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국가지식-학술정보

스마트러닝 학습앱의 사용자경험이 지속사용의도에 미치는 영향

Effect of User Experience of Smart Learning App on Intention to Continuous Use

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본 연구는 온라인, 오프라인 도구를 사용하는 학습자들을 대상으로 스마트러닝 학습앱의 사용자경험이 지속 사용 의도에 미치는 구조적인 관계를 기술수용모델을 통하여 이해하고, 학습형태 특성을 분류하였다. 또한, 스마트러닝 앱의 사용 경험을 기반으로 학습 도구와 콘텐츠 구성에 대한 사용자 경험 디자인 설계향상 방안을 모색하였다. 이를 위하여 개발된 스마트러닝 학습앱을 중고등학생 대상 학습자 84명을 대상으로 2개월간 사용 후 사용인식을 조사하였으며, PLS구조방정식 기법을 사용하여 자료를 분석하였다. 본 연구의 주요결과는 다음과 같다. 첫째, 시스템 및 콘텐츠 사용자 경험은 지각된 사용성과 지각된 사용 용이성에 유의미한 영향이 있었으며, 태도를 매개로 지속사용 의도에 미치는 영향은 유의미하였다. 둘째, 다중그룹 비교분석과 성별 그룹에서는 시스템 사용자경험이 지각된 유용성에 미치는 영향에서 유의미한 차이가 발생하였다. 선호학습 그룹에서는 유의미한 경로차이를 나타낸 것은 지각된 사용용이성과 지각된 유용성에서 태도 및 지속사용의도로의 경로였다. 셋째, 실제 가장 많이 사용하는 학습유형을 다차원척도법으로 분류한 결과 저차원으로 분리된 유형은 offline sync type, Online sync type, Ubiquitous learning type, Self-direct learning type으로 4가지 유형으로 나타났다.

This study, for learners using online and offline tools, understood the structural relationship of user experience of smart learning app on continuous use intention through the technology acceptance model, and classified the learning type characteristics. In addition, based on the experience of using the smart learning app, we explored ways to improve the design of the user experience design for learning tools and contents. For this purpose, the usage perception of 84 middle and high school students of the developed smart learning learning app was investigated after using it for 2 months, and the data were analyzed using the PLS structural equation technique. The main results of this study are as follows. First, system and content user experience had a significant effect on perceived usability and perceived ease of use, and the effect on continued use intention through attitude was significant. Second, there was a significant difference in the effect of system user experience on perceived usefulness in multi-group comparative analysis and gender group. In the preferred learning group, it was the path from perceived ease of use and perceived usefulness to attitude and intention to continue using that showed a significant path difference. Third, as a result of classifying the most commonly used learning types by the multidimensional scale method, the types separated into low dimensions were found to be four types: offline sync type, online sync type, ubiquitous learning type, and self-direct learning type.

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