Journal Archive

학습자의 다양한 특성을 이해하기 위해 코브(Kolb, 1985)는 러닝 사이클(Learning Cycle)로 학습 메커니즘을 설명하고 네 가지의 학습 스타일을 제안하였다.

[Fig 1]과 같이 Kolb(1985)는 학습이 경험으로 부터 시작되어 한 번에 완성되는 과정이 아닌 ‘계속적인 과정’으로 생각했다. 이러한 과정에는 주기적인 사이클이 나타나는데 [Fig 1]과 같이 순환적인 네 가지 단계 모형이 서로 상호작용을 통해 경험의 변화가 학습되어 일어난다고 보았다. 그림에서는 “행동하고 – 느끼고 – 보고 - 생각하는”의 네 가지 단계를 보여주고 있다. 이 단계는 경험하고 반성하며 개념화하고 실험하는 구체적인 네 가지 단계를 개념화하였다.

[Fig. 1] 
Kolb’s Learning Cycle Idea.

코브(Kolb, 1985)는 이러한 학습의 메커니즘을 경험학습모형(Experiential Learning Model)으로 제안하였다. [Fig 1]에서의 네 가지 단계는 구체적인 개념적 경험 단계에 따른 학습의 메커니즘을 “구체적인 경험(Concrete Experiences)”에서 “반성적 성찰(Reflective Observation)”을 통해 “추상적 개념(Abstract Conceptualization)”이 생긴다. 이러한 추상적인 개념을 바탕으로 적극적으로 “실험적 도전을 할 수 있고(Active Experimentation)” 현실 세계에 대한 “능동적이고 도전적 실험(Active Experimentation) 경험”으로 학습할 수 있다. 이와 같은 네 가지 단계가 하나의 사이클로 순환 반복하는 학습모형이다.

학습 사이클(Learning Cycle)이 지속적으로 순환될 때 우리는 학습을 경험한다. 학생들의 특성에 따라 특별히 선호되는 단계가 있는데, 코브(Kolb, 1985)는 이를 학습 스타일(Learning Style)로 제안하였다. 구체적으로는 수렴자(Convergers), 분산자(Divergers), 융합자(Assimilators), 적응자(Accomodators)의 네 가지 학습 유형(Learning Style)으로 구분하여 제시하였다. 국내에서는 학습 스타일을 정확히 측정하기 위한 연구(Lim et al., 2012)가 있었다. 그리고 학생들의 학습 스타일과 교수방법의 선호도의 관계를 살펴보는 연구 접근(Lee, 2005)과 함께 학습자의 학습 스타일이 학습전략, 학업성취, 학습자 태도 등에 영향관계를 파악하는 연구들(Hong, 2006; Kim, 2008; Ryu, 2009)이 등장하고 있다.

온라인 게임 등의 접근성이 높아짐으로써 학생들의 온라인 게임에 대한 중독적 경향도 높아지고 있다. 테크놀러지의 긍정적 기능(Heo, 2015; Heo et al., 2017; Heo, 2018; Heo and Goo, 2018; Soh and Heo, 2019)과 달리 부정적인 테크놀러지 기능으로 인터넷 중독이나 게임 중독 등을 생각해 볼 수 있다.

최근의 KBS의 2019년 3월 20일자 언론보도에서도 총기테러범의 게임처럼 저지른 사건에 대해 이야기 하면서 과도한 게임의 폭력성이나 게임중독 등이 이슈가 되고 있다(KBS News, 2019). 이 보도에서는 게임을 19시간 이상 하는 청소년에 대해 언급하고, 중국에서도 온라인 게임 총량제를 도입해서 청소년들의 시력보호와 게임 중독 예방을 위한 노력을 소개하였다(KBS News, 2019.03.20.).

Cho(2020)의 연구에서도 청소년의 게임중독 문제가 학교폭력과 비행행동 증가와 관련성을 보고하고 있다. 일반적으로 남학생이 게임 중독 성향이 높다는 여러 연구들이 있었다(Cho, 2016, King and Delfabbro, 2016; Yang et al., 2020). 그리고 최근 연구에 따르면 여학생들도 온라인 게임에 대한 중독경향이 증가되고 있다는 결과(Kang and Yang, 2020)도 보고되고 있다. 초등학교 4학년에서 중학교 1학년 까지의 자료를 활용한 종단 연구 결과에 따르면 학년이 증가할 수록 게임 중독인 학생들은 점점 더 심해질 가능성이 있다고 보고하고 있다(Jin, 2020).

본 연구는 부산광역시 초등학생 4-6학년 중에서 표집된 374명을 대상으로 하였다. 자료 수집을 위해 부산광역시 관내 초등학교 4-6학년 학생들을 대상으로 학급을 선정하여 설문조사를 하였다.

설문조사 결과 응답자는 총 374명 중 남학생은 188명으로 50.3%,이고, 여학생은 186명으로 49.7%이다. 학년별로는 4학년이 116명으로 31.0%, 5학년이 141명으로 38.2%, 6학년이 115명으로 30.7%이다.

본 연구에서 사용한 연구도구는 인터넷 게임 중독 성향 검사와 학습스타일 검사를 사용하였다.

먼저, 인터넷 게임 중독 성향 측정 설문지는 Kim et al.(2008)이 개발한 설문문항 도구를 바탕으로 교육부의 ‘2020 청소년 인터넷 스마트폰 이용습관 진단조사’의 인터넷 성향을 측정하는 15개의 문항을 인터넷 게임중독 성향에 맞게 수정 활용하였다. 최초의 Kim et al.(2008)의 연구에서는 가상관계선호, 도취감, 신체증상, 통제실패, 일상생활방해를 묻고 있으며, 크론바알파값이 .739에서 .867로 나타났다고 보고하고 있다. 본 연구에서 활용한 설문 문항의 신뢰도 크론바알파값은 .882로 나타났다. 설문 문항의 예로 “게임을 하면서 건강이 이전보다 나빠진 것 같다” 등과 같은 문항으로 이뤄져 있다. 5점 척도로 응답하였고, 점수가 높으면 인터넷 게임 중독 성향이 높은 것 으로 해석 할 수 있게 코딩하였다.

다음으로, 학습 스타일 검사는 Kolb의 학습 양식 검사지(Learning Style Inventory: LSI)를 사용하였다(Kolb, 1985). 이 검사지는 총 12 문항으로 구성되어 있다. 응답자는 네 가지 문항에 대해 가중치를 주어서 응답하고 응답한 결과를 바탕으로 학습스타일 계산 수식에 의해 네 가지 유형 중 하나로 설정된다. 학습 스타일 결과 유형에는 확산자, 수렴자, 분산자, 적응자의 네 가지가 있다.

자료분석을 위해 SPSS 통계 프로그램을 사용하여 분석하였다. 구체적으로 성별에 따른 인터넷 게임 중독을 비교하기 위하여 t-검증를 실시하였다. 학년과 학습스타일에 따른 인터넷 게임 중독은 일원분산분석(one way ANOVA)을 실시하였다.

초등학생들의 인터넷 게임 중독에서 성별 차이를 살펴본 결과 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. <Table 2>는 이러한 결과를 상세히 보여주고 있다.

남학생들의 인터넷 게임 중독의 평균은 26.81, 표준편차는 7.345이며, 여학생들의 인터넷 게임 중독의 평균은 23.99, 표준편차는 6.532이다.

남학생이 여학생보다 인터넷 게임 중독의 평균이 더 높게 나타났다. 남녀 학생들의 인터넷 게임 중독에 차이가 있는지에 대한 t통계값은 3.913으로 유의수준 .001에서 성별에 따라 인터넷 게임 중독에 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과로 부터 인터넷 게임 중독 성향은 성별에 따라 차이가 있으며, 남학생이 통계적으로 유의하게 높다는 것을 알 수 있다.

초등학생들의 인터넷 게임 중독에서 학년 간 차이를 살펴본 결과 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 본 연구에서의 학년 차이는 4학년, 5학년 및 6학년의 학년간 차이를 말한다. <Table 3>은 이러한 결과를 상세히 보여주고 있다.

이를 구체적으로 살펴보면 다음과 같다. 응답자 374명의 인터넷 게임 중독 경향에 대한 전체 평균은 25.41이다. 4학년은 116명이고 이들의 인터넷 게임 중독 경향의 평균 값은 26.34이다. 5학년은 143명이고, 그 평균 값은 24.83이다. 6학년은 115명이며, 평균값은 25.19이다. 이로부터 인터넷 게임 중독 성향은 4학년, 6학년, 5학년 순으로 나타나는 것을 확인하였다. 하지만 통계적으로는 유의하지 않은 것으로 나타났다. 이러한 결과로 부터 인터넷 게임 중독 성향은 4학년에서 6학년까지 고르게 나타난다고 할 수 있다.

초등학생들의 인터넷 게임 중독에서 학습 스타일에 따른 차이를 살펴본 결과 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 여기서의 유의한 차이는 네 가지 유형의 학습 스타일 즉, 수렴자(Convergers), 분산자(Divergers), 융합자(Assimilators), 적응자(Accomodators)의 학습 스타일 간의 차이를 말한다. <Table 4>는 이러한 결과를 상세히 보여주고 있다.

구체적으로 살펴보면 다음과 같다. 응답자 374명의 인터넷 게임 중독 경향에 대한 전체 평균은 25.41 이다.

학습자 유형에 따른 평균을 살펴보면, 분산자(Divergers)가 214명으로 평균 26.01, 표준편차 7.459이다. 융합자(Assimilators)는 49명으로 평균은 22.82, 표준편차 5.999이다.

수렴자(Convergers)는 16명으로 평균 25.81, 표준편차 8.085이다. 적응자(Accomodator)는 95명으로 평균 25.33, 표준편차 6.319이다.

평균 비교를 통해 인터넷 게임 중독 경향이 분산자가 가장 높았으며 수렴자, 융합자 순으로 나타났다. 그리고 적응자가 가장 낮은 것으로 나타났다.

네 집단의 평균 차이는 F 검증을 통해 2.760으로 유의확률 .05 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 이 결과로부터 인터넷 게임 중독 경향은 학습 스타일에 따라 차이가 있다고 해석할 수 있다.

사후 분석을 실시한 결과 인터넷 게임 중독 성향에 있어서 분산자와 융합자 사이에 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.