[논문 리뷰] Predicting Virtual Learning Environment adoption - A case study

Sonam Penjor, Pär‐Ola Zander|arXiv (Cornell University)|2015. 03. 09.

Online and Blended Learning참고 문헌 20인용 수 13

한 줄 요약

이 연구는 로저스의 혁신 확산 이론을 루아날 대학교에서의 가상 학습 환경(VLE) 도입을 예측하기 위해 기술 통계와 로지스틱 회귀 분석을 사용하여 적용한다. 이론은 다수의 조직 간 안정성이 부족하지만, 한 기관 내에서는 신뢰할 수 있는 예측을 제공함을 발견하였으며, VLE 연구 분야에서의 확산 모델 일반화 가능성을 의심하게 하고, 교육 기술 도입 시 조직별로 검증이 필요하다는 점을 강조한다.

ABSTRACT

Purpose - To qualify the significance of Rogers' Diffusion of Innovations theory with regard to Virtual Learning Environments. To apply an existing Diffusion of Innovations instrument on a case organisation, the Royal University of Bhutan (RUB), in order to compare its results with previous findings. Descriptive statistics and logistic regression analysis were deployed to analyze adopter group memberships and predictor significance in Virtual Learning Environment adoption and use. Findings - The Diffusion of Innovations theory is not stable across organizations when it comes to predicting different user categories or the distribution of users. However, it was possible to achieve reliable results for virtual learning environments within a particular organization. Research limitations ND implications - The study questions scholarly attempts to establish models of this type across organizations. Practical implications - Professionals should be aware that cross-organizational generalizations from Diffusion Of Innovation findings within the domain of virtual learning environments may be very unreliable. Originality and value - The study challenges the massively cited Diffusion of Innovation literature. It provides data from Bhutan, which is underrepresented in empirical investigations.

연구 동기 및 목표

• 고등교육 분야에서 로저스의 혁신 확산 이론이 VLE 도입에 적용 가능한지 평가하기.
• 기존의 확산 도구가 조직 내 다양한 사용자 유형 간 VLE 도입을 신뢰성 있게 예측할 수 있는지 평가하기.
• 루아날 대학교(RUB)의 연구 결과를 이전 연구와 비교하여 이론의 기관 간 일관성 검증하기.
• VLE 도입에 있어 확산 모델이 다양한 교육 기관에 일반적으로 적용 가능하다는 가정에 도전하기.

제안 방법

• 기존의 혁신 확산 도구를 활용하여 루아날 대학교의 사용자 특성과 도입 행동 데이터를 수집한다.
• 수용자 집단의 구성과 사용자 유형별 분포를 요약하기 위해 기술 통계를 사용한다.
• VLE 도입 및 사용의 주요 예측 변수를 규명하기 위해 로지스틱 회귀 분석을 시행한다.
• 특정 기관의 단일 사례 데이터를 분석하여 모델의 신뢰성을 특정 기관 환경 내에서 평가한다.
• 이전 연구와의 결과 비교를 통해 다양한 기관 간 확산 모델의 안정성 평가하기.
• 혁신 특성(예: 상대적 이점, 호환성 등) 중 도입을 유의미하게 예측하는 요소를 특정하기 위해 초점 맞추기.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 로저스의 혁신 확산 이론은 한 기관 내 다양한 사용자 유형 간 VLE 도입을 어느 정도 예측할 수 있는가?
• RQ2 이전의 확산 연구에서 규명된 예측 변수들이 루아날 대학교와 같은 새로운 조직 환경에 적용되었을 때 성능은 어떠한가?
• RQ3 VLE 도입 예측 시, 혁신 확산 모델은 다양한 교육 기관 간에 안정적이고 일반화 가능한가?
• RQ4 개발도상국의 특정 높은 교육 기관 내에서 VLE 도입에 영향을 미치는 핵심 요인은 무엇인가?
• RQ5 단일 조직 환경 내에서 적용된 확산 이론을 통해 VLE 도입에 대한 신뢰할 수 있는 예측가능성이 있는가?

주요 결과

• 혁신 확산 이론은 다양한 사용자 유형 간 VLE 도입 예측 시 기관 간 안정성이 낮게 나타났다.
• 기관 간 일관성 부족에도 불구하고, 루아날 대학교의 특정 상황에서는 VLE 도입에 대해 신뢰할 수 있는 예측가능성을 확보하였다.
• 이 연구는 VLE 도입 분야의 확산 연구 결과를 원래 조직 외부로 일반화할 경우 매우 신뢰할 수 없을 수 있음을 밝혔다.
• 연구 결과는 교육 기술 도입 맥락에서 확산 모델이 보편적으로 적용 가능하다는 일반적인 가정을 도전한다.
• 연구에서 다루지 않은 지역인 부탄의 실증 데이터는 개발도상국의 비서구적 맥락에서 VLE 도입에 대한 유의미한 시 perspectiv를 제공한다.
• 이 연구는 보편적인 기관 간 일반화에 의존하기보다는, 맥락에 맞는 검증이 확산 모델에 중요하다는 점을 강조한다.