미용교사의 비대면 미용 온라인 수업에 대한 인식 및 장애요인, 효과성에 대한 연구

Analysis of Cosmetology Teachers' Perception of Untact Online Cosmetology Courses and their Barriers and Effectiveness

Article information

J Korean Soc Cosmetol. 2021;27(3):655-666
Publication date (electronic) : 2021 June 30
doi : https://doi.org/10.52660/JKSC.2021.27.3.655
1 Professor, Dept. of Beauty, Seowon University
2 Professor, Dept. of Beauty Science, Kwangju Women's University
김의형1, 김선형2,
1 서원대학교 뷰티학과, 교수
2 광주여자대학교 미용과학과, 교수
Corresponding author: Sun-Hyoung Kim Tel: +82-62-950-3765 E-mail: sun@kwu.ac.kr

본 연구결과는 2021년도 광주여자대학교 교내연구비 지원에 의하여 연구되었음(과제번호 KWUI21-022).

Received 2021 January 20; Revised 2021 February 26; Accepted 2021 May 24.

Trans Abstract

This study attempted to suggest basic data needed to design ‘untact’ online courses and develop an operating plan for teachers in cosmetology high schools, and the results found the following: The perception of online courses revealed a positive correlation in ‘interest,’ ‘efficiency,’ and ‘communication’ with statistical significance. As perception was higher, online courses' effectiveness (‘interest,’ ‘efficiency,’ and ‘communication’) increased. In terms of barriers to online courses, as ‘instructor’ and ‘contents' barriers increased, and ‘interest’ decreased. When ‘instructor,’ ‘contents' and ‘learner management’ were high, the efficiency dropped. Furthermore, as ‘instructor’ and ‘environmental’ factors increased, ‘communication’ decreased. This study was performed among cosmetology teachers nationwide. Therefore, further studies should be conducted on the perception of online courses against more people, including cosmetology-related high school students.

I. 서 론

2020년도는 전 세계적으로 코로나바이러스 감염증(COVID-19, 이하 코로나19)에 의해 사회, 경제, 교육면에서 커다란 혼란이 야기되었고, 비대면으로의 전환이라는 변화를 맞게 되었다. 가장 큰 변화는 바로 교육의 변화일 것인데, 유네스코 통계에 따르면 전 세계의 59.9%의 학생이 학교 폐쇄로 인해 등교하지못하고 있으며, 중단 없는 교육을 위해 많은 국가들이 고민하고 있다(Park, 2020). 우리나라는 국가 차원의 방역과 사회적 거리두기에 전 국민이 동참하여 확진환자 수가 감소하는 것처럼 보였으나 다시 2차 유행이 시작되었고 최근 일반 코로나 19 보다 전염력이 강한 변이 바이러스가 국내에 유입된 것으로 밝혀져 현재 코로나 확진환자는 7만 1,820명(2021년 1월 16일)에 이르게 되었다. 이는 지난 8월 보다 6만 여명이 증가한 수치이다. 이러한 코로나 19사태는 집단생활을 하는 학교에서의 변화를 가져올 수밖에 없게 되었다. 교육부는 학습의 공백을 최소화하기 위해 초·중·고등학교를 비롯하여 대학까지 전면적인 온라인 개학을 실시하였다. 급속도로 빠른 바이러스의 확산 때문에 비대면 온라인 수업에 대한 철저한 준비가 없이 온라인 개학을 시작하게 된 것이니 혼란스러운 것은 가정이나 학교에서나 마찬가지였을 것이다.

학습자나 학부모, 교수자, 학교는 모두 학습콘텐츠를 만들고 배우며, 학습 환경을 구축하고 매체를 활용하는 새로운 도전과 모험을 하게 되었고, 여러 가지 착오를 겪었을 것으로 예상된다. 특히 청소년기의 교육활동은 교사와 학습자가 교육내용을 매개로 상호작용함으로 성립되는 것이기 때문에 교사의 역할이 매우 중요하다(Kim & Kim, 2018). 물리적 시간의 투자는 물론이고 여러 가지 이론의 구현을 습득하면서 형성된 교사와의 유대감은 학교의 수업 및 학습자의 학업성취, 학습자의 인생관에까지 영향을 미치기 때문이다(Na, 2012). 이렇게 중요한 시점에 등교를 하지 않고 온라인으로 수업을 진행하였을 시 발생하는 장애요인과 온라인 수업의 효과에 대한 논의는 반드시 필요하다고 하겠다.

비대면 온라인 수업에 대한 선행연구로는 온라인 수업이 대학생의 자아개념 증진에 미치는 효과(Kim & Lee, 2017)를 비롯하여 면대면 온라인 수업으로의 전환에서 발생하는 설계 장애물 연구(Do, 2020), 간호대학생의 비대면 수업 내용을 분석한 연구(Kim, 2020), 대학교 비대면 실험운영 사례연구(Jang et al., 2020) 등이 있으나 대학생이나 대학교 수업의 운영사례가 대부분이고, 중고등학교 교사들의 인식이나 사례에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 미용교과 수업에서는 이론과 실습을 통합하여 교수하여야 하므로 교사의 시범학습이 매우 중요하다. 또한 졸업 후 미용 산업 현장으로의 즉각적인 투입이 가능한 실기 역량이 강조되어 실습의 비중의 크기 때문에 온라인 수업의 장애요인이 무엇이었으며 효과성은 어떠한가가 밝히는 것은 의의가 있다고 하겠다. 따라서 본 연구는 2020년 코로나 19 사태 이후에도 지속될 것으로 예상되는 비대면 온라인 수업의 설계 및 운영 방안 마련의 기초자료를 제시하는데 연구의 목적을 두고자 한다.

II. 이론적 배경

1. 온라인 수업

온라인 수업이란 통신 회선을 통해 실제 교실에서 받는 것과 같이 이루어지는 수업으로 정의되며, 학습자와 교수자가 수업의 내용을 인터넷을 기반으로 한 학습기술을 통해 서로 소통하는 과정(Curran, 2008)으로 다양한 연령의 학습자에게 학습의 경험을 제공하는 것을 말한다. 온라인 수업(Online Learning)을 온라인 학습, 온라인 교육(Online Education), 이러닝(e-Learning)등 서로 혼용하여 사용하고 있으나 본 연구에서는 온라인 수업으로 통일하여 사용하고자 한다. 온라인 수업은 교육적 선택을 다양하게 만들어주는 증명된 교육 전략으로 인정받고 있다. 학습자 중심의 수업을 표방하며 자기 주도적 학습의 실현, 문제해결능력의 향상, 다양한 환경에서의 교육 실현이라는 효율적 방법을 제시하는 것도 온라인 학습의 긍정적 효과라고 볼 수있으며, 온라인 강좌의 수강생이 해마다 증가하고 있는 것도 긍정적 성과라고 할 수 있다. 국내 온라인 수업은 1990년 중반 사이버 교육이라는 명칭으로 고등교육과 대학을 중심으로 도입되었고(Kwon et al., 2003), 최근의 온라인 수업은 비대면 수업상태에서 학생의 학습권 보장 및 다양한 과목 선택권 보장을 위한 수업 체제로 정의된다(Jung et al., 2012).

2. 온라인 수업의 특성

온라인 수업은 여러 가지 측면에서 장단점을 갖고 있다. 우선 대표적인 장점으로는 물리적으로 공간의 제약을 받지 않는다는 것이다. 언제 어디서나 인터넷 연결만 된다면 온라인 수업을 수강할 수 있으며, 수업을 수강할 수 있는 인원을 가능한 늘릴 수 있으니 수강하고 싶은 과목을 수강하지 못하여 학습 선택권을 박탈당하는 일이 줄어든다. 또한 수강 시간이 정해져 있기는 하나 탄력성이 부여되니 직장에 다니는 성인학습자들에게는 매우 좋은 장점이 되고, 수업에 직접 참여해야만 출석을 인정해 주는 것이 아니므로 시간과 비용을 절감할 수 있어 효율적이다(Fedynich, 2014). 온라인 수업의 또 다른 장점은 대면 강의 시 직접 얼굴을 마주 보지 않아도 된다는 것이다. 특히나 메신저에 익숙한 청소년의 경우 얼굴을 보고 소통하는 것을 부담스러워 하는 경우가 적잖은데 얼굴을 보지 않고도 소통이 가능하다는 편리성은 새로운 장점이라 할 수 있겠다(Kim et al., 2020). 그러나 이 편리성은 교수자와 학습자간 심도 있는 상담이나 생활지도에 어려움이 있을 수도 있다는 단점도 함께 갖고 있다. 학습자가 능동적이거나 학습에 주도적이지 않을 경우 학업 성취도가 낮아져 학력 격차가 커질 수 있는 것도 단점에 포함된다. 물론 교수자나 학습자의 인터넷이나 컴퓨터 사용및 활용능력에 따라 수업과 성취수준이 결정된다는 것도 단점이 된다. 수업을 위한 제반 시설이 갖추어져 있지 않으면 학습자의 학습권이 보장되지 않는다는 것도 단점이 되며, 학습자 스스로 계획, 설계, 운영한 다음 얼마만큼 성취하였는지 즉각적 피드백이 교실에서만큼 이루어지지 않는다는 것 역시 단점이다. 따라서 온라인 수업에 대한 참여성, 만족도 등과 함께 온라인 수업의 장애요인이 무엇이며 효과성은 무엇인지 실증적인 연구가 필요하다.

III. 내용 및 방법

1. 연구대상 및 자료수집

본 연구는 전국의 미용관련 고등학교에 근무하고 있는 미용교사들을 대상으로 하여 설문지법을 실시하였으며 2020년 12월 21일부터 31일까지 예비조사를 실시하고 수정·보완 후 2021년 1월 8일부터 1월 22일까지 본 조사를 실시하였다. 연구에 동의한 서울 지역 3개교, 인천·경기 지역 3개교, 대전·충청 4개교, 부산·경상 3개교, 광주·전라 4개교, 제주·강원 지역 2개교의 정교사 61명에게 설문지를 배부하였으며, 회수된 61부를 최종 분석 자료로 사용하였다. 코로나 19로 인해 방역수준 2.5단계에 준하는 사회적 거리두기가 시행되는 시기였기 때문에 불가피하게 전화와 전자메일로 연구에 대하여 설명하고 동의서를 받은 다음 인터넷 설문조사를 행하였음을 밝히는 바이다.

2. 설문의 구성

본 연구를 위한 설문지는 다음과 같이 구성하였다. 온라인수업 실태와 온라인 수업 인식에 대한 문항은 Lim & Kwon (2020), Choi(2003), Seo(2020)의 연구를 참고로 하여 7문항, 온라인 수업의 장애요인은 Kim & Jung(2020), Kim & Choi (2020)의 연구를 참고로 하여 8문항, 온라인 수업의 효과성은 Kim & Choi(2020)의 연구를 참고로 하여 9문항, 일반적 특성은 4문항, 총 28문항이며, 5점 리커트 척도로 구성하였다.

3. 자료분석방법

수집된 자료의 통계처리를 위하여 데이터 코딩(data coding),데이터 크리닝(data cleaning) 과정을 거쳤으며, SPSS v. 21.0 통계 패키지 프로그램을 활용·분석하였다. 연구대상자의 일반적특성은 빈도분석을 실시하였고, 측정도구의 타당성 검증을 위해 탐색적 요인분석을 실시하였으며, 신뢰도 검증을 위해 Cronbach's α계수를 산출하였다. 미용교사의 비대면 미용 온라인 수업에 대한 인식 및 장애요인, 효과성에 대해 알아보기 위하여 기술통계분석을 실시하였고, 연구대상자의 일반적 특성 및 온라인 수업 실태에 따라 차이가 있는지를 알아보기 위하여 독립표본 t-test 및 일원변량분석(One way ANOVA)을 실시하였으며, 사후검정 방법으로는 Duncan test를 실시하였다. 각 변수들 간의 상관관계를 알아보기 위해 상관관계분석을 실시하였고, 미용교사의 비대면 미용 온라인 수업에 대한 인식 및 장애요인이 효과성에 미치는 영향을 위하여 선형회귀분석을 실시하였다.

IV. 결과 및 고찰

1. 연구대상자의 일반적 특성

연구대상자의 일반적 특성에 대해 알아보기 위하여 빈도분석을 실시한 결과는 Table 1과 같다. 분석결과 성별은 여자 54명(88.5%), 남자 7명(11.5%)으로 나타났고, 경력은 5년 미만 19명(31.1%), 5-10년 미만 17명(27.9%), 10-15년 미만 10명(16.4%), 15년 이상 15명(24.6%)으로 나타났다. 근무지역은 부산, 경상 17명(27.9%), 광주, 전라 13명(21.3%), 제주, 강원 10명(16.4%), 대전, 충청 8명(13.1%), 서울 7명(11.5%), 인천, 경기 6명(9.8%) 순으로 나타났고, 담당 교과목은 헤어미용 22명(36.1%), 피부미용 17명(27.9%), 메이크업 10명(16.4%), 네일미용과 이론교과가 각 6명(9.8%) 순으로 나타났다.

General characteristics of study subjects

2. 온라인 수업 실태

온라인 수업 실태에 대해 알아보기 위하여 빈도분석을 실시 한 결과는 Table 2와 같다. 분석결과 온라인 수업 방법은 ‘콘텐츠 활용 중심 수업’ 41명(67.2%), ‘과제 수행 중심 수업’과 ‘실시간 쌍방향 수업’이 각 9명(14.8%) 순으로 나타나 대체적으로 콘텐츠 활용 중심 수업을 사용한 것으로 볼 수 있고, 온라인 수업 평가방법은 ‘온라인 수업과 교실 평가 연계’ 34명(55.7%),‘온라인 퀴즈’ 10명(16.4%), ‘온라인 수업진도율’ 7명(11.5%), ‘온라인 학습지 업로드’ 6명(9.8%), ‘포트폴리오’ 4명(6.6%) 순으로 나타나 대체적으로 온라인 수업과 교실 평가 연계를 가장 많이 사용한 것으로 볼 수 있다.

Online class status

3. 측정도구의 타당성 및 신뢰도 검증

1) 온라인 수업 인식에 대한 타당성 및 신뢰도 검증

온라인 수업 인식에 대한 타당성 및 신뢰도 검증 결과는 Table 3과 같다. 먼저 KMO값이 0.844, Bartlett 구형성 검정 결과 χ²=270.184(df=10, p=0.000)로 요인분석을 위한 변수의 선정은 양호한 것으로 판단하였다. 요인분석 결과 1개의 요인이 도출되었고, 총 분산 설명력은 81.064%로 나타났다. 즉, 요인 1(81.064%)은 ‘온라인 수업 인식’으로 명명하였다. 총 1개 요인의 적채치는 0.40 이상, 신뢰도 0.60 이상으로 타당성과 신뢰도를 확보하였다.

Validation and reliability of online class recognition

2) 온라인 수업 장애요인에 대한 타당성 및 신뢰도 검증

온라인 수업 장애요인에 대한 타당성 및 신뢰도 검증 결과는 Table 4와 같다. 먼저 KMO값이 0.660, Bartlett 구형성 검정 결과 χ²=312.902(df=28, p=0.000)로 요인분석을 위한 변수의 선정은 양호한 것으로 판단하였다. 요인분석 결과 4개의 요인이 도출되었고, 총 분산 설명력은 91.418%로 나타났다. 즉, 요인 1(24.427%)은 ‘콘텐츠 요인’으로, 요인 2(23.092%)는 ‘학습자관리 요인’으로, 요인 3(22.304%)은 ‘환경적 요인’으로, 요인4(21.595%)는 ‘교수자 요인’으로 명명하였다. 총 4개 요인의 적채치는 0.40 이상, 신뢰도 0.60 이상으로 타당성과 신뢰도를 확보하였다.

Validity and reliability of online class obstacles

3) 온라인 수업 효과성에 대한 타당성 및 신뢰도 검증

온라인 수업 효과성에 대한 타당성 및 신뢰도 검증 결과는 Table 5와 같다. 먼저 KMO값이 0.660, Bartlett 구형성 검정 결과 χ²=312.902(df=28, p=0.000)로 요인분석을 위한 변수의 선정은 양호한 것으로 판단하였다. 요인분석 결과 3개의 요인이 도출되었고, 총 분산 설명력은 91.418%로 나타났다. 즉, 요인 1(24.427%)은 ‘콘텐츠 요인’으로, 요인 2(23.092%)는 ‘학습자관리 요인’으로, 요인 3(22.304%)은 ‘환경적 요인’으로 명명하였다. 총 3개 요인의 적채치는 0.40 이상, 신뢰도 0.60 이상으로 타당성과 신뢰도를 확보하였다.

Validation and reliability of online class effectiveness

3. 기술통계적 분석

1) 온라인 수업 인식

온라인 수업 인식을 분석한 결과는 Table 6과 같다. 분석결과 전반적인 온라인 수업 인식은 평균 3.90점으로 높게 나타나 Kim & Yung(2020)의 연구와 일치하는 결과를 나타냈다. 연구 대상자의 일반적 특성에 따라 온라인 수업 인식에 차이가 있는지를 분석한 결과 성별, 경력, 근무지역, 담당 교과목 등 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았고(p>.05), Table 7과 같이 온라인 수업 실태에 따라 온라인 수업 인식에 차이가 있는지를 분석한 결과 온라인 수업 방법, 온라인 수업 평가방법 등 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았다(p>.05). 이는 이미 고등학생들이 초·중등교육부터 온라인 학습을 이용하고 있으므로 고등학생을 지도하는 교사 역시 온라인을 이용한 교육을 실시하고 있음을 알 수 있으며, 교육청에서 진행하는 다양한 연수 등을 통하여 온라인 수업 방법, 온라인 수업 평가방법 등을 공유하기 때문인 것으로 사료된다.

Differences in perception of online classes according to general characteristics

Differences in perception of online classes according to online classes

2) 온라인 수업 장애요인

온라인 수업 장애요인을 분석한 결과는 Table 8과 같다. 분석결과 전체적으로 볼 때, ‘콘텐츠 요인’(M=3.69)이 가장 높게 나타났고, ‘교수자 요인’(M=3.66), ‘학습자 관리 요인’(M=3.65),‘환경적 요인’(M=3.14) 순으로 나타났으며, 전반적인 온라인수업 장애요인은 평균 3.53점으로 나타났다.

Differences in obstacles to online classes according to general characteristics

연구대상자의 일반적 특성에 따라 온라인 수업 장애요인에 차이가 있는지를 분석한 결과 성별, 경력, 근무지역, 담당 교과목 등 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았고(p>.05), Table 9와 같이 온라인 수업 실태에 따라 온라인 수업 장애요인에 차이가 있는지를 분석한 결과 온라인 수업 방법, 온라인 수업 평가방법 등 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았다 (p>.05). 이는 임용고시라는 어려운 시험을 통해 선발된 교사들의 자질문제라고 판단되는 지점이다. 중등임용시험을 치르기 위해서는 교직이수를 해야 하는데 각 대학마다 차이는 있으나 대부분 대학 1, 2학년 성적이 상위에 속하면서 인․적성 검사에 적합 판정을 받은 학생 중 10%에 해당하는 인원을 선별하여 교직을 부여하기 때문에 성별의 차이나 경력, 근무지역이나 담당 교과목 등과 같은 일반적 특성으로 인한 영향을 받지 않는 것이라는 해석이 가능하다. 미용교사의 수준이 그만큼 매우 높다는 것을 증명하는 결과라고 볼 수 있겠다.

Differences in the obstacles of online classes according to online class conditions

3) 온라인 수업 효과성

온라인 수업 효과성을 분석한 결과는 Table 10과 같다. 분석결과 전체적으로 볼 때, ‘의사소통’(M=2.89)이 가장 높게 나타났고, ‘흥미성’(M=2.45), ‘효율성’(M=2.25) 순으로 나타났으며, 전반적인 온라인 수업 효과성은 평균 2.48점으로 나타났다.

Differences in online class effectiveness according to general characteristics

연구대상자의 일반적 특성에 따라 온라인 수업 효과성에 차이가 있는지를 분석한 결과 성별, 경력, 근무지역, 담당 교과목 등 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았고(p>.05), Table 11과 같이 온라인 수업 실태에 따라 온라인 수업 효과성에 차이가 있는지를 분석한 결과 온라인 수업 방법, 온라인 수업 평가방법 등 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았다(p>.05). 이는 교수자가 온라인 학습의 효과성을 높게 인식하지 않는다는 Choi et al.(2020)의 연구와 일치하는 결과이며, 온라인 수업 효과성이 온라인 수업의 만족도와 연관성이 있다는 결과 역시 일치하였다.

Differences in the effectiveness of online classes according to online class conditions

4. 상관관계 분석

각 변수간 상관관계를 분석한 결과는 Table 12와 같다. 분석결과 먼저 온라인 수업 인식은 온라인 수업 효과성의 하위요인별 흥미성, 효율성, 의사소통과 통계적으로 유의미한 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다(p<.05). Park(2020)은 온라인수업 경험과 인식을 조사한 결과 교사들은 온·오프라인 융합수업 등 수업 혁신에 기여했다고 긍정적으로 평가했으며, 학생은 대다수가 온라인 수업으로 인해 자기 주도 학습능력이 향상된 것으로 인식하여 본 연구결과와 관련 있는 것으로 나타났다. 또한 온라인 수업 장애요인의 하위요인별 콘텐츠 요인, 교수자 요인, 학습자 관리 요인, 환경적 요인은 온라인 수업 효과성의 하위요인별 흥미성, 효율성과 통계적으로 유의미한 부(-)의 상관관계가 있는 것으로 나타났고(p<.05), 온라인 수업 장애요인의 하위요인별 교수자 요인, 학습자 관리 요인, 환경적 요인은 온라인 수업 효과성의 하위요인별 의사소통과도 통계적으로 유의미한 부(-)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다(p<.001). 이는 온라인 수업에서 필요한 자기 주도적 학습 결과에 대한 예측과 미용 교육의 특성인 실기수업과 이론수업의 특징을 참고한 교수학습방법의 필요성을 나타내는 것이라 볼 수 있겠다.

Correlation between each variable

5. 온라인 수업 인식이 효과성에 미치는 영향

1) 온라인 수업 인식이 흥미성에 미치는 영향

온라인 수업 인식이 흥미성에 미치는 영향을 검증하기 위하여 단순회귀분석을 실시한 결과는 Table 13과 같다. 분석결과 회귀모형의 설명력은 16.8%이고, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다(F=11.872, p<.01). 독립변수로써 온라인수업 인식(β=.409, p<.01)은 흥미성에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 온라인 수업 인식이 높을수록 흥미성 인식도 높아지는 것으로 볼 수 있다. Park(2016)은 온라인 수업의 만족도에 콘텐츠 품질이 매우 중요한 영향을 미친다고 하였다. 따라서 단순 동영상 콘텐츠뿐만 아니라 실제와 유사하고 학습자가 몰입하여 자기 주도 학습을할 수 있도록 흥미를 유발하는 콘텐츠 제작이 더욱 적극적으로 이루어져야 한다는 결론을 도출한 Kim & Choi(2020)의 연구와 관련이 있다.

The effect of online class recognition on interest

2) 온라인 수업 인식이 효율성에 미치는 영향

온라인 수업 인식이 효율성에 미치는 영향을 검증하기 위하여 단순회귀분석을 실시한 결과는 Table 14와 같다. 분석결과 회귀모형의 설명력은 10.8%이고, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다(F=7.112, p<.05). 독립변수로써 온라인수업 인식(β=.328, p<.05)은 효율성에 통계적으로 유의미한 정 (+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 온라인 수업 인식이 높을수록 효율성 인식도 높아지는 것으로 볼 수 있다. 이는 교사가 인터넷 활용이 수업 진행에 효과적이며 학생의 경우에는 흥미 유발을 위해 인터넷이 활용되는 것이 필요하다고 인식하는 경향이 많다고 나타난 Choi(2002)의 연구와 일치한다. 이와 같은 맥락에서 Kim & Choi(2020)은 온라인 수업이 시대적 흐름으로 천재지변, 장기간의 질병, 농어촌 학생, 소외계층으로 인한 학습자의 학습권 보장과 선택권 강화 등의 장점이 있는 만큼 온라인 수업의 활성화를 위한 지속적인 노력이 필요하다고 하였다.

The effect of online class recognition on efficiency

3) 온라인 수업 인식이 의사소통에 미치는 영향

온라인 수업 인식이 의사소통에 미치는 영향을 검증하기 위하여 단순회귀분석을 실시한 결과는 Table 15와 같다. 분석결과 회귀모형의 설명력은 14.3%이고, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다(F=9.828, p<.01). 독립변수로써 온라인 수업 인식(β=.378, p<.01)은 의사소통에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 온라인 수업 인식이 높을수록 의사소통 인식도 높아지는 것으로 볼 수있다. Kim & Jung(2020)은 온라인 수업에 영향을 미치는 요인중 학생, 교사들의 인식은 명확한 학습 목표, 빠른 피드백 제공, 명확한 내용전달 등을 중요한 요인으로 인식하는 것으로 나타나 본 연구결과와 관련 있는 것으로 나타났다. 또한 교사들이 사용하고 있는 소프트웨어 및 프로그램과 보유하고 있는 기자재 ICT 활용 역량에 따라 다양한 학습 구성과 의사소통을 할 수 있는 것으로 나타나 소프트웨어 및 프로그램과 보유하고 있는 기자재 ICT 활용 역량에 따른 수업 구성 방법에 대한 연구가 요구되는 바이다.

The effect of online class perception on communication

6. 온라인 수업 장애요인이 효과성에 미치는 영향

1) 온라인 수업 장애요인이 흥미성에 미치는 영향

온라인 수업 장애요인이 흥미성에 미치는 영향을 검증하기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과는 Table 16과 같다. 분석결과 회귀모형의 설명력은 40.1%이고, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다(F=9.376, p<.001). 독립변수별로는 온라인 수업 장애요인의 하위요인별 교수자 요인(β=−.394, p<.01), 콘텐츠 요인(β=-.235, p<.01)이 흥미성에 통계적으로 유의미한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 온라인 수업의 장애요인 중 교수자 요인, 콘텐츠 요인이 높을수록 흥미성 인식은 낮아지는 것으로 볼 수 있다. Kim & Jung (2020)은 자기 주도적 학습을 해야 하는 온라인 수업의 문제점 요소에는 집중력 저하, 자료의 가독성, 동기부여 및 자기관리능력 부족이 온라인 수업의 흥미성이 떨어진다고 나타났으며 교수자 요인으로는 의사소통 부족, 피드백, 그룹 활동의 어려움 등으로 비대면 수업의 가장 큰 단점으로 나타나 본 연구결과와 유사점이 있으며, 이는 미용 수업 특성상 강의 위주의 교육보다는 수행 위주의 실습교육이 학습자 스스로 탐색하여 인식하고 그 가치와 중요성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 판단할 수 있다.

The Influence of Obstacles in Online Classes on Interest

2) 온라인 수업 장애요인이 효율성에 미치는 영향

온라인 수업 장애요인이 효율성에 미치는 영향을 검증하기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과는 Table 17과 같다. 분석결과 회귀모형의 설명력은 42.5%이고, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다(F=10.359, p<.001). 독립변수별로는 온라인 수업 장애요인의 하위요인별 교수자 요인(β=−.303, p<.05), 콘텐츠 요인(β=-.289, p<.01), 학습자 관리 요인(β=-.266, p<.05)이 효율성에 통계적으로 유의미한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 온라인 수업의 장애요인 중 교수자 요인, 콘텐츠 요인, 학습자 관리 요인이 높을수록 효율성 인식은 낮아지는 것으로 볼 수 있다. 이는 고학년으로 올라갈수록 학습자는 온라인 비대면 수업에 한계를 느끼고, 그 효율성에 대해 부정적으로 인식한다는 Kim & Jung(2020)의 연구결과와 관련이 있으며, 자기 주도 학습능력이 부족한 학생에게 학습 부진 문제가 야기되어 학습자 중심의 다양한 상호작용 촉진을 위한 방안이 모색되어야 한다는 Kim & Choi(2020)의 연구와 관련이 있다.

Effects of obstacles to online classes on efficiency

3) 온라인 수업 장애요인이 의사소통에 미치는 영향

온라인 수업 장애요인이 의사소통에 미치는 영향을 검증하기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과는 Table 18과 같다. 분석결과 회귀모형의 설명력은 37.9%이고, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 분석되었다(F=8.549, p<.001). 독립변수별로는 온라인 수업 장애요인의 하위요인별 교수자 요인(β=-.350, p<.01), 환경적 요인(β=-.249, p<.05)이 의사소통에 통계적으로 유의미한 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 온라인 수업의 장애요인 중 교수자 요인, 환경적 요인이 높을수록 의사소통 인식은 낮아지는 것으로 볼 수 있다. 이는 온라인수업은 교수자와 학습자를 연결하여 교과 과정을 전달하는데 여러 종류의 매체가 중개자 역할을 하므로 교수자와 학습자에게 적절한 매체를 필수적으로 확보하여야 원활한 온라인 수업이 가능하다고 나타난 Kim & Choi(2020)의 연구와 관련이있다.

Effects of obstacles in online class on communication

V. 결 론

본 연구는 비대면 온라인 수업의 설계 및 운영 방안 마련의 기초자료를 제시하는데 연구의 목적을 두고 미용교사들의 온라인 수업의 장애요인과 효과성을 어떻게 인식하고 있는지 알아보고자 하였다. 연구결과, 미용교사들은 대체적으로 콘텐츠활용 중심 수업을 사용하고, 온라인 수업과 교실 평가를 연계하며, 온라인 수업 장애요인은 콘텐츠 요인, 교수자 요인, 학습자 관리 요인, 환경적 요인 순으로 나타났다. 일반적 특성이나 온라인 수업 실태에 따라 온라인 수업 장애요인에 차이가 있는지를 분석한 결과 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 온라인 수업 효과성은 의사소통, 흥미성, 효율성 순으로 나타났으나 일반적 특성에 따라 온라인 수업 효과성에 차이가 있는지를 분석한 결과 유의미한 차이가 나타나지 않았고, 온라인 수업 실태에 따라 온라인 수업 효과성에 차이가 있는지를 분석한 결과 온라인 수업 방법, 온라인 수업 평가방법 등 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 온라인 수업 인식은 온라인 수업 효과성의 하위요인별 흥미성, 효율성, 의사소통과 통계적으로 유의미한 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다. 온라인 수업 인식이 높을수록 온라인 수업의 효과성인 흥미성, 효율성, 의사소통 인식도 높아지는 것으로 볼 수 있다. 온라인 수업의 장애요인 중 교수자 요인, 콘텐츠 요인이 높을수록 흥미성 인식은 낮아지고, 온라인 수업의 장애요인 중 교수자 요인, 콘텐츠 요인, 학습자 관리 요인이 높을수록 효율성 인식은 낮아지며, 온라인 수업의 장애요인 중 교수자 요인, 환경적 요인이 높을수록 의사소통 인식은 낮아지는 것으로 볼 수 있다.

비대면 온라인 강의는 기존의 면대면 강의와 달리 학습자에게 지속적으로 학습에 참여할 수 있도록 동기를 부여해야 하는 등 다양한 방법을 모색해야 하는 어려움이 있고, 학습자 역시자기 주도적 학습 및 문제해결 능력을 길러야 학습격차가 생기는 것을 방지할 수 있다. 본 연구는 전국의 미용교사들을 대상으로 하였을 뿐 학생들의 학업성취도에 미치는 영향을 확인하지는 못하였다. 따라서 후속 연구에서는 미용관련 고등학교에 재학 중인 학생들을 포함하여 교사·학생의 온라인 수업에 대한인식을 비교하는 연구를 진행하고 비대면 온라인 수업이 학업성취도에 미치는 영향에 대한 연구를 검증하는 연구가 진행되어야 할 것이다.

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Article information Continued

Table 1.

General characteristics of study subjects

  Classification Frequency (N) Percent (%)
Gender Female 54 88.5
Male 7 11.5
Career less than 5 years 19 31.1
less than 5-10 years 17 27.9
less than 10-15 years 10 16.4
more than 15 years 15 24.6
Work Area Seoul 7 11.5
Incheon, Gyeonggi-do 6 9.8
Daejeon, Chungcheong-do 8 13.1
Gwangju, Jeolla-do 13 21.3
Busan, Gyeongsang-do 17 27.9
Jeju, Gangwon-do 10 16.4
Responsible subject Hair 22 36.1
Makeup 10 16.4
Skin care 17 27.9
Nail Art 6 9.8
Theory subjects 6 9.8
  Total 61 100.0

Table 2.

Online class status

  Classification Frequency (N) Percent (%)
  Class focused on task performance 9 14.8
How to teach online Content-oriented class 41 67.2
  Real-time interactive lessons 9 14.8
  Etc 2 3.3
  Online Classes & Classroom Assessments 34 55.7
How to evaluate online classes Upload online worksheets 6 9.8
  Online quiz 10 16.4
  Online class progress rate 7 11.5
  Portfolio 4 6.6
  Total 61 100.0

Table 3.

Validation and reliability of online class recognition

Classification Question Ingredient
Factor1
Factor 1 Online Class Awareness 5. I think it is important to provide learning resources to improve problem-solving skills in online classes. .926
3. I think it is important to provide a learning environment for understanding the core concepts of beauty in online classes. .917
2. I value the presentation of inquiry experiences using practical contents in online classes. .891
4. I think it is important to induce active participation in class by providing motivational factors in online classes. .885
1. I think it's important to promote a variety of student-centered interactions in online classes. .882
Eigenvalue 4.053
Variance Description(%) 81.064
Accumulated Description(%) 81.064
Reliability .941

KMO=.844, Bartlett's test χ2=270.184 (df=10, p=.000)

Table 4.

Validity and reliability of online class obstacles

Classification Question Ingredient
Factor 1 Factor 2 요인 3 요인 4
Factor1 Content Factor 2. There was not enough beauty theory education content to be used in online classes. .973 .088 .036 .057
1. There was not enough beauty practical training content to be used in online classes. .969 .073 .065 .091
Factor2 Learner Management Factors 4. I find it difficult to manage learners online. .097 .901 .195 .208
5. I find it difficult to reflect the learner's situation online. .082 .872 .164 .307
Factor3 Environmental Factors 8. The school where I work did not have active support for running online classes. .130 .060 .935 .144
6. I am overloaded with tasks other than creating content for class. -.031 .308 .892 .112
Factor4 Instructor Factors 7. I find it difficult to acquire the medium I need to learn to run online classes. -.001 .180 .203 .914
3. I am burdened with the effort and preparation of online class materials. .188 .362 .062 .842
Eigenvalue 1.954 1.847 1.784 1.728
Variance Description(%) 24.427 23.092 22.304 21.595
Accumulated Description(%) 24.427 47.519 69.823 91.418
Reliability .957 .884 .865 .849

KMO=.660, Bartlett's test χ2=312.902 (df=28, p=.000)

Table 5.

Validation and reliability of online class effectiveness

Classification Question Ingredient
Factor1 Factor2 Factor3
  3. Online classes are usually motivating for learning. .877 .286 .228
Factor1 Interest 1. Online classes generally improve concentration of learning. .860 .290 .159
  2. Online classes generally create interest in learning. .806 .309 .261
  4. Online classes are generally smooth. .738 .253 .394
  7. Online classes are more effective for student counseling and guidance than offline (face-to-face) classes. .241 .911 .180
Factor2 Efficiency 6. Online classes are more effective than offline (face-to-face) classes for beauty practical education. .301 .882 .191
  5. Online classes are more effective in teaching beauty theory than offline (face-to-face) classes. .376 .765 .253
Factor3 Communication 8. In online classes, participation in activities such as assignment submission and quizzes was higher than in offline (face-to-face) classes. .362 .129 .862
9. During online classes, more communication was conducted through chat rooms than offline (face-to-face) classes. .201 .334 .854
Eigenvalue 3.164 2.648 1.907
Variance Description(%) 35.159 29.421 21.188
Accumulated Description(%) 35.159 64.580 85.768
Reliability .928 .924 .856

KMO=.854, Bartlett's test χ2=461.429 (df=36, p=.000)

Table 6.

Differences in perception of online classes according to general characteristics

  Classification The entire (M) Standard Deviation (SD) t/F-value p
Gender Female 3.94 .729 1.185 .241
  Male 3.57 1.055    
  less than 5 years 3.75 .889    
Career less than 5-10 years 4.09 .715 .717 .546
  less than 10-15 years 3.98 .840    
  more than 15 years 3.80 .632    
  Seoul 3.63 .616    
  Incheon, Gyeonggi-do 4.10 .167    
Work Area Daejeon, Chungcheong-do 4.08 1.025 1.211 .316
  Gwangju, Jeolla-do 3.69 .733    
  Busan, Gyeongsang-do 4.16 .613    
  Jeju, Gangwon-do 3.62 1.048    
  Hair 3.84 .902    
Responsible subject Makeup 4.36 .430    
  Skin care 3.72 .745 1.341 .266
  Nail Art 3.70 .986    
  Theory subjects 4.03 .082    
  Total 3.90 .771    

Table 7.

Differences in perception of online classes according to online classes

  Classification The entire (M) Standard Deviation(SD) F-value p
  Class focused on task performance 3.91 .965    
How to teach online Content-oriented class 3.86 .780 .225 .878
  Real-time interactive lessons 3.96 .606    
  Etc 4.30 .707    
  Online Classes & Classroom Assessments 3.98 .751    
How to evaluate online classes Upload online worksheets 3.57 .612    
  Online quiz 3.94 .844 .544 .704
  Online class progress rate 3.66 .978    
  Portfolio 4.00 .748    
  Total 3.90 .771    

Table 8.

Differences in obstacles to online classes according to general characteristics

Classification
Obstacles to Online Classes
Total
Content Factor
Instructor Factor
Learner Management Factors
Environmental Factors
M
SD
M
SD
M
SD
M
SD
M
SD
  Female 3.72 1.172 3.67 .901 3.69 .792 3.18 1.091 3.56 .674
Gender Male 3.43 .607 3.64 .802 3.29 .809 2.86 .748 3.30 .504
  t-value(p) .648(.519)   .067(.947)   1.282(.205)   .748(.458)   .988(.327)  
  less than 5 years 3.92 1.017 3.58 .870 3.61 .906 2.82 1.121 3.48 .636
  less than 5-10 years 3.59 1.290 3.88 .911 3.79 .902 3.38 1.111 3.66 .796
Career less than 10-15 years 3.80 .888 3.85 .818 3.75 .540 3.25 1.208 3.66 .534
  more than 15 years 3.43 1.223 3.40 .910 3.47 .694 3.20 .775 3.38 .605
  F-value(p) .596(.620)   .998(.400)   .508(.678)   .943(.426)   .663(.578)  
  Seoul 4.14 1.215 3.79 .906 4.07 .450 3.71 .636 3.93 .581
  Incheon, Gyeonggi-do 3.83 .683 4.17 .258 3.83 .408 2.92 1.021 3.69 .466
Work Area Daejeon, Chungcheong-do 3.94 1.450 4.06 .320 3.88 .354 3.38 .916 3.81 .504
  Gwangju, Jeolla-do 3.58 1.170 3.58 .932 3.38 1.044 2.81 1.128 3.34 .715
  Busan, Gyeongsang-do 3.50 1.016 3.15 1.057 3.32 .918 3.06 .982 3.26 .629
  Jeju, Gangwon-do 3.55 1.235 3.95 .685 3.95 .599 3.25 1.419 3.68 .729
  F-value(p) .459(.805)   2.385(.051)   1.843(.120)   .832(.532)   1.917(.106)  
  Hair 3.80 1.241 3.66 .918 3.68 .810 3.16 1.127 3.57 .607
  Makeup 3.65 1.029 3.35 1.001 3.55 1.066 3.55 .832 3.53 .814
Responsible subject Skin care 3.68 1.224 3.68 1.015 3.65 .806 3.03 1.038 3.51 .736
  Nail Art 3.42 1.114 3.75 .524 3.58 .736 2.75 1.405 3.38 .661
  Theory subjects 3.67 .753 4.08 .204 3.75 .418 3.08 .917 3.65 .484
  F-value(p) .134(.969)   .653(.627)   .077(.989)   .617(.653)   .149(.963)  
  Tatal 3.69 1.122 3.66 .884 3.65 .798 3.14 1.057 3.53 .658

Table 9.

Differences in the obstacles of online classes according to online class conditions

Classification Obstacles to Online Classes
Total
Content Factor Instructor Factor Learner Management Factors Environmental Factors
M SD M SD M SD M SD M SD
  Class focused on task performance 3.28 1.121 3.78 1.325 3.83 1.118 3.67 .935 3.64 .867
How to teach online Content-oriented class 3.70 1.214 3.72 .750 3.72 .699 3.09 1.089 3.55 .634
  Real-time interactive lessons 3.78 .441 3.22 .972 3.06 .726 2.94 .635 3.25 .476
  Etc 5.00 .000 4.00 .707 4.00 .707 2.75 2.475 3.94 .972
  F-value(p) 1.355(.266)   .947(.424)   2.178(.101)   .973(.412)   .894(.450)  
  Online Classes & Classroom Assessments 3.51 1.158 3.68 .834 3.72 .630 3.03 .977 3.49 .551
How to evaluate online classes Upload online worksheets 3.92 1.021 4.17 .683 3.33 1.080 3.33 1.329 3.69 .670
  Online quiz 4.05 1.257 3.70 .856 3.95 .438 3.30 1.337 3.75 .667
  Online class progress rate 4.29 .567 3.57 .976 3.64 1.180 3.57 .976 3.77 .789
  Portfolio 2.88 .854 2.88 1.315 2.75 1.190 2.63 .750 2.78 .943
  F-value(p) 1.609(.185)   1.337(.268)   2.067(.097)   .715(.585)   2.062(.098)  
  Total 3.69 1.122 3.66 .884 3.65 .798 3.14 1.057 3.53 .658

Table 10.

Differences in online class effectiveness according to general characteristics

Classification Effectiveness of online classes
Total
Interest Efficiency Communication
M SD M SD M SD M SD
  Female 2.44 .870 2.18 1.050 2.91 1.112 2.46 .864
Gender Male 2.57 .313 2.76 1.049 2.79 1.075 2.68 .460
  t-value(p) -.394(.695)   -1.383(.172)   .273(.786)   -.676(.502)  
  less than 5 years 2.47 .920 2.11 1.144 2.79 1.058 2.42 .875
  less than 5-10 years 2.31 .783 2.04 1.117 2.71 1.133 2.31 .838
Career less than 10-15 years 2.35 .810 2.30 .962 3.45 1.117 2.58 .820
  more than 15 years 2.67 .789 2.62 .925 2.87 1.093 2.70 .788
  F-value(p) .552(.649)   .969(.414)   1.083(.364)   .655(.583)  
  Seoul 1.93 .450 1.76 .535 2.86 1.314 2.08 .621
  Incheon, Gyeonggi-do 2.42 .258 1.89 .272 3.25 .987 2.43 .267
Work Area Daejeon, Chungcheong-do 2.25 .535 2.13 .853 2.63 .876 2.29 .547
  Gwangju, Jeolla-do 2.42 .806 2.36 1.213 3.04 1.089 2.54 .901
  Busan, Gyeongsang-do 2.91 .755 2.82 1.308 3.15 1.169 2.93 .910
  Jeju, Gangwon-do 2.28 1.255 1.77 .686 2.30 1.033 2.11 .883
  F-value(p) 1.959(.099)   2.077(.082)   1.034(.407)   2.006(.092)  
  Hair 2.33 .871 2.00 1.008 2.66 1.095 2.29 .812
  Makeup 2.85 .860 2.60 1.109 3.40 1.370 2.89 .971
Responsible subject Skin care 2.37 .923 2.29 1.301 2.71 .902 2.42 .938
  Nail Art 2.50 .632 2.67 .730 3.17 1.211 2.70 .529
  Theory subjects 2.46 .332 2.00 .422 3.17 .983 2.46 .318
  F-value(p) .740(.569)   .899(.471)   1.096(.368)   1.026(.402)  
  Tatal 2.45 .825 2.25 1.057 2.89 1.100 2.48 .828

Table 11.

Differences in the effectiveness of online classes according to online class conditions

Classification Effectiveness of online classesy
Total
Interest efficiency Communication
M SD M SD M SD M SD
  Class focused on task performance 2.22 .939 2.19 1.292 2.39 1.193 2.25 .981
How to teach online Content-oriented class 2.41 .817 2.17 .866 2.98 1.095 2.46 .759
  Real-time interactive lessons 2.86 .782 2.89 1.472 3.17 1.061 2.94 .974
  Etc 2.63 .177 1.17 .236 2.25 .354 2.06 .236
  F-value(p) 1.040(.382)   1.974(.128)   1.128(.345)   1.369(.262)  
  Online Classes & Classroom Assessments 2.59 .731 2.43 1.027 2.93 1.053 2.61 .721
How to evaluate online classes Upload online worksheets 1.96 .914 1.39 .534 2.50 1.304 1.89 .829
  Online quiz 2.20 .685 1.87 .670 2.80 1.111 2.22 .654
  Online class progress rate 2.21 1.055 2.24 1.343 2.79 1.254 2.35 1.114
  Portfolio 3.13 1.031 2.92 1.549 3.63 1.109 3.17 1.139
  F-value(p) 1.926(.119)   2.118(.091)   .662(.621)   2.094(.094)  
  Total 2.45 .825 2.25 1.057 2.89 1.100 2.48 .828

Table 12.

Correlation between each variable

Classification Online Class Awareness Obstacles to Online Classes
Effectiveness of online classes
Content Factor Instructor Factor Learner Management Factors Environmental Factors Interest Efficiency Communication
Online Class Awareness 1              
Content Factor -.277 1            
Instructor Factor -.239 .195 1          
Learner Management Factors -.153 .201 .556∗∗∗ 1        
Environmental Factors -.197 .121 .332∗∗ .415∗∗ 1      
Interest .409∗∗ -.353∗∗ -.553∗∗∗ -.446∗∗∗ -.342∗∗ 1    
Efficiency .328 -.407∗∗ -.522∗∗∗ -.511∗∗∗ -.292 .645∗∗∗ 1  
Communication .378∗∗ .125 -.531∗∗∗ -.476∗∗∗ -.439∗∗∗ .610∗∗∗ .529∗∗∗ 1

p<.05,

∗∗

p<.01,

∗∗∗

p<.001

Table 13.

The effect of online class recognition on interest

Classification Non-standardized coefficient
Standardized coefficient
t p
B S.E β
(Constant) .749 .505   1.485 .143
Online Class Awareness .438 .127 .409 3.446∗∗ .001
R2=.168, Adj. R2=.153, F=11.872∗∗, p=.001
∗∗

p<.01

Table 14.

The effect of online class recognition on efficiency

Classification Non-standardized coefficient
Standardized coefficient
t p
B S.E β
(Constant) .493 .670   .737 .464
Online Class Awareness .450 .169 .328 2.667 .010
R2=.108, Adj. R2=.092, F=7.112, p=.010

p<.05

Table 15.

The effect of online class perception on communication

Classification Non-standardized coefficient
Standardized coefficient
t p
B S.E β
(Constant) .794 .683   1.163 .250
Online Class Awareness .539 .172 .378 3.135∗∗ .003
R2=.143, Adj. R2=.128, F=9.828∗∗, p=.003
∗∗

p<.01

Table 16.

The Influence of Obstacles in Online Classes on Interest

Classification Non-standardized coefficient
Standardized coefficient
t p
B S.E β
(Constant) 5.231 .477   10.956 .000
Content Factor -.173 .078 -.235 -2.214 .031
Instructor Factor -.368 .118 -.394 -3.123∗∗ .003
Learner Management Factors -.130 .135 -.125 -.958 .342
Environmental Factors -.102 .090 -.130 -1.135 .261
R2=.401, Adj. R2=.358, F=9.376∗∗∗, p=.000

p<.05

∗∗

p<.01

∗∗∗

p<.001

Table 17.

Effects of obstacles to online classes on efficiency

Classification Non-standardized coefficient
Standardized coefficient
t p
B S.E β
(Constant) 6.008 .600   10.019 .000
Content Factor -.272 .098 -.289 -2.779∗∗ .007
Instructor Factor -.363 .148 -.303 -2.451 .017
Learner Management Factors -.352 .170 -.266 -2.072 .043
Environmental Factors -.046 .112 -.046 -.411 .683
R2=.425, Adj. R2=.384, F=10.359∗∗∗, p=.000

p<.05

∗∗

p<.01

∗∗

p<.001

Table 18.

Effects of obstacles in online class on communication

Classification Non-standardized coefficient
Standardized coefficient
t p
B S.E β
(Constant) 6.171 .648   9.521 .000
Content Factor .009 .106 .009 .087 .931
Instructor Factor -.435 .160 -.350 -2.722∗∗ .009
Learner Management Factors -.248 .184 -.180 -1.350 .182
Environmental Factors -.259 .122 -.249 -2.132 .037
R2=.379, Adj. R2=.335, F=8.549∗∗∗, p=.000

p<.05

∗∗

p<.01

∗∗

p<.001