인정보 처리업무의 위탁) 구체화 |
한국교육학술정보원은 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.
주요 개인정보 처리 표시(라벨링)
목 차
제1조(개인정보의 처리 목적)
제2조(개인정보의 처리 및 보유 기간)
제3조(처리하는 개인정보의 항목)
제4조(개인정보파일 등록 현황)
제5조(개인정보의 제3자 제공)
제6조(개인정보 처리업무의 위탁)
제7조(개인정보의 파기 절차 및 방법)
제8조(정보주체와 법정대리인의 권리·의무 및 그 행사 방법)
제9조(개인정보의 안전성 확보조치)
제10조(개인정보 자동 수집 장치의 설치·운영 및 거부)
제11조(개인정보 보호책임자)
제12조(개인정보의 열람청구를 접수·처리하는 부서)
제13조(정보주체의 권익침해에 대한 구제방법)
제14조(추가적 이용·제공 판단기준)
제15조(개인정보 처리방침의 변경)
제1조(개인정보의 처리 목적)
제2조(개인정보의 처리 및 보유 기간)
3년
또는 회원탈퇴시까지5년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한3년
(「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한2년
이상(개인정보보호위원회 : 개인정보의 안전성 확보조치 기준)
제3조(처리하는 개인정보의 항목)
제4조(개인정보파일 등록 현황)
개인정보파일 검색(privacy.go.kr)| 개인정보파일의 명칭 | 운영근거 / 처리목적 | 개인정보파일에 기록되는 개인정보의 항목 |
보유기간 | |
|---|---|---|---|---|
| 학술연구정보서비스 이용자 가입정보 | 한국교육학술정보원법 정보추제 동의 | 필수 | ID, 비밀번호, 성명, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야, 웹진메일 수신동의 여부 | 3년 또는 탈퇴시 |
| 선택 | 소속기관명, 소속도서관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 휴대전화, 주소 | |||
제5조(개인정보의 제3자 제공)
제6조(개인정보 처리업무의 위탁)
제7조(개인정보의 파기 절차 및 방법)
제8조(정보주체와 법정대리인의 권리·의무 및 그 행사 방법)
제9조(개인정보의 안전성 확보조치)
제10조(개인정보 자동 수집 장치의 설치·운영 및 거부)
제11조(개인정보 보호책임자)
| 구분 | 담당자 | 연락처 |
|---|---|---|
| KERIS 개인정보 보호책임자 | 정보보호본부 안재호 |
- 이메일 : jinuk@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0158 - 팩스번호 : 053-714-0195 |
| KERIS 개인정보 보호담당자 | 개인정보보호부 송진욱 | |
| RISS 개인정보 보호책임자 | 교육학술데이터본부 정광훈 |
- 이메일 : giltizen@keris.or.kr - 전화번호 : 053-714-0149 - 팩스번호 : 053-714-0194 |
| RISS 개인정보 보호담당자 | 학술진흥부 길원진 |
제12조(개인정보의 열람청구를 접수·처리하는 부서)
제13조(정보주체의 권익침해에 대한 구제방법)
제14조(추가적인 이용ㆍ제공 판단기준)
제15조(개인정보 처리방침의 변경)
자동로그아웃 안내
닫기인증오류 안내
닫기귀하께서는 휴면계정 전환 후 1년동안 회원정보 수집 및 이용에 대한
재동의를 하지 않으신 관계로 개인정보가 삭제되었습니다.
(참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)
신규회원으로 가입하여 이용 부탁 드리며, 추가 문의는 고객센터로 연락 바랍니다.
- 기존 아이디 재사용 불가
휴면계정 안내
RISS는 [표준개인정보 보호지침]에 따라 2년을 주기로 개인정보 수집·이용에 관하여 (재)동의를 받고 있으며, (재)동의를 하지 않을 경우, 휴면계정으로 전환됩니다.
(※ 휴면계정은 원문이용 및 복사/대출 서비스를 이용할 수 없습니다.)
휴면계정으로 전환된 후 1년간 회원정보 수집·이용에 대한 재동의를 하지 않을 경우, RISS에서 자동탈퇴 및 개인정보가 삭제처리 됩니다.
고객센터 1599-3122
ARS번호+1번(회원가입 및 정보수정)