영국 켄트 대학교의 스티브 베일리 게스트 포스트

저는 석사 논문의 일부로 강의 캡처 효과에 대한 연구를 수행하고 있으며,이 분야를 더 깊이 탐구하는 연구가 증가하고 있습니다. 지난 몇 년간이 과목에 대한 학문적 관심이 왜 그렇게 빠르게 증가했다고 생각합니까? 음, 두 가지 주요 이유가 있다고 말하고 싶습니다.

첫째, 대학은 주제 분야와 교육 자체 모두에서 연구 활동을 목표로하고 있으므로 기존 실천의 새로운 교육 관행이나 혁신은 경험적 연구의 주제가 될 가능성이 높습니다.

둘째, 강의 캡처 연구에 관심이있는 주된 이유는 변화에 대한 두려움으로 인해 교육 기술에 대한 오해로 이어질 수 있습니다. 물론 어떤 경우에는 이러한 두려움이 근거가 충분하므로 연구를 통해 문제를 식별하고 정량화하여 추가 연구에서 잠재적 솔루션을 조사 할 수 있습니다.

강의 녹음이 실시간 출석 및 학업 성과에 미치는 영향에 대한 나의 연구 대학 이전에 조사한 기존 연구 결과에 의해 촉발되었습니다. 강의 캡처에 대한 Kent의 내부 파일럿과 우리가 파일럿을 시작했을 때 학자들이 제기 한 우려로 서비스.

이전 연구 및 일화에서 주장 (그러나 거의 합의되지 않음)이있었습니다. 학생들은 자신들이 녹화되었을 때는 라이브 강의에 참석하는 것을 중단할 것이라고 주장하고 있다. 소프트웨어 회사 및 일부 이전 연구에서 강의 녹음에 대한 액세스가 향상되었습니다. 학생들의 결과. 저는 제 마스터의 내부 파일럿 과정에서이 두 가지 주장을 모두 조사하기로 결정했습니다. 논문.

내 연구 결과에 따르면 학계가 라이브에서 막대한 감소에 대해 걱정하는 많은 강의 참석은 근거가 없을 수 있습니다.

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내 연구에 따르면 강의 녹음 자료가 해를 끼치 지 않습니다. 세 표본 그룹 중 하나에서만 통제 그룹보다 출석률이 낮았습니다. 평균 6 % 증가했지만 다른 두 그룹의 참석률은 실제로 더 높았으므로 여전히 일부 결과의 모호성. 다른 방법론으로 연구를 반복하여 결과가 더 결정적입니다.

강의 녹음이 출석을 방해합니까?

이 강의 출석 문제는 종종 강의 캡처를 이해하는 데 장애가됩니다. 역사적으로 이것은 강의에 참석하지 않은 학생들의 성적이 나빠서 강의 녹음이 출석률을 줄이면 학생들의 성적을 떨어 뜨릴 수 있다는 우려가있었습니다.

그러나 내 연구에 따르면 대부분의 학생들은 녹음을 라이브 경험의 대체물이 아니라 연구의 보충 자료로 사용하고 있습니다. 강의 녹음에 대한 저항은 또한 직접 참석하지 않고 비디오를보기로 선택한 사람들의 경우, 결석 한 학생이 실제로 참여하는 경우 녹화가 반드시 그런 것은 아닙니다. 녹음 내용.

저의 경험과 연구는 물리적 인 강의와 녹음 된 강의 모두가 계속해서 학생들과 관련이 있지만 시간이 지남에 따라 반드시 진화 할 것입니다. 사용 가능한 기술로 인해 강의가 더욱 상호 작용하고 있으며 (학생 수가 증가함에 따라 종종 필요함) 교사는 Panopto와 같은 강의 캡처 도구를 점점 더 많이 사용하게 될 것입니다.

강의 캡처가 학생 결과에 미치는 영향

University of Kent에서 우리는 이미 Panopto가 학생 프레젠테이션, 모듈 소개 및 평가 피드백을 기록하는 데 사용된다는 사실을 발견하고 있으며, 교육용 멀티미디어로 수행 할 수있는 작업의 표면을 긁고있는 것 같습니다. 기술에 의해 촉진되는 혼합 학습 접근 방식은 이미 교육의 필수 부분이며 향후 증가 할 가능성이 있습니다.

출석을 조사하는 것뿐만 아니라 녹음 된 강의가 학생 결과에 어떤 영향을 미치는지 살펴 보았습니다. 강의 녹음을 본 학생들이 세 그룹 모두에 포함되지 않은 학생들보다 더 높은 점수를 받았지만 이는 한 그룹에서만 통계적으로 유의미한 것으로 나타났습니다. 또한 녹음을 더 빨리 그리고 더 적게 시청 한 학생들이 시험 성적이 향상되었음을 발견했습니다. 다시 돌아가서 데이터의 일부 측면을 더 면밀히 분석하여 추가 결론이 있는지 확인하려고합니다.

많은 연구가 증가하고 있음에도 불구하고이 분야의 연구는 아직 초기 단계에 있으며 아직해야 할 일이 많습니다. 강의 녹음이 학생 학습에 도움이되는지 확인한 후에는 왜 이것이 사실인지 조사 할 수 있습니다. 성공과 연계 된 사용 유형을 식별 할 수 있다면 사용 데이터를 통해이를 정량화하여 영향을 측정하고 학생들이 개선을 위해이 행동을 모델링하도록 권장 할 수 있습니다.

반대로 "나쁜"사용을 정의 할 수 있다면 실패 할 위험이있는 학생을 식별 할 수 있습니다. 물론,이 단계의 각 단계는 신중하게 분석하고 정기적으로 확인하여 올바른 것을 측정하고 있으며 모든 개입이 진정으로 유익한 지 확인해야합니다. 따라서 학술 연구의주기가 계속됩니다.

26, 2014 년 2 월