Abstract

This study is aimed to investigate that the blended e-learning could enhance the effectiveness compared to the conventional lecture performed in classroom. At first, both the CbE(Class based E-learning) and the EbC(E-learning based Class) mode have been generated in blended e-learning operation method following the process which analyze the various studies of interest. In addition, the instruction structures of Z Type(Zigzag model) and H-Type(Ladder model) were established as proposed model. The H-Blended e-learning based on CbE mode was introduced in the Excel Spread Sheet subject which held in A University to achieve the goal of this study. Learners were categorized and belonged to either the group 1(over 50% of attendance in cyber lecture) or the group 2(the rest of them). The data analysis was performed with $x^2$-test, t -test to compare the achievement of study between groups. The t -test result showed that the academic achievement in learning with group 1 was statistically significant than the learner in group 2. The effectiveness of the blended e-learning has been proved as the logistic regression analysis showed that the rate of the attendance in the cyber lecture functioned as indicator that enable to predict the acceptance.

본 연구는 블렌디드 이러닝이 대학의 강의실 위주의 수업에서 효과성을 향상시킬 수 있는지를 검증하고자 하였다. 먼저, 수업 사례를 분석하여 블렌디드 이러닝 운영방식으로 CbE(Class based E-learning)와 EbC(E-learning based Class) 방식을 도출하고, 수업구조로 Z형(Zigzag model)과 H형(Ladder model)을 정의하였다. 연구의 목적을 달성하기 위하여 A대학의 "엑셀실무" 과목에 CbE 방식의 H형 블렌디드 이러닝을 운영하였다. 집단은 사이버강의 학습참여비율의 50%이상인 집단(그룹 1)과 그렇지 않은 집단(그룹 2)으로 나누고, 자료의 분석은 $x^2$-검정, t -검정으로 학업 성취도를 비교하였다. 사이버강의 학습참여비율과 합격여부의 관계를 규명하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 검정 결과, 그룹 1이 학업 성취도에서 통계적으로 유의하게 높게 나타났다. 로지스틱 회귀분석 결과에서 사이버강의 학습참여비율은 합격여부를 예측하는 유의미한 변인으로 규명됨에 따라, 블렌디드 이러닝의 효과성이 확증되었다. 연구 결과, H형 블렌디드 이러닝은 강의실 수업의 단점을 보완하여 학업 성취도와 학습 만족도를 향상시키고, 학습자가 블렌디드 이러닝 수업 방식에 대해 긍정적인 인식을 갖도록 한 것으로 나타났다. 끝으로 성공적으로 블렌디드 이러닝을 운영하기 위한 전략과 대학에서의 활성화 방안에 대해 제언하였다.

Keywords

• blended e-learning;
• H blended e-learning model;
• mixed mode

• 블렌디드 이러닝;
• H형 블렌디드 이러닝 모형;
• 혼합 학습;