초록

이 연구는 온라인 학습과정 중 학생들의 비공식 정보 추구 행태와 그들의 비공식 정보 요구를 지원하는 온라인 학습 환경을 알고자 한다. 연구 참여자는 미국 럿거스 대학 평생 교육 프로그램의 온라인 학생 29명이고, 설문지를 통해 수집한 데이터는 내용분석과 기술적 통계를 통해 분석되었다. 이 연구의 초점은 온라인 학생들이 학습 문제를 해결하기 위해 비공식 정보를 필요로 하는 이유와 그들이 온라인 학습 환경에서 구성원간의 의사소통을 통해 이를 해결하는 방식에 있다. 결론에서는 연구 결과에 기초하여 온라인 학생들의 비공식 정보 추구 행태를 지원하기 위하여 고려해야 할 사항들이 제안된다.

Abstract

This study aims to examine online students informal information seeking behavior during their learning process and online learning environments to support their informal information needs. The participants of the study were 29 online students in the Professional Development Studies of Rutgers University. Data was collected by the questionnaire and was analyzed with content analysis and descriptive statistics. This study focuses on when and why online students need human interaction to solve their learning problems and how they communicate with others to meet their informal information needs. Moreover, how online students think about their personal communication opportunities and the functions of their online learning system to support their learning problems is also examined. Finally, online students suggest the ways to effectively support personal communication needed during learning process in online learning systems. Based on the findings of this study, a few considerations are suggested in conclusions.

초록

본 연구는 다양한 지식이 축적되고 공유되며 구성원 간의 관계와 상호작용을 바탕으로 지식이 생산되고 활용되는 공간인 소셜 러닝 커뮤니티에서 학습자의 지식소싱 행위가 지식활용 성과에 어떠한 영향을 미치는지를 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 한 대학의 사회과학분야 전공수업에 참여한 55명의 학습자들을 대상으로 소셜 러닝 커뮤니티를 구성하고 한 학기의 소셜 러닝 완료 후 설문조사를 통해 자료를 수집하였으며, 다중회귀분석을 사용하여 지식소싱 행위와 지식활용 성과의 영향관계를 규명하였다. 연구 결과, 양자 지식소싱과 문서 지식소싱은 지식재이용과 지식응용에 영향을 미치며, 그룹 지식소싱은 지식응용과 지식혁신에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 소셜 러닝 커뮤니티에서 지식의 이용 목적에 따라 효율적인 지식소싱 행위를 선택하는데 유용할 것으로 기대된다.

Abstract

This research aims to analyze empirically the effects of learners’ knowledge sourcing behavior on the knowledge utilization outcomes in a social learning community. This kind of virtual community is of service to users who not only produce but also share a variety of valuable knowledge which is created based on relationships and interactions among learners. In order to conduct the study, a group of learners was made of 55 undergraduate students who were majoring in social science. The data was collected by online survey at the end of the term and multiple regression methods have been used for empirical analysis. The study shows that dyadic knowledge sourcing and published knowledge sourcing both have significant effects on knowledge reuse and knowledge adaptation. In addition, knowledge adaptation and knowledge innovation were affected by group knowledge sourcing. The research results help to select appropriate knowledge sourcing behavior depending on one’s purpose of knowledge use.

초록

Abstract

This study mainly investigates the motivations of YouTube and Flicker users for posting videos or images/photos on each service. The motivational framework with ten factors such as enjoyment, self-efficacy, learning, personal gain, altruism, empathy, social engagement, community interest, reputation and reciprocity were used to test the motivations. Those who are users of YouTube and Flickr were recruited from Amazon Mechanical Turk to participate in online surveys. Findings show that learning and social engagement are the two most highly rated motivations. Altruism was rated relatively low, although it was strongly correlated with all other motivations. Personal gain was rated as the lowest by both users but Flickr users rated personal gain higher than YouTube users. Findings from this study could be applicable to specify user motivations for using the services and to upgrade the designs of the services in the future.

초록

본 연구의 목적은 물리적 환경의 품질을 측정하는 도구로서의 서비스스케이프 개념을 이용하여 학습공간의 서비스스케이프 요인이 이용자 만족과 지속의도에 미치는 영향과 학습활동유형의 조절효과를 확인하는데 있다. 선행연구 및 심층면담을 통해 청결성, 쾌적성, 편의성, 심미성, 접근성, 유연성의 6개의 학습공간 서비스스케이프 요인을 선정하였고, 수도권 지역의 대학생을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 연구 결과, 청결성, 쾌적성, 편의성과 접근성 요인이 이용자 만족에 유의한 영향을, 이용자 만족은 지속의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 학습활동유형은 청결성, 쾌적성 요인과 이용자 만족 관계에 부(-)적 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 학습공간으로의 대학도서관에 대한 이용자 만족을 높이는 물리적인 환경 구성의 기초자료를 제공하였다는데 의의를 둔다.

Abstract

The purpose of this study is to investigate the effect of learning space Servicescape on the user satisfaction level and continuance intention and to identify moderating effect of the learning activity. The six Servicescape factors are selected after literature review and in-depth interviews; cleanliness, comfort, convenience, aesthetics, accessibility, and flexibility. The online survey is given to the university students at four-year private universities in Seoul metropolitan area. The result shows that among the learning space Servicescape factors, cleanliness, comfort, convenience, and accessibility have a significant impact on the user’s satisfaction and the user’s satisfaction response determines the continuance intention to the learning space. It is also found that the factors of cleanliness and comfort have a negative moderating effect on user satisfaction. This study implies that the result provides methods to develop the space arrangement for university libraries that provide the better-support to students’ learning experience.

초록

MOOC 서비스의 플랫폼을 이어받아 국내에서 2015년부터 서비스를 개시한 한국형 온라인 공개강좌(Korea-Massive Open Online Course, K-MOOC)는 지난해까지 서비스의 양적인 성장에 주력하여 강좌 수와 수강자 수의 확보에 집중하였던 반면, 2020년부터는 새로운 강좌 커리큘럼과 묶음강좌의 개발, 서비스 제공기관의 확대를 통한 폭넓은 주제 분야의 강좌 제공 등 서비스의 질적인 성장을 도모하기 위해 다양한 시도를 진행하고 있다. 설문의 분석 결과를 바탕으로 K-MOOC 서비스의 방향성을 교수자와 강좌 관리자, 서비스 플랫폼 개발자의 측면에서 다음과 같이 제안하였다. 첫째, 강좌를 제공하는 교수자는 다양한 주제분야의 강좌를 제공하기 위해 강좌개발 전략을 구상하여야 한다. 둘째, 강좌를 제공하는 교수자와 K-MOOC 학습을 지원하는 관리자는 전공학습지원 수강동기를 가진 학습자들이 강좌 내 콘텐츠에 적극적으로 참여할 수 있도록 지원해야 한다. 셋째, K-MOOC 플랫폼 개발자는 좀 더 학습자의 학습 편의성을 높일 수 있는 방향으로 현재의 시스템을 개선해야 한다.

Abstract

According to the participants, the current K-MOOC (Korean Massive Open Online Course) has a few problems, such as too few courses, low content quality, and useless learner management system compared to MOOCs abroad. These problems caused diminished learner motivation. Consequently, the K-MOOC service has recorded a low course completion rate despite high expenses spent to develop the contents and thus requires remedies to fix the issues. This study drew research subjects from a pool of college and graduate students representing the primary users of the K-MOOC. This study limited the research scope to the four categories: motivation, learning experience, recognition, and performance of the Biggs’ 3P Learning System Model. Based on the literature review, ten variables were selected and explored how the subjects perceived four categories using the survey questionnaire. This study also examined the relationship between ten variables and generated suggestions for the instructors, course managers, and platform developers to make the K-MOOC better.

초록

본 연구는 코로나19 상황 속에서 일반 시민들이 어떻게 재난정보와 건강에 대한 정보를 찾고 추구하는지 파악하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로, 재난 및 건강에 대해 어떤 정보요구가 있는지, 어떤 정보원을 통해 정보를 찾고, 어떤 경로를 통해 정보를 이용하고 있는지, 정보 이용에 대한 신뢰 및 불만과 그에 따른 개선책은 무엇인지를 조사하고자 한다. 이를 위해 20세 이상의 일반시민들을 대상으로 온라인 설문조사를 수행하였다. 인구통계학적 특성, 재난에 대한 정보추구행태, 건강에 대한 정보추구행태, 도서관의 역할이라는 주제항목 아래 45개의 질문문항을 구성하여 질의하였다. 조사 결과에 따라 최종적으로 재난상황에 대한 정보와 전염병으로 인한 건강에 대한 정보를 정부나 공공단체가 제공할 때, 시민들의 기본 요구를 중심으로 어떤 종류의 정보를 어떤 방식으로 제공해야 하는지, 특히 어떤 미디어나 시스템을 통해 제공하는 것이 만족도와 신뢰감에 영향을 주는지, 중요한 공적 정보채널이자 시스템 중 하나인 도서관은 재난상황에서 어떤 역할을 수행해야 하는지를 제언하였다.

Abstract

The purpose of the research is to investigate general citizens’ information needs, seeking and uses about both disaster and health information in the middle of disaster of COVID-19 pandemic: what kinds of information they need, what kinds of information sources they use, which channels and media they use to learn the information, etc. To achieve the goal, the study conducted an online survey for general citizens over the age of 20. The survey is composed of 45 questions including four topics—demographic characteristics, information seeking behavior on both disaster and health, and the roles of public information organizations such as libraries in the middle of disaster. On the basis of the results, the research discusses and suggests that what kinds of information should be supplied and in what manners, and which media or information systems should be used when the governments or public organizations provide the information regarding disaster and health, and what roles public information organizations such as libraries should play in the middle of disaster.

초록

국내를 비롯하여 전 세계적으로 우울증 환자 수가 매년 증가하는 추세이다. 그러나 대다수의 정신질환 환자들은 자신이 질병을 앓고 있다는 사실을 인식하지 못해서 적절한 치료가 이루어지지 않고 있다. 우울 증상이 방치되면 자살과 불안, 기타 심리적인 문제로 발전될 수 있기에 우울증의 조기 발견과 치료는 정신건강 증진에 있어 매우 중요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 연구에서는 한국어 소셜 미디어 텍스트를 활용한 딥러닝 기반의 우울 경향 모델을 제시하였다. 네이버 지식인, 네이버 블로그, 하이닥, 트위터에서 데이터 수집을 한 뒤 DSM-5 주요 우울 장애 진단 기준을 활용하여 우울 증상 개수에 따라 클래스를 구분하여 주석을 달았다. 이후 구축한 말뭉치의 클래스 별 특성을 살펴보고자 TF-IDF 분석과 동시 출현 단어 분석을 실시하였다. 또한, 다양한 텍스트 특징을 활용하여 우울 경향 분류 모델을 생성하기 위해 단어 임베딩과 사전 기반 감성 분석, LDA 토픽 모델링을 수행하였다. 이를 통해 문헌 별로 임베딩된 텍스트와 감성 점수, 토픽 번호를 산출하여 텍스트 특징으로 사용하였다. 그 결과 임베딩된 텍스트에 문서의 감성 점수와 토픽을 모두 결합하여 KorBERT 알고리즘을 기반으로 우울 경향을 분류하였을 때 가장 높은 정확률인 83.28%를 달성하는 것을 확인하였다. 본 연구는 다양한 텍스트 특징을 활용하여 보다 성능이 개선된 한국어 우울 경향 분류 모델을 구축함에 따라, 한국 온라인 커뮤니티 이용자 중 잠재적인 우울증 환자를 조기에 발견해 빠른 치료 및 예방이 가능하도록 하여 한국 사회의 정신건강 증진에 도움을 줄 수 있는 기반을 마련했다는 점에서 의의를 지닌다.

Abstract

The number of depressed patients in Korea and around the world is rapidly increasing every year. However, most of the mentally ill patients are not aware that they are suffering from the disease, so adequate treatment is not being performed. If depressive symptoms are neglected, it can lead to suicide, anxiety, and other psychological problems. Therefore, early detection and treatment of depression are very important in improving mental health. To improve this problem, this study presented a deep learning-based depression tendency model using Korean social media text. After collecting data from Naver KonwledgeiN, Naver Blog, Hidoc, and Twitter, DSM-5 major depressive disorder diagnosis criteria were used to classify and annotate classes according to the number of depressive symptoms. Afterwards, TF-IDF analysis and simultaneous word analysis were performed to examine the characteristics of each class of the corpus constructed. In addition, word embedding, dictionary-based sentiment analysis, and LDA topic modeling were performed to generate a depression tendency classification model using various text features. Through this, the embedded text, sentiment score, and topic number for each document were calculated and used as text features. As a result, it was confirmed that the highest accuracy rate of 83.28% was achieved when the depression tendency was classified based on the KorBERT algorithm by combining both the emotional score and the topic of the document with the embedded text. This study establishes a classification model for Korean depression trends with improved performance using various text features, and detects potential depressive patients early among Korean online community users, enabling rapid treatment and prevention, thereby enabling the mental health of Korean society. It is significant in that it can help in promotion.