본 연구는 스마트 기기를 활용한 블렌디드 러닝에서 학습만족도에 미치는 영향을 정량적으로 측정하였다. 특히 스마트 러닝 시스템을 조기 구축하고 임직원 교육을 위해 활용 중인 국내 IT 서비스 전문기업을 대상으로 하였다. IT기술과 네트워크 진화에 따른 초연결 환경에서 시대적 흐름에 부합하는 스마트 러닝 기반 교수법을 설계하고, 학습전이와 그 효과성 증대를 위한 영향 변인을 제시하고자 진행되었다. 새로운 학습방법인 스마트 러닝의 수용에 대한 연구를 위해 Davis(1989)가 제안하였으며, 널리 확장되고 있는 기술수용모델을 활용하여 연구를 진행하였다. 새로운 학습 형태인 스마트 러닝의 수용 태도와 수용 만족도에 영향을 미치는 요인들을 규명하고, 스마트 러닝과 오프라인 면대면 학습을 혼합한 블렌디드 러닝에서 스마트 러닝 만족도가 오프라인 면대면 학습 만족도에 미치는 영향에 대해 분석하였다.
본 연구 모형은 다섯 가지 관점의 연구문제를 다루었다. 문제1, 스마트 기기를 이용하는 학습에 대한 개인의 특성을 나타내는 변인(자기 효능감·개인 혁신성)이 스마트 러닝 학습태도의 변인(인지된 유용성·인지된 용이성)에 미치는 영향을 분석하였다. 문제2, 스마트 러닝에 대한 학습태도가 스마트 러닝의 학습 만족도에 미치는 영향을 분석하였다. 문제3, 스마트 러닝에 대한 학습태도가 오프라인 교육의 학습 만족도에 미치는 영향을 분석하였다. 문제4, 스마트 러닝과 오프라인 교육을 혼합한 블렌디드 러닝에서 스마트 러닝의 학습 만족도가 오프라인 교육의 학습 만족도에 미치는 영향을 분석하였다. 문제5, 직급(연령)이 해당 연구 모형에서 변수들 간의 인과관계에 미치는 조절 효과에 대한 검증을 하였다. 즉, 스마트 러닝과 오프라인 교육을 혼합한 블렌디드 러닝에서 학습태도와 학습 만족도에 미치는 영향에 대해 종합적으로 분석하였다.
연구 진행을 위해 문헌 연구를 통한 이론적 배경을 바탕으로 연구 모형과 측정 도구를 개발하고, 연구 모형을 반영하여 국내 대기업을 대상으로 한 계층별 교육에서 스마트 러닝 기반의 블렌디드 러닝 과정을 설계하였다. 또한 해당 교육과정을 전사 구성원 계층별 교육에 적용하여 교육을 진행하고, 개발된 측정도구를 통해 참가자 498명의 설문을 전수 조사하였다. 결과를 취합하여 코딩하고 연구 모형에서 변수들의 조작적 정의가 잘 이루어졌는지 확인하기 위해 탐색적 요인분석과 신뢰성 분석을 시행하였다. 또한 잠재변수들을 이루는 관측변수들 간의 관계가 타당성이 있는지와 적합한지를 확인하기 위해 확인적 요인분석을 시행하였다. 마지막으로 연구 모형과 가설 검증을 위해 구조방정식모델 분석을 수행하고, 그 결과를 바탕으로 가설의 채택 여부를 확인하였다. 통계분석은 IBM SPSS Statistics 21과 IBM AMOS 21에서 진행하였으며, 그 결과는 다음과 같다.
연구문제1에서 자기 효능감, 개인 혁신성을 기반으로 하는 스마트 러닝의 개인특성은 인지된 유용성, 인지된 용이성이 나타내는 스마트 러닝 학습태도에 상당한 영향을 주는 것으로 확인되었으며, 기존 선행연구의 결과와 동일하게 재검되었다. 즉, 스마트 기기를 이용하는 학습에 대한 개인의 특성은 스마트 러닝 학습태도에 정(+)의 영향을 주는 것으로 확인되었다. 이는 개인의 특성에 따라 스마트 러닝 학습 만족도와 성과가 달라질 수 있으므로 학습자 성향에 따라 맞춤형 교육 방식을 개발해야 할 필요성을 보여 준다. 이제는 획일적인 교육 방식이 아닌 개인의 특성을 고려한 맞춤형 교육 서비스를 통해 학습 성과와 만족도를 높여야 하겠다.
연구문제2에서 인지된 유용성, 인지된 용이성으로 구성된 스마트 러닝에 대한 학습태도는 스마트 러닝의 학습 만족도에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 즉, 스마트 러닝 학습설계에 있어서 학습자가 유용하다고 인지할만한 수준의 콘텐츠 선별과 스마트 기기에서 쉽고 빠르게 접근할 수 있는 어플리케이션의 설계가 필요함을 말해준다.
연구문제3에서 스마트 러닝에 대한 학습태도는 오프라인 교육의 학습만족도에도 영향을 주는 것으로 분석되었다. 즉, 자기주도적인 개인특성에 영향을 받는 스마트 러닝 학습태도는 스마트 러닝 만족도뿐만 아니라 오프라인 교육에서의 만족도에도 정(+)의 영향을 미치는 것으로 해석 할 수 있다. 이를 통해 학업에 성과를 증대하기 위해서는 학습자의 자기주도적 특성을 강화하기 위한 학습설계와 자발적인 학습 분위기가 조성되어야 함을 의미한다.
연구4에서 스마트 러닝과 오프라인 교육을 혼합한 블렌디드 러닝에서 스마트 러닝의 학습만족도는 오프라인 교육의 학습만족도에 영향을 주는 것으로 분석되었다. 즉, 대부분 온라인 이러닝 기반의 블렌디드 러닝에서의 연구 결과와 마찬가지로 스마트 러닝을 선행학습으로 하는 블렌디드 러닝에서도 오프라인 면대면 학습의 성과를 증대하는데 효과가 있음을 보여주고 있다.
마지막으로 연구문제5에서 계층(직급, 연령)은 일부 경로 관계에 영향을 미치는 조절 변수로 확인되었다. 계층을 직급과 연령에 따라 주니어와 시니어로 구분하여 각 경로(변수들 간의 인과관계)에 조절효과가 있는지 보았다. 스마트 러닝 사용태도가 오프라인 교육 만족도에 미치는 영향에 대해서는 주니어가 훨씬 컸다. 이는 주니어가 의무교육 보다는 자기주도적인 학습에 긍정적인 학습태도를 보이는 것으로 해석할 수 있으며, 자율을 중시하는 밀레니얼 세대의 특성과도 부합된다. 반대로 블렌디드 러닝에서 스마트 러닝 만족도가 오프라인 교육 만족도에 미치는 영향은 시니어가 훨씬 크게 측정되었다. 이는 기성세대가 조직에서 필수적으로 진행하는 의무교육을 자연스럽게 수용하고 규율과 절차를 따를 때 그에 따른 만족도가 증가하는 것으로 해석할 수 있는데, 선행연구를 통해 기술한 기성세대와 밀레니얼 세대의 특성과 부합된다. 즉, 계층(직급, 연령) 별 교수설계의 차별화 및 맞춤형 설계를 진행함으로써 학습 성과와 만족도를 증대할 수 있다고 본다.
본 연구에서는 Davis(1989)가 제안한 기술수용모델에 기초하여 스마트 기기를 이용하는 새로운 학습형태에서도 개인특성이 스마트 러닝 학습태도에 영향을 미치고 있음을 검증하였다. 또한 스마트 러닝과 오프라인 교육을 혼합한 블렌디드 러닝에서 스마트 러닝의 학습태도가 스마트 러닝의 만족도뿐만 아니라 오프라인 교육의 만족도에 직·간접적으로 미치는 영향에 대해 실증적으로 분석하였다. 그리고 스마트 러닝과 오프라인 면대면 학습을 혼합한 블렌디드 러닝에서 기존 이러닝 기반의 블렌디드 러닝과 마찬가지로 선행학습이 오프라인 교육 만족도에 영향을 미치고 있음을 확인하였다. 해당 연구는 빠르게 변화하는 IT미디어 환경 속에서 스마트 트렌드에 맞는 교육 방식과 학습전이효과 증대를 위한 교육 설계의 방향을 제시했다는데 의의가 있다.

The purpose of this study is to quantitatively measure the effect of learning satisfaction in blended learning using smart devices. In particular, it was targeted for domestic IT service companies that have established smart learning systems in the early stages and utilize them for employee education. This study was designed to plan a smart learning-based teaching method that meets the current trends in the hyper-connected environment due to the evolution of IT technology and networking, and to suggest the influencing variables for learning transfer and increasing effectiveness. To study the acceptance of new learning methods, smart learning, the technology acceptance model which Davis (1989) proposed. The purpose is to examine the factors affecting acceptance attitudes and acceptance satisfaction for new learning, smart learning, and analyze the effects of smart learning satisfaction in off-line face-to-face learning satisfaction in blended learning, which is a combination of smart learning and off-line face-to-face learning.
This study model poses five research questions. Question 1, I analyzed the effects of personal characteristics of smart learning variables (self-efficacy, personal innovation) on smart learning attitudes (perceived usefulness, perceived convenience). Question 2, I analyzed the effects of learning attitudes toward smart learning on the learning satisfaction of smart learning. Question 3, I analyzed the effects of learning attitudes toward smart learning on the learning satisfaction of off-line education. Question 4, I analyzed the effect of learning satisfaction of smart learning on the learning satisfaction of off-line education in blended learning, which is a combination of smart learning and off-line education. Question 5, I verified the moderating effect of position (age) on the correlation between variables in the study model. In other words, I analyzed the effects of learning attitudes and learning satisfaction in blended learning, which is a combination of smart learning and offline education, comprehensively.
The research model and measurement tools were developed based on the theoretical background through reviewing the literature, and the blended learning curriculum was designed based on the smart learning for training by position level in large corporations in Korea by reflecting the research model. Also, the curriculum was applied to the training by the position level of all members in the companies, and the survey was done for 498 participants using the developed measurement tools. Results were collected and coded, and exploratory factor analysis and reliability analysis were conducted to confirm the operational definition of the variables in the research model. Also, confirmatory factor analysis was performed to determine whether the correlation between the observational variables constituting the latent variables is valid and appropriate. Finally, the structural equation model was analyzed for the research model and hypothesis verification, and based on the results, the hypothesis was confirmed. Statistical analysis was performed using IBM SPSS Statistics 21 and IBM AMOS 21, and the results are as follows.
In research question 1, the personal characteristics of smart learning based on self-efficacy and personal innovation have a significant effect on smart learning attitude represented as perceived usefulness and the perceived convenience. It was inline with prior research results. In other words, it was confirmed that the personal characteristics of learning using smart devices affects positively (+) on the learning attitude of smart learning. It shows that the necessity to develop customized education methods according to the learner''s characteristics because the satisfaction of smart learning and the outcome can be changed accordingly. Customized education services considering individual characteristics are needed to improve learning outcomes and satisfaction rather than uniform education methods.
In research question 2, the learning attitude toward smart learning, which consists of perceived usefulness and perceived convenience, was shown to affect the learning satisfaction of smart learning. In other words, it reveals the necessity of content selection that is appropriate to the level of usefulness from the learner’s perspectives and designing an application that can be easily and quickly accessed with smart devices.
In research question 3, learning attitude toward smart learning was found to affect learning satisfaction of off-line education. In other words, this implies that the smart learning attitude influenced by self-driven personal characteristics has a positive effect on the satisfaction of offline education as well as the satisfaction of smart learning. This means that lesson plans for the enhancement of the learner''s self-directed characteristics and voluntary studying environment should be created to increase achievement in study.
In research question 4, learning satisfaction of smart learning in blended learning, which is a combination of smart learning and off-line education, was found to affect the learning satisfaction of off-line education. In other words, as in the study result of most online e-learning based blended learning, it shows that blended learning, which uses smart learning as prior learning, is effective in increasing offline face-to-face learning outcomes.
Lastly, in study question 5, position (rank, age) was identified as a moderating variable that influenced some path correlation. The position was classified into junior and senior according to position at work and age, and verified whether there is a moderating effect on each path (cause and effect relationship between variables). The influence of juniors’attitude toward using smart learning on off-line education satisfaction was much greater. This can mean that juniors show a positive learning attitude to self-directed learning rather than mandatory training, and is consistent with the characteristics of the Millennium generation that emphasizes autonomy. On the other hand, the effect of satisfaction of smart learning on the satisfaction of off-line education in blended learning was much greater for seniors. This can be interpreted in that the older generation naturally accepts the mandatory training that is a requirement in an organization and their satisfaction level increases when they follow discipline and procedure. These are consistent with the characteristics of the older generation and the millennial generation in the previous studies. In other words, the learning outcomes and satisfaction can be improved by differentiating and customizing lesson plans according to position (position at work, age).
This study verified that individual characteristics influence the learning attitude of smart learning, a new learning style using smart devices based on the technology acceptance model proposed by Davis (1989). Also, it analyzed empirically the effect of the learning attitudes of smart learning on the satisfaction of off-line education directly and indirectly as well as the satisfaction of smart learning in blended learning, which is a combination of smart learning and off-line education. In blended learning, which is a combination of smart learning and off-line face-to-face learning, prior learning has an effect on off-line education satisfaction much like blended learning based on existing e-learning. This study is meaningful in that it suggested the direction of curriculum design to improve the teaching methods and effects of learning transfer that are suitable for smart trends in the rapidly changing IT media environment.