O slideshow foi denunciado.
Utilizamos seu perfil e dados de atividades no LinkedIn para personalizar e exibir anúncios mais relevantes. Altere suas preferências de anúncios quando desejar.

SNS 매개 학습공동체의 학습네트워크 탐색 : 페이스북 그룹을 중심으로

428 visualizações

Publicada em

SNS 매개 학습공동체의 학습네트워크 탐색 : 페이스북 그룹을
중심으로

Publicada em: Educação
  • Entre para ver os comentários

  • Seja a primeira pessoa a gostar disto

SNS 매개 학습공동체의 학습네트워크 탐색 : 페이스북 그룹을 중심으로

  1. 1. Journal of the Korean Data Analysis Society (April 2017) Vol. 19, No. 2 (B), pp. 873-884 SNS 매개 학습공동체의 학습네트워크 탐색 : 페이스북 그룹을 중심으로 이경민1 , 김찬희2 , 박한우3 1) 요 약 SNS의 등장은 온라인 학습공동체의 상호작용 구조와 수준에 변화를 가져올 수 있다. 본 연구 는 SNS 학습공동체의 실제 상호작용의 수준과 패턴을 점검하고 그 특성을 알아보고자 하였다. 페이스북 그룹 ‘거꾸로교실의 마법’의 2014년 3월에서 2016년 8월까지의 학습자들 간 동시 댓글 을 수집하였다. 사회연결망분석(social network analysis)을 실시하였다. 네트워크 구조분석에는 ‘노 드엑셀(NodeXL)’을 활용하였고, 내용분석을 위해 추가적으로 단어쌍(word pair) 분석을 실시하였 다. 그 결과, 첫째, 세 시기의 상호작용 구조의 변화는 적었으나 관심 주제에 따라 끼리끼리 그 룹을 형성하고 있었으며, 주요 상호작용 참여자는 일반 학습자인 교사들이었다. 이는 학습에 대 한 전문성과 통제권이 분산된다는 것을 보여준다. 둘째, 학습내용은 프로그램 방영과 정보공유 중심에서 구체적인 학습접근으로 나아갔다. 그 과정에서 학습자들은 정서적지지 또한 경험하고 있었다. 셋째, 온라인과 오프라인의 경계가 허물어진 학습의 형태를 지니고 있었다. 한편 이 연 구의 결과는 페이스북이 기존의 시청률조사를 보완할 수 있는 새로운 데이터 출처로 기능할 수 있는 가능성을 보여준다. 시청률조사는 페이스북 이용자들의 반응의 강도 뿐 아니라 포스팅의 의미망을 비롯한 다양한 빅데이터와의 접목을 시도할 필요가 있다. 주요용어 : 온라인학습공동체, SNS학습, 상호작용, 학습네트워크, 소셜네트워크분석. 1. 서론 인터넷은 개방적인 의사소통의 공간이자 사회적 네트워크를 확산시키는 매체이다. 스마트폰 활 용의 일반화에 따라 SNS(social network service)를 기반으로 한 온라인 학습공동체가 형성되고 있 다. SNS는 기존의 온라인 게시판에 비해 즉각적이고 자유로운 의사소통이 가능하기 때문에 공동체 활동에 편리성을 더한다(Son, 2014). 특히 페이스북(facebook)은 관계맺기, 정보교류, 자기표현에서 가장 높은 만족도를 나타냈다(Kim, 2013). 페이스북의 장점으로 편리한 자료공유와 신속한 의사소 통, 함께 학습한다는 공동체감 제고를 언급하였다(Lee, 2014). 페이스북은 한 주제를 지속적으로 학 습하기 위한 공동체를 형성, 유지하기에 적합한 플랫폼이라 볼 수 있다. 상호작용은 구성원들 간 정보교환 과정으로 온라인 학습의 효과를 좌우하는 핵심요소이다 (Johnson, Homik, Salas, 2008). 학습은 단순히 정보의 전달과 습득보다 학습자가 능동적으로 학습과 정에 참여하는 양방향적 의사소통 속에서 더욱 활발하게 일어난다. 학습자는 SNS 학습공동체에서 구성원 간 의견과 정보를 공유하는 상호적 학습을 경험하고, 이와 동시에 온라인 공간은 학습자원 을 비롯한 다양한 제반 환경과의 교섭의 가능성을 열어준다(Choi, Kwon, 2013; Jung, 2000). 1 712-749 경북 경산시 대동 214-1, 영남대학교 교육학과 석사과정. E-mail : hw00171@naver.com 2 712-749 경북 경산시 대동 214-1, 영남대학교 교육학과 석사과정. E-mail : kch100867@naver.com 3 (교신저자) 712-749 경북 경산시 대동 214-1, 영남대학교 사이버감성연구소 소장. 언론정보학과·디지털융합비 지니스학과 교수. E-mail : hanpark@ynu.ac.kr [접수 2017년 3월 20일; 수정 2017년 4월 8일, 2017년 4월 17일; 게재확정 2017년 4월 20일]
  2. 2. 이경민, 김찬희, 박한우874 온라인 학습공동체 연구는 포털사이트의 카페나 온라인 토론 게시판에서 이루어지는 상호작용 에 집중되어 있었다(Cho, Han, 2010; Kim, 2016; Rha, Sung, 2005; Suh, Kang, 2005). 페이스북을 대 상으로 한 사례 연구는 공동체의 학습과정과 지식공유를 예측하는 요인, 페이스북을 교육에 보조 적으로 활용하기 위한 교수전략 연구가 있었다(Choi, Kwon, 2013; Ko, Lee, 2015; Son, 2014). 그러 나 SNS 학습공동체는 보조적 학습도구 이상의 의미를 가질 수 있다. 페이스북에서 학습자는 관계 망을 확장하며 정보와 지식을 획득해 나간다(Lee, 2014). 페이스북은 카페나 토론 게시판에 비해 개방적이고 이용자 친화적 인터페이스(interface)를 통해 상시적 학습참여를 가능하게 하며, 이러한 특성은 기존과는 다른 형태의 상호작용을 낳을 수 있다. 아직까지 페이스북 매개 학습공동체에서 어떤 방식으로 상호작용하고 있고, 어떤 내용을 담고 있는지를 다룬 연구는 미비하다. SNS 기반 학습공동체의 상호작용 구조와 내용의 변화를 살펴보는 것은 Wilson, Ryder(1996)가 명명한 역동적 학습공동체의 관계구조를 해부하는데 유용하다. 역동적 학습공동체에서 구성원들 간 관계망 구축과 유지는 지식창출 및 공유, 융통성 있고 협상적인 학습활동, 자율적 활동, 상호작 용 및 협력과 같은 공동의 목적을 달성하는데 중요하기 때문이다. 학습은 특정 시기에 얽매이지 않고 시간이 경과하면서 발전한다. Rha, Hong(2003)에 따르면 학습공동체는 성립기, 발전기, 안정기 등의 과정을 겪는다. 공동체의 지속기간에 따른 상호작용 구조와 주요 학습참여자, 학습내용을 SNA로 살펴보는 것은 SNS 학습공동체의 특성을 발견하는 데 기여할 수 있을 것이다. 따라서 페이 스북 학습공동체의 실제 상호작용 수준과 패턴을 점검할 필요가 있다. 2. 문헌검토 및 연구문제 2.1. SNS 매개 온라인학습공동체와 상호작용 온라인 학습공동체는 사이버 공간에서 학습이라는 공동의 관심과 이해를 바탕으로 학습자들 간 의 협력적 상호작용을 하는 집단이다(Rha, Sung, 2005). 물리적 제한을 넘어 인적자원과 학습자원을 활용할 수 있는 특징이 있다(Lee, Kim, 2003). 소셜 플랫폼(social platform)을 통해 일상생활의 영역 이 확장됨에 따라 학습자는 상시적으로 학습에 참여할 수 있다. Suh, Kang(2005)의 연구에서는 온 라인 학습공동체의 특징으로 협력학습과 상호작용을 통한 학습경험, 자기주도학습, 상호교수, 책임 감, 자존감과 같은 역량증진을 언급하였다. Jung(2000)은 네트워크 소통, 준익명적 소통, 자발적 선 택, 공환성 체험, 일상적 전환을 구성원리로 꼽았다. 이는 온라인 학습공동체가 평등한 관계를 맺 는 구성원 사이의 다방면적인 의견교환과 자기결정을 통해 학습을 유지하고, 온라인(online)과 오프 라인(off-line) 사이의 경험전환 과정을 겪는다는 것을 의미한다. 온라인 공간에서의 학습자는 상호 작용을 통해 학습과정에 보다 적극적으로 참여하고, 능동적으로 지식을 공유하고 확장한다 (Jonassen, Land, 2000; Ko, Lee, 2015; Lim, Choi, Leem, Jung, 2000). 감정표현과 같은 정서적 상호작 용은 구성원의 소속감과 유대관계 형성과 관련 있다(Jin, Lee, 2010; Rha, Jung, 2004; Rha, Sung, 2005). 상호작용을 통해 형성한 유대감은 사회적 실재감을 높여 학습몰입으로 이어지기도 한다 (Cho, Han, 2010). 2.2. 사회연결망분석(social network analysis, SNA) 사회연결망분석은 사회가 독립적 개체로 구성된 것이 아니라, 서로 연결된 관계구조로 형성되어 있다는 관점을 지향한다(Kwahk, 2014; Park, Park, 2015). 이 방법은 속성 중심의 기존 시각과 달리, 한 개체가 다른 개체와 맺은 관계적 측면을 연구한다. 관계구조를 시각화하는 것이 SNA(social
  3. 3. SNS 매개 학습공동체의 학습네트워크 탐색 : 페이스북 그룹을 중심으로 875 network analysis)의 핵심이다(Park, Park, 2014). SNS 학습공동체에서 이용자도 하나의 개체로 간주 될 수 있다. SNA의 주요지표는 연결정도중심성(degree centrality)이다. 이 지표는 한 노드(node)에 직접적으로 연결된 다른 노드의 수로 측정되는데 내향성(in-degree)은 한 노드가 다른 노드들로부터 선택받은 정도를 의미하며, 외향성(out-degree)은 한 노드가 다른 노드에게 보낸 관계의 정도를 나 타낸다(Wasserman, Faust, 1994). 교육적 상황에서 이 지표는, 학습네트워크 안에서 누가 영향력이 있는 학습자인지 혹은 고립된 학습자인지를 파악할 수 있게 한다. 내향성이 높은 학습자는 학습내용에 대해 잘 알고 있는 학습 자이거나 다른 학습자들에게 인기가 많은 학습자라는 것을 의미한다. 외향성이 높은 학습자는 다 른 학습자들과 교류에 있어서 적극적으로 참여하는 사람이라는 것을 의미하며, 학습상황에 있어 학습자들이 얼마나 적극적으로 참여하고 의견을 표현하는지를 측정할 수 있는 지표가 될 수 있다 (Kim, Kang, 2004; Lim, Kim, Kim, 2015; Nam, 2012). 2.3. 연구문제 본 연구에서는 3개의 연구문제를 설정하였다. 연구문제 1. SNS 매개 학습공동체의 시기별 상호작용 구조는 어떠한가? 연구문제 2. 시기별로 활발한 학습 참여자는 누구인가? 연구문제 3. SNS 매개 학습공동체의 시기별 상호작용 내용은 어떠한가? 3. 연구방법 3.1. 데이터 수집 온라인 학습공동체의 네트워크 구조를 파악하기 위해 본 연구에서는 페이스북 그룹 ‘거꾸로 교 실의 마법’의 댓글을 수집하였다. 수집에 사용한 API(application programming interface)는 페이스북 의 Graph API 2.8로, NodeXL로 수집하였다. 페이스북 그룹을 연구대상으로 선정한 것은 인스타그 램, 트위터 등의 SNS 플랫폼에 비해 한 주제에 대한 지속적인 상호작용 관찰이 용이하기 때문이 다. 페이스북 그룹 ‘거꾸로교실의 마법’은 거꾸로교실(flipped learning)에 대한 방송 프로그램을 제 작한 KBS 정찬필 피디가 ‘거꾸로교실’이라는 학습방법에 대한 지식과 경험 확장을 목적으로 개설 한 그룹이다. 이는 학습을 목적으로 하고 있다는 점에서 뚜렷한 학습공동체로 볼 수 있는 근거로 판단하였다. 데이터 수집 시기는 구글 트렌드(https://www.google.co.kr/trends)와 네이버 데이터랩(http://datalab. naver.com)에서 추출한 ‘거꾸로교실’의 검색빈도 추이를 바탕으로 총 3시기로 선정하였다(Figure 1 참조). ‘거꾸로교실’ 프로그램이 방영된 시기는 2014년 3∼5월, 2015년 3∼4월, 2015년 12월, 2016년 8월∼10월로 현재까지 총 4번 방영되었다. 학습공동체가 방송 프로그램을 시작으로 형성되었고 프 로그램이 학습공동체의 주요한 학습 참여 경로인 점에 따라, 방영 시기가 페이스북 그룹의 상호작 용 패턴과 내용에 영향을 줄 것으로 판단하여, 프로그램 방영 기간과 종영 이후 다음 프로그램 방 영 사이의 기간으로 나누어 수집하였다. 그룹 개설일에서 1차 프로그램 방영 기간(2014.03.28.∼ 2014.06.09.)을 1시기, 1차 프로그램 종영 이후 2차 방영 전(2014.06.10.∼2015.03.08.)을 2시기, 2차 프로그램 방영 시작부터 4차 방영 전(2015.03.09.∼2016.08.09.)을 3시기로 설정하고 동시댓글 (co-commenter) 데이터를 수집하였다.
  4. 4. 이경민, 김찬희, 박한우876 3.2. 분석데이터 설정 첫째, SNS 매개 학습공동체의 시기별 상호작용 구조를 알아보기 위해 NodeXL을 이용하여 시기 별로 동시댓글을 수집하였다. CNM(Clauset-Newman-Moore) 알고리즘으로 노드들을 그룹화 하였으 며, Fruchterman-Reingold layout을 이용하여 네트워크 지도를 산출하였다. CNM 알고리즘은, 50,000 개 이하의 노드로 구성된 네트워크의 각 노드의 그룹화를 효과적으로 수행하는 알고리즘이다(Node XL Korea, 2015). 각 네트워크 지도에서 노드(node)는 페이스북 그룹 ‘거꾸로교실의 마법’에 가입된 구성원을 가리키고, 링크(link) 혹은 엣지(edge)는 같은 포스트에 동시에 남긴 댓글을 남긴 구성원의 관계(co-commenter)를 뜻한다. 같은 게시물에 댓글을 단 학습자들일수록 같은 그룹으로 묶이게 되 는데(Wakita, Tsurumi, 2007), 이를 통해 학습자들이 각 시기별로 몇 개의 그룹을 형성하여, 어떻게 학습하고 있는지를 시각화하였다. 이후 NodeXL의 그래프 메트릭스 (graph metrics) 메뉴를 이용하여 각 그룹의 모듈값(modularity)과 연결중심성 값을 구하였다. 모듈값은 각 노드들이 속해있는 그룹 내의 연결정도를 의미하는데, 모듈값이 높을수록 같은 그룹에 포함되어있는 노드들 간 연결정도가 높으며, 다른 그룹과의 연결정도는 낮다(Wakita, Tsurumi, 2007). 둘째, 시기별로 활발한 학습자를 알아보기 위해 연결중심성을 활용하여 시기별 16명의 주요 상호작용 참여자를 제시하였다. 셋째, SNS 매개 학습공동체의 시기별 상호작용 내용인 어떤 주제와 내용의 댓글 상호작용이 있 었는지 알아보기 위해 출현 단어 빈도와 단어 쌍 빈도 분석을 실시하였다. 단어쌍분석(words pair analysis)은 한 메시지 안에서 동시에, 자주 출현하는 단어의 쌍을 찾아내는 분석이다. 본격적인 분 석에 앞서, 데이터 정제과정을 거쳤다. 조사를 모두 삭제하였으며 학습과 직접적으로 연관이 없는 단어라고 연구자가 판단한 경우에는 삭제하였다. 또, 같은 의미를 내포하지만 다르게 표현된 단어 는 하나의 단어로 합쳤다(예: '팟팅', '홧팅', '화이팅' → ‘파이팅’). 단, ‘선생님’이라는 단어는 다른 그룹 구성원을 부르는 호칭으로 사용하고 있었으므로, 동의어로 ‘직업’의 의미로 쓰인 단어 ‘교사’ 와는 구분하여 정제하였다. 동사와 형용사는 기본형으로 모두 바꿨다(예: ‘감사합니다’, ‘감사해요’ → ‘감사’). 데이터 정제과정에서의 오류를 최소화하기 위하여 2명의 연구자가 미리 선정한 기준으 로 여러 번 정제작업을 거쳐 최종으로 합의된 데이터 셋(data set)을 완성하였다. 분석 단어 선정에 는 Sun(1992)이 제안한 고빈도 키워드 선정 공식을 사용하였다. 산출된 값은 소수점 첫째자리에서 반올림하였다. 공식은 다음과 같고, D값은 키워드 종수다.     위 공식에 따라 시기별로 각각 9개, 32개, 22개 출현한 단어를 중심으로 분석하였다. 4. 연구결과 4.1. 연구문제1에 대한 결과 : 네트워크 구조 분석 학습공동체의 상호작용 구조의 변화는 구성원의 학습형태와 적극적 참여정도를 보여준다. 따라 서 SNS 학습공동체의 시기별 상호작용 구조변화를 분석하였다. Figure2는 CNM알고리즘으로 그룹 을 형성하여 산출된 시기별 상호작용 네트워크 지도이다. 3시기로 갈수록 데이터 수집기간이 늘어났다. 그에 따라 포스트(post), 노드, 링크의 수가 증가하 였다. 각 시기별 네트워크 지도의 노드와 링크의 수는 Table 1과 같다. post의 괄호 안 숫자는 포스 트 수/기간별 일수로 하루당 게재된 포스트수를 의미하고, 엣지(edge)의 괄호 안 숫자는 각 기간별
  5. 5. SNS 매개 학습공동체의 학습네트워크 탐색 : 페이스북 그룹을 중심으로 877 노드 수/전체 edge 수를, 유니크 엣지(unique edge)와 중복 엣지(edge with duplicate)의 괄호 안 숫자 는 전체 엣지에서 각각 차지하고 있는 비율을 의미한다. Figure 1. Interaction network by each period Table 1. Overall graph metrics period1(14.03.28~14.06.09) period2(14.06.10.~25.03.08.) period3(15.03.09.~16.08.09.) post(per day) 95(1.46) 248(0.88) 499(0.57) co-commenter(vertex) 51 173 284 edge(link) 2578(50.55) 29920(172.95) 13862(48.81) unique edge 153(5.93%) 903(3.02%) 1325(9.56%) edge with duplicate 2425(94.06%) 29017(96.98%) 12537(90.44%) 1시기에 하루당 평균적으로 게재된 포스트 수는 3개의 시기 중 가장 많다. 그 이유는 방송을 통 해 막 대중들에게 ‘거꾸로 교실’ 수업방법이 알려지기 시작했기에, 방송홍보를 위한 일방향적인 관 리자 중심의 포스트가 많았기 때문이다. 총 5개의 그룹이 형성되었으며, 모듈값은 0.052로 나타났 다. 다른 시기보다 모듈값이 낮은데, 이는 1시기가 다른 시기보다 같은 그룹에 포함되어 있는 노드 들 간의 연결정도가 낮으며, 다른 그룹과의 연결정도는 높다고 추측할 수 있다. 모듈값이 낮은 이 유는 데이터 수집기간이, 방송이 시작되고 3달까지였기 때문에 비슷한 종류의 게시물을 중심으로 댓글을 다는 끼리끼리 그룹이 형성되기에는 이른 시기였음을 추측할 수 있다. 2시기에 하루당 평균적으로 게재된 포스트 수는 감소하였지만, 1시기에 비해 노드 수 대비 엣지 의 수는 증가하였다. 또 각 노드들 사이에 한 번의 의사교환이 있음을 의미하는 유니크 엣지 (unique edge)의 비율이 감소하고, 한 번 이상의 중복된 의사교환이 있는 경우를 의미하는 듀플리케 이트 엣지(duplicate edge)의 비율이 증가하였다. 학습자들 간의 상호작용이 한번으로 끝나는 것이 아니라 지속적으로 이루어지고 있다는 것을 보여준다(Wakita, Tsurumi, 2007). 총 5개의 그룹이 형 성되었으며, 모듈값은 0.228이었다. 그룹의 개수는 같지만, 모듈값은 1시기보다 높다. 모듈값의 증 가는 각 그룹에 포함되어 있는 학습자들과의 연결정도는 높아졌지만, 다른 그룹의 학습자들과의 연결정도는 낮아졌다는 것을 의미한다. 그룹 간의 연결정도가 낮아진 것은, 1시기보다 서로 다른 그룹에 포함되어 있는 학습자들이 같은 게시글에 동시댓글을 다는 정도가 적었다는 것을 의미하 며, 따라서 다른 그룹의 학습자들과는 관심을 갖는 주제가 달라졌다는 것을 의미한다. 또 그룹 내 의 학습자들끼리는 조금 더 공통적인 게시물, 즉 관심주제를 중심으로 끼리끼리 그룹을 형성했다 고 볼 수 있다. 3시기에 게재된 포스트의 수는 하루 평균 0.57개로, 1, 2시기보다 감소했다. 노드 수 대비 엣지 수 또한 현저하게 감소하였다. 유니크 엣지(unique edge)의 비율은 증가하였고 듀플리케이트 엣지 (duplicate edge)의 비율은 낮아졌는데, 2시기보다 학습자들의 지속적인 상호작용이 감소하였다는 것 을 보여준다. 총 8개의 그룹이 형성되었으며, 모듈값은 0.068이었다. 하지만 3시기의 하위 3개의 그
  6. 6. 이경민, 김찬희, 박한우878 룹은 지속적으로 상호작용하고 있는 그룹이라고 보기는 어렵기 때문에 5개의 클러스터가 형성된 것으로 보아야한다. 3시기의 모듈값은 1시기보다는 높지만 2시기보다 현저히 낮아졌다. 이는 2시기 보다 그룹 내 노드의 연결정도가 약해졌으며, 지속적인 상호작용 뿐 아니라 같은 그룹 내 학습자 들끼리의 상호작용 또한 감소했다는 것을 뜻한다. 4.2. 연구문제2에 대한 결과 : 중심성 분석 두 연결 중심성(in-degree, out-degree)과 매개 중심성(betweeness degree)의 Pearson 상관분석 결과를 Table 2에 정리하였다. 상관분석 결과에 따르면 본 학습공동체의 학습자들의 내향, 외향, 매개중앙 성은 각 시기 모두 통계적으로 높은 상관관계를 보였다. Table 2. Person correlations between centralities period 1 period 2 period 3 in-degree out-degree betweenness in-degree out-degree betweenness in-degree out-degree betweenness in-degree - .801** .852** - .885* .748** - .868** .832** out-degree - - .903** - - .809** - - .873** **significant at p < 0.01 본 연구의 연구문제 2번은 각 시기별로 활발하게 학습에 참여하고 있는 학습자를 밝혀내는 것 이다. 학습에 적극적으로 참여한다는 것은 다른 학습자들과의 관계망을 주도적으로 만들어 나가면 서도 학습상황에서 자신의 의견을 적극적으로 개진하는 것이라고 볼 수 있으며, 상호작용 정도에 따라, 참여하는 학습자의 주요 특징에 따라 학습의 내용과 방법에서 차이가 나타난다. 외향연결중 심성은 교육적 상황에 있어서, 학습자가 얼마나 학습상황에 적극적으로 참여하고 있고, 의견을 표 현하는지를 측정할 수 있는 지표가 될 수 있으며(Kim, Kang, 2004; Nam, 2012; Lim, Kim, Kim, 2015), 학습자가 얼마나 다른 학습자와 활발하게 관계 맺기를 시도하는지도 설명해 줄 수 있다. 이 에 외향연결중심성이 높은 학습자를 대상으로 프로파일링(profiling)하였다. Table 3. Influential users rank and their profiles period 1 period 2 period 3 1 educational worker1 9 educational worker2 1 group manager1 9 teacher34 1 teacher1 9 teacher30 2 group manager1 10 teacher3 2 teacher1 10 teacher35 2 group manager1 10 teacher6 3 teacher1 11 teacher6 3 manager2 11 teacher16 3 teacher25 11 teacher26 4 teacher2 12 educational worker5 4 educational worker9 12 teacher18 4 educational worker9 12 teacher28 5 unknown2 13 teacher7 5 teacher12 13 teacher36 5 teacher22 13 teacher32 6 teacher4 14 teacher8 6 the public1 14 teacher20 6 group manager2 14 unknown6 7 teacher5 15 teacher11 7 teacher14 15 teacher23 7 teacher34 15 teacher33 8 unknown3 16 unknown4 8 teacher13 16 educational worker1 8 teacher27 16 unknown5 각 시기별로 외향연결중심성이 높은 상위 16개의 노드와 그 값을 정리하였다. 시기1에서 외향연 결중심성이 높았던 사람은 ‘교육종사자1’로, u-러닝(ubiquitous learning)과 관련된 일에 종사하는 사 람이었다. 그 다음으로 외향연결중심성이 높았던 학습자는 ‘관리자1’로, ‘거꾸로 교실의 마법’ 프로
  7. 7. SNS 매개 학습공동체의 학습네트워크 탐색 : 페이스북 그룹을 중심으로 879 그램을 제작한 PD이다. 대부분의 학습자가 교사로 구성되어 있었으나, 교육종사자들의 참여 또한 활발하였다. 2시기에도 ‘관리자1’이 외향연결중심성에서 가장 높은 순위를 차지하였다. 상위에 랭 크(rank)된 교육종사자들의 수는 적어졌다. 3시기에는 ‘교사1’이 외향연결중심성이 가장 높은 것으 로 나타났다. 이 ‘교사1’은 관리자는 아니었지만, 서울지역에서 본 학습공동체의 학습자들이 갖고 있는 면대면 모임의 책임운영자로, 본 학습공동체에서 핵심적인 역할을 하고 있는 학습자라고 볼 수 있다. 2개의 시기 이상 참여한 학습자는 총 7명이었으며(관리자1, 교사4, 교육종사자2), 3개 시 기 이상 참여한 학습자는 2명(관리자1, 교사1)으로, 장기적인 학습자는 적게 나타났다. 4.3. 연구문제3에 대한 결과 : 워드 페어 분석 Table 4는 시기별 워드 페어 상위 5개를 나타낸다. 시즌1 방영 시점인 1시기의 댓글 상호작용에 높은 빈도를 나타낸 단어는 ‘좋다’, ‘감사’, ‘거꾸로교실’, ‘시작’, ‘학생’ 등이고, 단어 쌍은 ‘축하-드 리다’, ‘하루-빨리’, ‘3편-기대’ 등이다. 1시기는 2, 3시기에 비해 출현 단어의 빈도수가 적다. 이는 1 시기로 선정한 기간이 짧고 서로 간의 연속적 의사 교환보다 짧은 문장과 단어로 자신의 생각과 느낌을 전달하는 댓글이 대부분이었기 때문이다. 단어 빈도의 ‘시작’, ‘기대’, ‘축하’와 단어 쌍의 ‘축하-드리다’, ‘하루-빨리’, ‘3편-기대’가 높은 빈도로 출현한 것은 1시기가 페이스북 그룹이 형성된 시점이자 거꾸로교실 관련 방송이 처음 방영된 시기로, 그룹 구성원들이 댓글을 통해 기대감을 드 러내고 있음을 보여준다. ‘감사’는 모든 시기에 높은 빈도로 등장하는데, 프로그램을 소개하는 포 스트나 거꾸로 교실에 관한 자료와 관련하여 나타났다. Table 4. Top5 word pair in terms of search frequency period 1 period 2 period 3 word word pair word word pair word word pair 1 like (좋다) 12 congratulate, give (축하, 드리다) 2 teacher (선생님) 266 thank, give (감사, 드리다) 24 teacher (선생님) 310 like, idea (좋다, 아이디어) 12 2 thank (감사) 11 a day, quickly (하루, 빨리) 2 class (수업) 126 teacher, class (선생님, 수업) 10 thank (감사) 192 like, writing (좋다, 글) 9 3 flipped learning (거꾸로교 실) 11 series 3, hope (3편, 기대) 2 flipped learning (거꾸로교 실) 108 class, activity (수업, 활동) 10 student (학생) 171 words, thank (말씀-감사) 9 4 start (시작) 8 A lot, learn (많이, 배우다) 2 like (좋다) 100 future, class (미래, 교실) 8 like (좋다) 128 learning contents, thank (자료, 감사) 8 5 student (학생) 8 August, like (8월, 좋다) 2 thank (감사) 96 teacher, passion (선생님-열정) 6 class (수업) 116 teacher, words (선생님, 말씀) 8 2시기에는 ‘선생님’, ‘수업’, ‘거꾸로교실’, ‘좋다’, ‘감사’ 등의 단어와 ‘감사-드리다’, ‘선생님-수 업’, ‘수업-활동’ 등의 단어 쌍이 높은 빈도로 나타났다. 특히 단어 ‘수업’, ‘생각’, ‘활동’, ‘고민’, ‘결과’, ‘공유’ 등과 단어 쌍 ‘수업-활동’, ‘좋다-아이디어’, ‘주다-감사’, ‘생각-들다’ 등과 같은 단어 는 교사 간에 수업에 대한 아이디어나 고민을 공유하고 개선하고자 하는 모습을 보여준다. “ …저도 그에 대한 고민을 많이 하고 있습니다. 예를 들면…”
  8. 8. 이경민, 김찬희, 박한우880 “ …단지 제 교실에서 일어난 일을 용기내서 공유했을 뿐^^;;” 2시기에도 ‘감사’가 높은 빈도로 나타난다. 그러나 2시기의 ‘감사’는 1시기와 달리 방송 프로그 램보다는 수업 방법이나 활용에 대한 의견 교환과 자료 공유, 조언 등에 대한 감사 표현이었다. ‘동영상’, ‘활동’ 등과 단어 쌍 ‘디딤-수업’, ‘각기둥-각뿔’, ‘수업-활동’, ‘1시간-동영상’ 등은 구체적 인 학습 접근이 일어났음을 보여준다. “저도 아이디어 얻어가서 프로젝트 하나 합니다∼ 감사드립니다^^” “네, 먼저 교실 가운데에 전지를... 전체를 6등분하여 각 모둠마다 구역을 정합니다. 그리고 교과 서와 직접 만든 각기둥과 각뿔로 도시를 만들면…” 단어 ‘멋지다’, ‘열정’, ‘파이팅’, ‘재미’, ‘공감’은 학습자가 학습공동체를 통해서 새로운 정보를 얻고 학습을 하는 동시에 격려나 위로 등과 같은 정서적인 경험도 함께 하고 있음을 보여준다. “제 이야기에 공감하신다니 감사합니다^^ 그럼 질문을 하나 드리고 싶어요∼ 캠코더로 찍어서 영상을 만들어 플립러닝 또는 거꾸로교실을 한다면, 그것은 스마트교육의 범주에 들어가나 요??” “와우! 뜨거웠던 논쟁을 이제야 보게되었습니다. 먼저 선생님들의 열정에 박수를 드립니다. 오래 전 제 페이스북 노트에 나름 정리한 스마트교육과 플립러닝에 관련한 글이 있어 남기고 갑니 다.…” 또한 단어 ‘미찾샘’, ‘모임’과 단어 쌍 ‘미찾샘-캠프’, ‘오프-모임’이 고빈도로 출현했다. ‘미찾샘’ 은 ‘미래 교실을 찾는 선생님’의 줄임말로 방송 이후 형성되기 시작한 면대면 학습모임을 뜻하며 온라인으로 경험을 공유하던 것을 넘어, 면대면 모임을 가지기 시작했음을 보여준다. “… 그런데 다행히 이틀째되니 많이 정리되고 또 캠프 후에 오프라인 모임으로 다시 가닥을 잡 아가는 걸 보면서, 이게 그냥 텍스트로 정리해서 될 문제가 아니라 지속적인 소통과 협력으로 자리를 잡아가는 거구나하고 생각했습니다. …” 3시기에는 ‘선생님’, ‘감사’, ‘학생’, ‘좋다’ 등의 단어와 ‘감사-드리다’, ‘선생님-수업’, ‘수업-활동’ 등의 단어 쌍이 높은 빈도로 나타났다. 단어 ‘생각’, ‘문제’, ‘고민’ 등과 단어 쌍 ‘좋다-아이디어’, ‘아이디어-감사’ 등에서 알 수 있듯이 학습과정에서 가졌던 고민과 문제를 상호작용을 통해 해결해 나가고 있었다. ‘선생님’은 2시기와 3시기 모두 가장 높은 빈도수로 나타났다. 그룹 구성원이 다른 구성원을 부 르는 호칭인 ‘선생님’은 ‘교사’와 구분하여 정제하였는데, 이 단어의 빈도수가 높게 나타난 것은 구 성원들 간의 직접적인 상호작용이 있었음을 보여준다. 또한 3시기에는 단어 ‘오프’, ‘캠프’의 빈도 가 증가하고 단어 쌍 ‘서울-캠프’, ‘거꾸로교실-캠프’가 등장하였다. 새롭게 등장한 단어인 ‘미크’는 ‘미래교실 네트워크’의 줄임말로, 거꾸로교실과 관련된 면대면 모임에 대한 공지나 관련 자료를 게 시해둔 홈페이지이다. 이로 보아 2시기부터 언급되기 시작한 면대면 모임과 학습자료 공유에 대한 학습자들의 관심이 3시기에 더욱 증대되었다고 추측할 수 있다. “제 요즘 수업이랑 방향이 거의 일치하는 것 같아요! 이번 캠프 오지? 내가 할 채우기도 거의 이거랑 비슷한데 그때 내가 질문 만들기 개발한 학습지 보여줄게∼” “감사합니다∼^^ 저도 교과서 많이 쓰는데, 미크에 올리거나 유튜브 비공개로 올리면 되겠네요∼”
  9. 9. SNS 매개 학습공동체의 학습네트워크 탐색 : 페이스북 그룹을 중심으로 881 ‘자료-감사’, ‘좋다-자료’, ‘좋다-정보’, ‘정보-감사’와 같은 단어 쌍은 구성원이 공유하고자 한 학 습 내용이 또 다른 학습자에게 긍정적인 학습자료로 활용되고 있음을 보여준다. 5. 결론 본 연구에서는 SNS 학습공동체의 시기별 상호작용 구조와 상호작용에 활발하게 참여한 학습자 가 누구인지, 어떤 내용을 중심으로 상호작용이 이루어졌는지를 살펴보았다. 연구결과는 첫째, 각 시기별 상호작용 구조는 시간이 지날수록 관심주제에 따라 소그룹을 형성하고, 그룹 내의 구성원 들 간의 연결정도는 2시기에 강해졌다가 3시기에는 감소하는 경향을 보였다. 둘째, 적극적인 학습 자의 대다수는 세 시기 모두 교사였다. 셋째, 단어쌍분석 결과, 1시기에는 프로그램 방영에 대한 축하, 감사 댓글이, 2, 3시기에는 학습주제에 대한 댓글이 다수였다. 3시기는 2시기보다 면대면 모 임에 대한 언급이 증가하였다. 즉, ‘거꾸로교실의 마법’의 학습네트워크는 학습자 간 소속감과 친 밀감을 형성하는 시기를 거쳐 관심 주제를 중심으로 끼리끼리 그룹을 형성하였고 이후, 온라인과 오프라인을 넘나드는 학습 단계로 발전하였다. 연구결과로 도출한 SNS 매개 학습공동체의 네트워크 특성은 다음과 같다. 첫째, 페이스북 매개 온라인 학습공동체에서는 학습주제에 대한 전문성과 통제권이 분산되는 수 평적인 학습 구조를 가진다. 학습자들은 한 개인이나 한 집단에 집중되는 것이 아닌 관심주제(포스 트) 별로 끼리끼리 그룹을 형성하며 상호작용한다. ‘거꾸로교실’이라는 공통된 주제를 중심으로 모 인 학습공동체 안에서도 학습자들은 각자의 관심주제에 따라 소규모 집단으로 분화했음을 뜻한다. 상호작용에 참여하고 있던 대다수의 참여자는 수업방법으로써 ‘거꾸로 교실’에 대해 배우고자 하 였던 교사 학습자로, 구체적 사례를 중심으로 학습하고 있었으며 전문성은 분산되어 나타났다. 이 는 기존의 학습공동체 연구에서는 가시적으로 확인할 수 없었던 것으로, 즉각적이고 자유로운 의 사소통을 가능하게 하는 SNS라는 매개체를 통해 역동하는 학습공동체의 모습을 보여준다. 이는 Wilson, Ryder(1996)의 선행연구와 마찬가지로 온라인 학습공동체의 분산성을 나타내는 동시에, SNS기반 온라인 학습공동체는 시간이 흐를수록 상호작용이 그룹별로 분화되면서도 관심주제에 따 라 집중화되는 역동적인 학습공동체의 모습을 동시에 가진다는 것을 보여준다. 둘째, SNS 학습공동체에서도 기존의 학습공동체의 주요한 학습 요소였던 정서적 지지를 보인다. 정서적 유대는 초기에는 프로그램에 대한 감사 표현이었으나 시간이 지날수록 학습내용에 대한 고 민과 조언을 나누는 과정에서 관찰되었다. 페이스북은 관계맺기, 정보교류, 자기표현에서 가장 높 은 만족도를 나타내며, 함께 학습한다는 소속감을 갖게 한다(Kim, 2013; Lee, 2014). 페이스북의 긍 정적 요소는 학습공동체의 정서적 지지를 활성화하는 데 기여한다고 볼 수 있다. 셋째, SNS 학습공동체는 온라인과 오프라인의 경계가 허물어진 학습의 형태를 지닌다. 구성원들 은 SNS 공간에서 공유하기 어려웠던 부분을 면대면 모임으로 극복하며, 다시 온라인 학습상황으로 옮겨와 지속적으로 학습하였다. 이는 온오프라인 연계활동이 지식공유와 학습을 촉진시킬 것으로 본 선행연구와 맥락을 같이한다(Jung, 2000; Ko, Lee, 2015). 본 연구자들이 연구한 SNS 학습공동체 는 온라인이나 오프라인이라는 학습형태에 얽매이지 않고, 두 가지 학습환경의 장점을 모두 활용 했다고 볼 수 있다. 이를 보면 SNS, 그 중에서도 페이스북이 온라인 학습과 면대면 학습을 연결해 주는 매개체 역할을 해주고 있을 뿐만 아니라, 단순한 정보공유를 넘어 학습을 심화시키는 학습촉 진제로써의 역할을 하고 있다는 점을 시사해준다. 한편 이 연구에서는 특정 TV프로그램에 대한 페이스북 이용자들의 적극적 표현과 참여를 계량 적으로 측정할 수 있었다. 이것은 소셜 미디어(social media)가 기존의 시청률조사를 보완할 수 있
  10. 10. 이경민, 김찬희, 박한우882 는 새로운 데이터 출처로 기능할 수 있는 가능성을 보여준다. 시청률이 상대적으로 낮은 프로그램 도 소셜 미디어 이용자들의 몰입도와 관여도가 높을 수 있다. 따라서 한국방송광고진흥공사가 개 발한 PEI(program engagement index)등 시청률 지표는 페이스북 이용자들의 반응의 강도 뿐 아니라 포스팅의 의미망을 비롯한 다양한 빅데이터(big data)와의 접목을 시도할 필요가 있다. References Cho, E. M., Han, A. N. (2010). The effect of social presence on learning flow and learning effects in online learning community, The Journal of Educational Information and Media, 16(1), 23-43. (in Korean). Choi, J. A., Kwon, S. H. (2013). Teaching strategies in learning with Facebook to improve learner’s interaction, Journal of Lifelong Learning Society, 9(2), 155-180. (in Korean). Jin, S. H., Lee, D. J. (2010). Relationships among learners' sense of community, participation, and satisfaction in an online collaborative learning environment, Journal of Lifelong Learning Society, 6(1), 65-87. (in Korean). Johnson, R. D., Hornik, S., Salas, E. (2008). An empirical examination of factors contributing to the creation of successful e-learning environments, International Journal of Human-Computer Studies, 66(5), 356-369. Jonassen, D. H., Land, S. M. (2000). Theoretical foundations of learning environments, Mahwah, N.J: L. Erlbaum Associates. Jung, M. S. (2000). The principle of online learning community, Journal of Lifelong Education, 6(1), 135-162. (in Korean). Kim, N. Y. (2016). Effects of online blended learning-based nursing diagnosis course in undergraduate nursing education, Journal of the Korean Data Analysis Society, 18(5), 2843-2855. Kim, Y. J. (2013). Uses and gratification of Cyworld, Facebook, Twitter: a comparative study, Journal of Communication Science, 13(1), 5-32. (in Korean). Kim, D. S., Kang, I. G. (2004). The effects of the social network data presentation on interaction processes and products in computer supported collaborative learning environment, Journal of Educational Technology, 20(1), 89-115. (in Korean). Ko, E. J., Lee, J. M. (2015). Exploring the factors affecting knowledge sharing in SNS based learning community, Journal of Korean Association of Computer Education, 18(5), 35-44. (in Korean). Kwahk, K. Y. (2014). Social network analysis, Cheoram: Seoul. (in Korean). Lee, B. H. (2014). Facebook, how to use for an effective learning environment?, The Journal of Educational Information and Media, 20(2), 247-273. (in Korean). Lee, S. S., Kim, H. S. (2003). Focusing on an area of Gwangju and Chonnam - the strategies of building an online learning community as the practical paradigm of education, The Journal of Educational Information and Media, 9(3), 97-117. (in Korean). Lim, C. I., Choi, S. H., Leem, J. H., Jung, I. S. (2000). Effects of different types of interaction on learning and satisfaction in a web-based lifelong learning environment, Journal of Educational Technology, 16(1), 223-246. (in Korean). Lim, K. Y., Kim, Y. J., Kim, H. J. (2015). The effects of team centralization on shared mental model, satisfaction, and achievement in a web-based collaborative learning, The Journal of Korean Association of Computer Education, 18(4), 41-53. (in Korean). Lim, Y. S., Park, H. W. (2010). Monitoring a socio-political Blogosphere in South Korea : Comparing a metrics from Blogosphere with voter turnout, Journal of the Korean Data Analysis Society, 12(1), 539-551. (in Korean). Nam, C. W. (2012). The effects of students’ centrality of their social network on their academic achievement and attitude toward online cooperative learning, The Journal of Yeolin Education, 20(2), 51-73. (in Korean). Node XL Korea (2015). Catching up with NodeXL, Seoul: Paradigmbook. Park, J. W., Park, H. W. (2014). Social network analysis among Facebook fanpage co-commenters:
  11. 11. SNS 매개 학습공동체의 학습네트워크 탐색 : 페이스북 그룹을 중심으로 883 Daegu-Gyeongbul's mayor·governor candidates, Journal of the Korean Data Analysis Society, 16(6), 3243-3253. Park, J. Y., Park, H. W. (2015). An exploratory semantic analysis in the dynamics of public opinion on Facebook: a case of the superintendent of Seoul office of education in South Korea, Journal of the Korean Data Analysis Society, 17(2), 1557-1571. (in Korean). Rha, I. J., Hong, S. Y. (2003). A study on exploring at the process model of online learning community development, Journal of Educational Technology, 19(3), 101-122. (in Korean). Rha, I. J., Jung, I. S. (2004). Understanding distance education, Kyoyookgwahaksa: Seoul. (in Korean). Rha, I. J., Sung, E. M. (2005). Emotional expression factors and the dimensions of interactive messages in online learning community, Journal of Lifelong Learning Society, 1(1), 49-70. (in Korean). Son, S. H. (2014). Practical knowledge exploration of SNS-based teacher communities : The case study of a Facebook group of the central leading teachers of smart education, The Journal of Korean Teacher Education, 31(2), 181-201. (in Korean). Suh, H. J., Kang, M. H. (2005). Relationships among learner characteristics, peer interactions, and learning outcome in the online learning community, Journal of Educational Technology, 21(2), 1-28. (in Korean). Sun, Q. L. (1992) The division of words of high frequency and low frequency, Information Science, 13(2), 28-32. (in Chinese). Wakita, K., Tsurumi, T. (2007). Finding community structure in mega-scale social networking service, In Proceedings of IADIS international conference on WWW/Internet2007, 153-162. Wasserman, S., Faust, K. (1994). Social network analysis: methods and applications (structural analysis in the social sciences) (1st ed.), Cambridge: Cambridge University Press. Wilson, B., Ryder, M. (1996). Dynamic learning communities: an alternative to designed instructional systems, Paper presented at the National Convention of the Association for Educational Communications and Technology, Indianapolis, IN.
  12. 12. 이경민, 김찬희, 박한우884 Network Analysis of SNS-mediated Learning Community: A Facebook Group ‘Magic of Flipped-learning’ Gyeong Min Lee 1 , Chan Hui Kim 2 , Han Woo Park 3 2) Abstract The emergence of SNS (social network service) is expected to bring about changes in the structure and level of interaction of online learning communities. This study examined the level and pattern of actual interaction of SNS-mediated online learning community and examined its characteristics. The SNA (social network analysis) was carried out by collecting comments from the students of the facebook group "Magic of Flipped Learning" from March 2014 to August 2016. ‘NodeXL’ was used for network structure analysis and word pair analysis was performed for content analysis. As a result, first, there were few changes in the interaction structure of the three periods, but there were of forming groups according to the subjects of interest. The main interaction participants were the teachers who were general learners. This shows that the expertise of learning and the control of the group are dispersed. Second, the content of learning progressed to sharing specific learning cases. In the process, learners were getting emotional support. Third, the SNS - mediated learning community had a form of learning that broke the boundaries between online and offline. Keywords : Online learning community, SNS learning, Interaction, Learning network, Social network analysis. 1 Master Student, Education, YeungNam University, 214-1, Dae-dong, Gyeongsan-si, Gyeongsangbuk-do, 712-749, South Korea. E-mail : hw00171@naver.com 2 Master Student, Education, YeungNam University, 214-1, Dae-dong, Gyeongsan-si, Gyeongsangbuk-do, 712-749, South Korea. E-mail : kch100867@naver.com 3 (Corresponding Author) Director in n Cyber Emotions Research Institute, Full Professor, Dept of Media & Communication, Interdisciplinary Program of Digital Convergence Business, YeungNam University, 214-1, Dae-dong, Gyeongsan-si, Gyeongsangbuk-do, 712-749, South Korea. E-mail : hanpark@ynu.ac.kr [Received 20 March 2017; Revised 8 April 2017, 17 April 2017; Accepted 20 April 2017]

×