테크놀로지 기반 자기조절 지원의 효과에 대한 메타분석

• 영문명: A Meta-analysis on the Effects of Technology-based Self-regulation Support
• 발행기관: 한국교육방법학회
• 저자명: 김혜준 진명화 이주원 박하은 임규연
• 간행물 정보: 『교육방법연구』제35권 제2호, 295~327쪽, 전체 33쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.05.31

국문 초록

본 연구는 메타분석을 통해 온라인 학습 맥락에서 테크놀로지 기반 자기조절 지원 처치의 효과를 종합적으로 파악함으로써 자기조절 지원 도구 설계에 대한 시사점을 제공하는 데 목적이 있다. 이를 위해 Web of Science와 Scopus에서 2012년부터 2022년 9월까지 발표된 논문 중 기준에 부합하는 총 33편의 연구를 선정하였다. 그 가운데 1편은 다수의 연구 사례를 포함하고 있어, 이를 반영한 총 35건의 연구 사례 수를 바탕으로 메타분석을 실시하였다. 이를 통해 테크놀로지 기반 자기조절 지원의 전체 효과 크기, 종속변인별(인지, 정의, 자기조절) 효과 크기, 자기조절의 하위요인별(인지 조절, 메타인지 조절, 행동 조절, 동기 조절) 효과 크기, 조절변인별(지원 대상, 지원 유형, 지원 목적, 개별화의 유무) 효과 크기를 산출하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 테크놀로지 기반 자기조절 지원의 전체 효과 크기는 0.49로 중간 정도의 효과 크기로 나타났다. 둘째, 종속변인의 속성 관련하여 인지적 영역과 자기조절에서 다소 작은 효과 크기를, 정의적 영역에서는 통계적으로 유의하지 않은 효과 크기를 보였다. 자기조절의 하위요인으로는 행동 조절과 메타인지 조절에서 다소 작은 효과 크기 를, 인지 조절과 동기 조절에서 작은 효과 크기로 나타났다. 셋째, 조절변인 중 지원 유형과 처치의 개별화 여부에 따른 효과 크기가 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 지원 유형은 시스템, 대시보드, 복합적 지원, 프롬프트 순으로 효과 크기가 크게 나타났으며 개별화된 지원을 제공하는 도구가 그렇지 않은 도구보다 큰 효과 크기가 나타남을 확인할 수 있었다. 결론적으로 본 연구는 메타분석을 통해 테크놀로지 기반 자기조절 지원 처치의 효과를 종합적으로 분석할 수 있었으며, 이를 바탕으로 자기조절 지원 도구 설계를 위한 시사점을 제시하였다.

영문 초록

This study conducted a meta-analysis to explore the effects of technology-based self-regulation interventions in online learning and to provide insights for designing self-regulation support tools. Based on the selection criteria, 33 studies published from 2012 to September 2022 were included in the final analysis, and one of the studies conducted three experiments resulting in 35 effect sizes in total. This study calculated the effect sizes of overall technology-based self-regulation support, dependent variables, sub-factors of self-regulation, and moderating variables. The results of the study are as follows: First, the overall effect size of technology-based self-regulation support was 0.49, indicating a moderate effect size. Second, among the dependent variables, slightly small effect sizes were shown in the cognitive and self-regulation variables, while the effect size of the affective variable was statistically not significant. Third, among the moderating variables, support types and personalized intervention reached statistical significance. By support types, the effect size was larger in the order of the system, dashboard, mixed support, and prompt. Interventions providing personalized support had a larger effect size than those that did not. In conclusion, this study comprehensively analyzed the effects of technology-based self-regulation support using a meta-analysis, which provided implications for the design of self-regulation support tool

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구 방법

Ⅳ. 연구 결과

Ⅴ. 결론 및 논의

참고문헌

키워드

자기조절 자기조절학습 테크놀로지 기반 자기조절 지원 메타분석 self-regulation self-regulated learning technology-based self-regulated learning support meta-analysis