산업안전용 확장현실 시뮬레이션이 사용경험에 미치는 효과
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초록
이 연구는 실물 환경과 가상 객체의 상호작용을 통합한 확장현실(XR) 시뮬레이션을 설계·개발하고, 이를 컴퓨터 기반 시뮬레이션과 비교하여 학습 효과를 분석하는 데 목적이 있다. 이 시뮬레이션은 산업안전 교육에서 개인보호구 선택을 주제로 한 세 가지 시나리오 과제를 포함하고 있다. XR 집단(47명)은 실물 기반 XR 시뮬레이션을, 통제집단(50명)은 컴퓨터 기반 시뮬레이션을 수행하였다. 분석 결과, 성취도는 통제집단이 더 높았고, 이는 XR 환경의 초기 인지 부하 및 조작 복잡성의 영향을 시사한다. 반면, XR 집단은 주의집중과 만족감 측면에서 더 높은 점수를 보였으며, 과제 수행이 반복될수록 점차 상승하는 경향이 나타났다. XR 집단의 자기효능감은 단기적으로 향상되었으나 장기 유지에는 한계가 있었다. 이러한 결과는 XR 시뮬레이션이 주의집중과 만족감을 높이는 데 효과적이며, 성취도와 자기효능감 향상에는 반복 경험과 정교한 설계가 요구됨을 시사한다.
Abstract
This study aimed to design and develop an extended reality (XR) simulation that integrates interactions between physical and virtual objects and to analyze its learning effects in comparison to a computer-based simulation. The simulation tasks focused on selecting personal protective equipment (PPE) within the context of industrial safety education and comprised three scenarios. A total of 97 undergraduates participated in the study, comprising an experimental group (n = 47) using the XR simulation and a control group (n = 50) employing the computer-based version. Post-simulation assessments measured achievement, while repeated evaluations of attention were conducted during tasks. The results indicated that the XR group presented significantly lower achievement compared to the control group, suggesting that initial cognitive load and unfamiliar manipulation hindered performance. The XR group exhibited higher attention and satisfaction, which improved with repetition; however, self-efficacy rose briefly but was not maintained. These results suggest that XR enhances attention and satisfaction; however, achievement and self-efficacy require repeated practice and refined design.
Keywords:
XR Simulation, Physical-Virtual Interaction, Attention, Achievement, Industrial Safety Education키워드:
XR 시뮬레이션, 실물 객체 인식, 주의집중, 성취도, 산업안전 교육Ⅰ. 서 론
확장현실(Extended Reality, 이하 XR) 기술은 실제 물리적 환경과 가상 객체를 융합하여 학습자에게 보다 몰입적이고 상호작용적인 학습경험을 제공하는 교육 콘텐츠로 주목받고 있다[1]. XR 시뮬레이션은 단순 시각 정보 전달을 넘어서 학습자에게 조작적 경험을 제공하기 때문에 상황 맥락 속에서 문제 해결 능력을 향상시키는 데 도움이 된다[2]. 특히 안전, 의료, 과학실험과 같이 실천적 역량을 요구하는 교육 영역에서 확장현실이 많이 활용되고 있으며, 이는 학습자가 단순히 지식을 수용하는 것보다 실제 상황과 유사한 환경을 경험함으로써 학습하는 것이 중요하기 때문이다[3]. 이러한 맥락에서 XR 기술은 실제와 유사한 환경에서 학습자가 능동적으로 참여하고 조작하며 학습할 수 있도록 지원하는 새로운 교육 환경으로 주목받고 있다.
1-1 XR 시뮬레이션과 산업안전 교육
XR 기술은 물리적 공간에 가상 정보를 겹쳐 제공하여 학습자에게 몰입감, 실재감을 제공할 수 있으며, 이러한 감각적 경험은 학습자의 주의집중을 강화하고 개념 이해와 실천적 적용을 돕는 데 효과적이다[1],[3]. 학습과정에서 주의집중은 정보의 선택적 수용과 유지에 핵심적인 역할을 하며, 학습자의 인지적 자원을 효율적으로 배분하게 하는 기반 요소로 작용한다[4]. 주의집중이 확보되지 않으면 학습 내용을 이해하거나 이를 장기기억으로 전환하기 어려우므로, 주의집중은 학습에서 매우 중요한 요인이다[5]. XR 기술은 신체적 조작 경험과 시청각 자극을 제공하여 학습자의 주의집중을 유도하고, 실제 상황과 유사한 경험을 통해 학습 전이에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다.
산업안전 교육 분야에서도 이러한 XR 기술을 교육에 활용할 수 있다[6]. 산업현장에서 사용되는 다양한 장비를 시각적으로 확인하며 안전교육을 실시할 경우, 높은 교육 효과를 기대할 수 있다. 이러한 효과는 XR 시뮬레이션을 통해 학습자가 직접 장비를 조작하고 안전 수칙을 실습함으로써 나타난다. 실물과 가상 객체의 결합은 학습자가 신체를 활용하여 환경과 상호작용하게 함으로써 개념을 보다 직관적으로 이해할 수 있어서 기억에 오래 남는다는 장점을 갖고 있다[7]. XR 시뮬레이션은 단순한 지식 습득을 넘어 실제 상황에서의 적용 가능성을 높이며, 학습자의 의미 있는 경험 형성에 긍정적인 영향을 미친다.
XR 시뮬레이션의 이런 특징을 반영해서 이 연구에서는 산업현장에서 개인보호구를 활용한 산업안전 교육용 XR 시뮬레이션의 적용효과를 분석하였다. 산업현장에서 발생하는 사고의 원인은 다양하나, 가장 빈번하게 일어나는 사고는 개인보호구의 부적절한 착용으로 인해 발생한다. 개인보호구의 적절한 선택과 착용은 산업현장에서 나타날 수 있는 여러 사고위험을 예방할 수 있으며, 사고로 인한 부상을 최소화할 수 있다[8]. 그러나 기존 교육은 이론 중심의 학습으로 개인보호구 착용에 관한 개념적 지식 전달에 그치거나, 현장 방문형 교육이 이루어지더라도 연 1회 수준으로 제한적이어서 현장 활용 능력이나 선택 판단력을 기르기에 부족하다. 최근 XR 기반 실습 시뮬레이션이 개발되고 있으나, 주로 건설안전 분야에만 적용되어 왔다. 이는 XR 기술이 산업 교육에 큰 잠재력을 지니고 있음에도 불구하고 활용 범위가 여전히 제한적임을 보여준다[9]. 산업현장에서 개인보호구의 미착용 또는 잘못된 착용으로 발생할 수 있는 위험을 예방하기 위해서는 시뮬레이션 기반 교육과 훈련이 필요하다.
이 연구의 목적은 실물 환경과 가상 객체를 통합한 XR 시뮬레이션 환경을 설계하고, 이를 통제집단과 비교하여 교육 효과를 실증적으로 분석하는 것이다. 이를 위해서 XR 시뮬레이션을 사용하는 XR 집단과 컴퓨터 기반 시뮬레이션을 사용하는 통제집단을 구분하여 각 집단별 자기효능감, 주의집중, 만족도와 같은 학습경험과 관련된 지표를 비교하였다. 그리고 XR 시뮬레이션의 적용 효과를 비교하기 위하여 성취도에서의 차이가 나타나는가를 비교하였다.
1-2 XR 시뮬레이션의 적용효과
시뮬레이션은 학습자가 실제와 유사한 환경에서 과제 수행에 필요한 절차를 적용해 볼 수 있도록 하는 교육 도구이다. 시뮬레이션을 활용하면 특정 과제를 반복적으로 수행할 수 있어 과제 활동을 숙달하는 데 효과적이다[8]. 이러한 이유로 실습 기반 교육에서는 시뮬레이션이 널리 활용되고 있다[10],[11]. 초기 시뮬레이션은 주로 컴퓨터 기반 형태로 개발되어 화면 상에서 정해진 절차를 따라가는 방식이 일반적이었다. 그러나 이러한 방식은 몰입감과 상호작용이 제한적이라는 한계가 있었다. 반면 XR 시뮬레이션은 사용자 몰입도와 상호작용을 촉진하며, 조작 활동까지 가능하게 함으로써 교육적 효과를 높일 수 있다는 뚜렷한 장점을 지닌다[12].
시뮬레이션 기반 학습의 효과를 검증하기 위한 비교 연구가 지속적으로 수행되어 왔으며, 이들 가운데 상당수는 학습자의 성취도를 주요 종속변수로 다루고 있다[13]. XR 시뮬레이션이 컴퓨터 기반 시뮬레이션보다 성취도를 더 높인다는 연구 결과가 다수 보고되었으며, 이는 실재감과 조작 중심 학습 설계가 학습자의 인지적 참여를 강화했기 때문으로 볼 수 있다[14]. 반면 일부 연구에서는 두 방식 간 유의미한 차이가 없거나, 오히려 XR 환경에 대한 낮은 친숙도가 초기 학습의 성취도에 부정적으로 작용한 사례도 보고되었다[15]-[17]. 이는 XR 환경이 모든 학습 상황에서 일관된 효과를 보장하지 않음을 시사하며, 효과적인 활용을 위해서는 사용 목적을 고려한 적용이 중요함을 보여준다.
XR 시뮬레이션의 효과를 검증하기 위해서는 시뮬레이션에서 제시되는 다중 과제 상황을 고려한 반복측정이 필요하다. 그러나 기존 비교 연구들은 단일 시점의 평균값을 일회성으로 비교하는 경우가 많았다. 이러한 연구 설계는 XR 학습환경이 실제 학습 성과에 얼마나 기여하는지를 명확히 파악하는 데 한계를 지닌다. 따라서 이 연구는 시뮬레이션 과정에서 발생하는 다중 과제 상황을 적용하여 이를 반복 측정함으로써 효과를 검증하고자 한다.
1-3 XR 시뮬레이션과 주의집중의 관계
XR 시뮬레이션에서는 실물 환경과 가상 객체가 자연스럽게 연동되어 학습자가 조작할 수 있는 환경을 제공하며, 이는 참여도를 높이고 실제와 유사한 수행 경험을 제공함으로써 학습 전이를 촉진한다[9],[18]. 특히 신체적 활동이 학습 과제의 일부가 될 때, 학습자는 개념적 이해뿐만 아니라 상황판단력을 함께 습득할 수 있다. 이처럼 XR 시뮬레이션에서의 체화된 경험은 실재감, 주의집중, 학습 전이 간의 연결고리를 제공하며, 단순 정보 습득을 넘는 실행 기반 학습을 가능하게 한다[19].
주의집중은 학습자의 인지 자원을 특정 자극이나 과업에 선택적으로 배분하는 인지적 과정으로, 그 수준에 따라 학습의 효율성과 성과에 중요한 영향을 미친다. 특히 몰입이 필요한 실습 기반 학습에서는 과업에 대한 지속적인 주의집중이 요구되며, 이는 학습자의 정보 처리 능력, 이해력, 기억 형성에 직접적인 영향을 미친다[20]. 주의가 산만해질 경우 학습자가 정보의 흐름을 놓치게 되며, 결과적으로 학습 효과는 급격히 저하될 수 있다.
XR 시뮬레이션은 실제와 유사한 맥락을 제공하며, 학습자가 몰입할 수 있는 풍부한 감각적 자극과 상호작용 요소를 포함한다. 이러한 환경은 학습자의 외적·내적 주의를 효과적으로 끌어들이고 유지시키는 데 유리하다[21],[22]. 시각·청각·촉각 등 다양한 감각 자극과 실물 객체와의 상호작용을 기반으로 한 XR 시뮬레이션은 학습자의 신체적·심리적 몰입을 유도하여 주의집중을 강화한다[23]. 특히 조작 기반 활동은 단순 관찰보다 주의의 방향성과 강도를 강화하여, 반복 과업 중에도 집중력이 유지될 가능성을 높인다.
이 연구에서는 XR 환경에서 세 가지 상황별 과제를 설계한 뒤, 각 과제 완료 시점마다 주의집중 설문을 실시하여 반복 측정을 수행하였다. 이는 학습자가 과제를 지속적으로 수행하면서 주의집중 수준이 유지되거나 증가하는지를 확인하고자 한 것이다. 일반적으로 학습 과제가 진행됨에 따라 주의가 감소하는 경향이 있으나, 몰입적 요소가 충분한 환경에서는 오히려 학습자가 능동적으로 참여하게 되어 주의가 강화되기도 한다. 이 연구는 이를 바탕으로 XR 학습환경이 학습자의 주의집중 유지 및 향상에 실질적으로 기여할 수 있는지를 실증적으로 검토하고자 하였다.
1-4 XR 시뮬레이션에서의 자기효능감과 만족도
XR 시뮬레이션은 학습자의 학습 만족도를 높이는 효과적인 방법으로 주목받고 있다. 학습 만족도는 학습 목표 달성이나 기대 충족 시 느끼는 긍정적 정서 상태로, XR 시뮬레이션이 제공하는 실물·가상 간 상호작용은 학습자의 몰입과 동기를 촉진하여 전반적인 만족도를 증가시킬 수 있다[24]. 예를 들어, XR 기반 심폐소생술 교육에서는 실재감 있는 사고 상황 재현을 통해 학습자가 높은 몰입감을 느껴 학습 만족도가 향상되었으며, 이는 몰입감과 실재감이 학습 목표 달성에 기여하기 때문이다[24],[25].
XR 시뮬레이션이 제공하는 실재감 높은 시나리오와 상호작용 요소는 특히 간호 교육 분야에서 효과적으로 활용되고 있다. 간호학생을 대상으로 한 연구에서도 XR 시뮬레이션 적용 집단의 학습 만족도가 상대적으로 높게 나타났으며, 이는 임상과 유사한 시나리오와 환경이 학습자의 실습 욕구를 충족시킨 결과로 해석된다[26],[27].
그러나 XR 시뮬레이션이 언제나 만족도 증가를 보장하는 것은 아니다. 기술 사용에 대한 친숙도가 낮은 학습자는 시뮬레이션 경험에서 만족감을 느끼기 어려울 수 있으며, 실제로 디지털 기술 사용에 익숙하지 않은 연령층에서는 만족도의 차이가 나타나지 않았다고 보고된 바 있다[28]. 따라서 XR 시뮬레이션을 통한 학습 만족도 향상을 위해서는 현실감 있는 콘텐츠 설계와 다양한 상호작용 요소뿐만 아니라, 기술 사용에 대한 충분한 사전 연습과 훈련이 필수적이다[29].
XR 시뮬레이션은 학습자의 학업적 자기효능감 향상에도 중요한 역할을 수행한다. 자기효능감은 학습자가 특정 과제를 성공적으로 수행할 수 있다는 개인의 신념으로, XR 시뮬레이션 교육 경험은 학습자의 자신감과 자기효능감을 증진시킨다[25],[30]. XR 시뮬레이션 환경에서는 학습자가 실제적이고 능동적으로 학습 활동에 참여함으로써 스스로의 수행 능력을 평가하고 강화할 수 있으며, 이는 학습자의 자신감 향상에 긍정적 영향을 미친다[31].
XR 시뮬레이션의 자기효능감 향상 효과는 학습자의 자기조절 학습 경험을 촉진하는 즉각적이고 개별화된 피드백 제공에 기인한다. 예를 들어, 가상현실 기반 소아 외과 간호 시뮬레이션에서는 학생들의 자기효능감이 크게 향상되었는데, 이는 반복적이고 즉각적인 피드백이 자기주도적 학습을 가능하게 했기 때문이다[30]. 또한, XR은 학습자에게 안전한 연습 환경을 제공하기 때문에, 학생들은 실수를 두려워하지 않고 다양한 상황을 반복적으로 연습할 수 있으며, 이는 학습 성과와 자기효능감 향상으로 이어진다[32].
그러나 XR 시뮬레이션의 자기효능감 효과는 항상 일정하지는 않으며, 특히 일시적 경험에 그치는 교육은 자기효능감 향상에 충분하지 않을 수 있다[33]. 실제 반복측정 결과, 학습 만족도에서는 집단 간 유의한 차이가 있었지만, 자기효능감에서는 차이가 드러나지 않은 경우도 있었다[34]. 따라서 자기효능감 향상을 위해서는 충분한 반복 연습과 난이도 조절, 사전 지식 격차 해소와 같은 요소를 고려한 세심한 설계가 필요하며, XR 시뮬레이션이 항상 학습 만족도나 자기효능감을 높이는 것은 아닐 수 있음을 인지하고 접근해야 한다[30],[35].
1-5 연구 목적
이 연구에서는 XR 시뮬레이션 환경이 학습자의 주의집중, 학습만족도, 자기효능감과 성취도에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 학습자가 가상 객체를 손으로 직접 조작하여 실물 마네킹에 개인보호구를 착용시키는 과제를 포함한 XR 시뮬레이션을 설계하고, 이를 기존 컴퓨터 기반 시뮬레이션과 비교·분석하였다. XR 환경은 물리적 객체와 가상 객체의 통합을 통해 체화된 학습 과정을 유도하며, 실제와 유사한 학습경험을 제공함으로써 학습자의 주의집중과 학습만족도를 높이고, 자기효능감과 성취도를 향상시키는 데 기여할 것으로 기대되었다.
이 연구는 산업현장에서 자주 발생하는 개인보호구 착용 오류를 교육적으로 해결하기 위해 시뮬레이션 과제를 설계하였다. 학습자들은 세 가지 상황별 개인보호구 착용 과제를 수행했으며, 연구자는 과제별 주의집중, 학습만족도, 자기효능감을 반복 측정하고, 과제 종료 후 성취도를 평가하였다. 이를 통해 XR 시뮬레이션이 학습자의 주의집중, 학습만족도, 자기효능감, 성취도 전반에 걸쳐 어떠한 차이를 보이는지, 그리고 컴퓨터 기반 시뮬레이션과 비교하여 효과가 있는지를 검토하였다. 이 연구의 연구 문제는 다음과 같다.
[연구문제 1] XR 시뮬레이션은 컴퓨터 기반 시뮬레이션 보다 성취수행에서 유의미한 차이를 나타낼 것인가?
[연구문제 2] XR 시뮬레이션은 컴퓨터 기반 시뮬레이션 보다 주의집중에서 유의미한 차이를 나타낼 것인가?
[연구문제 3] XR 시뮬레이션 수행과정에서 학습자의 만족감은 시간에 따라 유의한 변화를 나타내는가?
[연구문제 4] XR 시뮬레이션 수행과정에서 학습자의 자기효능감은 시간에 따라 유의한 변화를 나타내는가?
Ⅱ. 설계 및 개발
2-1 XR 시뮬레이션 설계
이 연구에서 사용한 XR 시뮬레이션은 작업 상황에 적절한 개인보호구를 선택하는 실습용으로 개발되었다. 실물 마네킹과 가상 객체를 결합해서 상호작용이 가능하도록 구현되었으며, 이런 실물조작을 통해서 높은 실재감과 몰입감을 제공할 수 있도록 했다. 학습자는 작업 현장을 파악하고 위험 요인을 분석한 뒤, 가상 보호구를 선택하여 마네킹에 착용하는 활동을 수행할 수 있다.
시뮬레이션은 전문가 자문을 바탕으로 수행 난이도와 필요한 보호구 수에 따라 총 세 가지 시나리오(도장 작업, 용접 작업, 고소 작업)로 구성되었다. 각 시나리오는 난이도에 따라 필요한 보호구의 종류와 수가 다르며, 학습자는 제한된 선택지 중에서 과업 수행에 필요한 보호구를 판단하여 선택해야 한다.
XR 시뮬레이션은 총 네 단계(①작업 상황 제시 → ②위험요인 분석 → ③보호구 선택 및 착용 → ④피드백 및 결과 확인)로 구성되었다. 세부단계를 살펴보면 다음과 같다.
첫째, 작업 상황 제시 단계에서는 흔한 개인보호구 미착용에 대한 예시 상황 제시로 수행 과제에 대한 맥락을 설정했다.
둘째, 그 다음 위험 요인 분석 단계는 위험 요인 분석 및 평가를 실시하는 단계이다. 학습자는 시뮬레이션에서 제공되는 체크리스트를 사용하여 적절한 개인보호구를 착용하지 않은 작업환경에서 발생할 수 있는 위험 요소를 평가해야 한다(그림 1 참조). 위험 요인 분석 단계에서 오답 항목을 체크하면, 해당 선택이 잘못되었음을 알리는 시각적 피드백이 즉시 제공되도록 하였다.
Stage 2: Risk factor analysis
셋째, 보호구 선택 및 착용은 개인보호구를 실제 적용해보는 단계이다. 이 단계에서는 이전 단계의 위험 요인 분석 결과를 바탕으로 학습자가 실물 마네킹에 가상의 개인보호구를 선택하여 착용시키도록 하였다(그림 2 참조). 이 단계는 가상 개인보호구를 집고 마네킹의 머리, 손, 발 등에 직접 배치하면서 실물 마네킹과 가상 객체가 상호작용 할 수 있도록 설계되었다. 보호구 선택이 부정확할 경우, 처음 1~2회는 간단한 설명이 제공되고, 3회 이상 틀리면 각 보호구에 대한 추가 설명이 제시되도록 하였다. 이러한 구조를 통해서 자신의 수행에 대한 오류를 줄일 수 있도록 했다. 이러한 구조는 학습자의 오류 인식과 자기조절 학습을 유도하기 위한 것이다.
Stage 3: Selection of personal protective equipment
마지막은 피드백 및 결과 확인 단계이다. 학습자는 자신이 선택한 개인보호구에 대한 즉각적인 피드백을 받고 부적절한 개인보호구 착용에 따른 결과를 확인할 수 있도록 하였다(그림 3 참조). 예를 들어 도색 작업에서 방독마스크를 착용하지 않을 경우, 유해 화학물질에 대한 경고와 설명이 제시된다. 반대로 보호구를 모두 올바르게 선택하면, 디지털 휴먼 아바타가 해당 작업을 안전하게 수행하는 애니메이션이 재생되어 학습자의 수행 결과가 시각적으로 강화되도록 하였다.
Stage 4: Feedback and result confirmation
이와 같이 이 시뮬레이션은 산업현장의 수행 맥락을 반영하고 학습자의 인지적·신체적 참여를 유도하는 설계 전략을 바탕으로, 실제 마네킹과 가상의 보호구가 상호작용하는 시나리오 기반 학습환경으로 구현되었다.
2-2 XR 시뮬레이션 개발
이 연구의 XR 시뮬레이션 개발에는 3D 게임 엔진 소프트웨어인 Unity가 활용되었다. Unity는 가상현실 및 증강현실 등 다양한 확장현실 콘텐츠를 구현하는 데 널리 사용되는 개발 도구 중 하나이다. 연구 개발자는 사전에 구성된 스토리보드를 기반으로 Unity를 활용하여 학습 시뮬레이션 환경을 설계하고 구현하였다.
시뮬레이션 구현을 위한 장비로는 마이크로소프트의 HoloLens 2를 사용하였다. HoloLens 2는 몰입형 3D 그래픽과 상호작용을 가능하게 하는 XR 기기로, 학습자의 학습 참여를 촉진하고 높은 실재감을 제공한다[36],[37]. 이 장치는 손 추적 기능을 활용하여 학습자가 손가락을 이용해 가상 객체를 직접 조작할 수 있도록 한다. 예를 들어, 손을 뻗어 물체를 잡거나 손가락으로 버튼을 누르는 등 직관적이고 자연스러운 상호작용이 가능하다.
이 시뮬레이션은 실물 마네킹과 가상 객체를 통합하여 학습자가 가상의 개인보호구를 실질적이고 물리적인 환경에서 학습할 수 있게 설계하였다. 이를 위해 가상 공간과 물리 공간의 정렬 정확도를 확보하기 위해 가상 공간 보정 과정이 추가되었다. 보정을 위해 사용자는 가상의 큐브를 그림 4에 표시된 영역에 맞추게 되며, 이 과정에서 그림 5와 같이 머리, 손, 발 등 주요 부위의 트리거 구역이 설정되어 실제 마네킹과 가상 객체가 일치하도록 설계되었다. 사용자가 가상 큐브를 실제 마네킹 위치에 일치시키면, 시스템은 마네킹의 실제 치수를 기준으로 기준 좌표를 자동 설정하고, 이를 바탕으로 가상 객체가 XR 환경에 정확히 정렬되도록 한다.
Calibration area for spatial alignment
Grabbable cube-based trigger zone calibration
Ⅲ. 연구방법
3-1 연구대상
이 연구에는 총 97명의 대학생이 참여하였다. 참여자의 성별 분포는 남학생 26명(26.8%), 여학생 71명(73.2%)이었다. 연령은 만 19세에서 만 29세까지 분포하였으며, 평균은 22.36세(SD=2.42)였다. 학년별로는 1학년이 13.4%(n=13), 2학년과 3학년이 각각 20.6%(=20), 19.6%(n=19) 이었으며, 4학년이 26.8%(n=26)였으며, 5학년 이상 재학 중인 학생도 19.6%(n=19) 포함되어 있었다. 참여자들은 사범대학 14명, 공과대학 14명, 인문대학 13명, 의과학 계열 15명, 사회과학 계열 25명, 농과대학 및 자연과학대학 16명이었다. 이 연구의 참여자는 온라인 포털사이트 및 소셜미디어 홍보를 통해 모집되었으며, 참여자에게 모두 소정의 참가비를 지급하였다. XR 집단(XR 시뮬레이션 환경)은 50명, 통제집단(컴퓨터 기반 시뮬레이션 환경)은 51명으로 무작위로 배정하여 실험을 진행하였으며, 분석 과정에서 이상치를 제거한 후 최종적으로 XR 집단 47명, 통제집단 50명의 데이터를 사용하였다. 이 연구는 IRB(1040198-221021-HR-128-02) 승인을 받고 진행되었다.
3-2 실험설계
이 연구는 XR 시뮬레이션과 컴퓨터 기반 시뮬레이션 학습 환경을 비교하여 학습자의 주의집중, 학습만족도, 자기효능감과 성취도에 미치는 영향을 분석하기 위한 실험연구이다. 집단 간 비교는 사후 성취도 단일 측정을 통해 이루어졌으며, 주의집중은 동일 참여자가 수행한 3개 과제 종료 시점마다 반복 측정된 종속변수로 분석하였다. 이에 따라 연구 설계는 다음 두 축으로 구성된다. 첫째, 집단 간 요인로 학습환경 유형(XR 집단=XR 시뮬레이션 / 통제집단=컴퓨터 기반 시뮬레이션)에 따른 구분과, 둘째, 반복 측정 요인(과제 단계:과제 1, 과제 2, 과제 3)에 따른 수행 후 주의집중 측정이다.
집단은 XR 시뮬레이션 학습집단으로 Hololens 2를 착용하고 과제를 수행했다. 통제집단은 컴퓨터 기반 시뮬레이션 집단으로 데스크톱 환경에서 동일한 과제를 수행하였다. 그림 6은 XR 시뮬레이션 장면, 그림 7은 컴퓨터 기반 시뮬레이션 장면을 나타낸다.
Extended reality simulation scene
Control group (computer-based simulation) scene
3-3 실험과제
이 연구에서 사용된 학습과제는 산업현장에서 요구되는 개인보호구의 올바른 선택 및 착용 절차를 학습하도록 설계되었다. 세 가지 상황이 표 1과 같이 제시되며, 각 상황은 작업 환경 위험 요소가 다르게 설정되어 이에 대응하는 개인보호구 선택이 필요하다. 과제1은 도장작업(하)으로 보호구 6개 중 2개 선택, 과제2는 용접작업(중)으로 보호구 6개 중 5개 선택, 과제3은 고소작업(상)으로 보호구 12개 중 5개선택으로 구성되었다.
Task type
XR 집단은 가상의 개인보호구를 직접 선택하여 마네킹에 착용하였으며, 시스템은 착용 여부를 감지하고 이에 따른 피드백을 즉시 제공하였다. 컴퓨터 기반 시뮬레이션 집단은 모니터 화면 인터페이스에서 마우스를 이용해 개인보호구를 선택하였고, 착용 적합 여부는 시스템 메시지를 통해 제시되었다.
3-4 실험절차
이 연구의 실험절차는 약 35분간 진행되었으며, 다음과 같은 과정을 거쳤다. 첫째, 실험 준비 단계에서는 참여자에게 실험 목적 및 절차에 대한 안내가 제공되었으며, 이후 연구 참여 동의서를 작성하였다. 둘째, 내용 제시 단계에서는 개인보호구와 관련된 개념적 지식을 사전에 습득할 수 있도록 관련 설명 영상이 제시되었다. 셋째, 사전 훈련 1단계로 XR 기기 조작법에 대한 영상 시청을 통해 실험에 사용될 HoloLens2 기기 조작에 익숙해지도록 하였다. 넷째, 사전 훈련 2단계에서는 HoloLens2를 착용한 후, 시야 조정, 조작 튜토리얼 등 실제 XR 환경에서의 조작을 연습하도록 하였다. 다섯째, XR 학습 단계에서는 XR 시뮬레이션을 활용하여 개인보호구 착용 과제를 수행하였다. 마지막으로, 사후 설문 단계에서는 주의집중, 만족도, 자기효능감 설문과 학습 성취도 검사가 실시되었다. 그림 8은 XR 환경 실험 장면으로 사진 속 참여자는 실제 마네킹에 가상의 개인보호구를 착용시키고 있다.
The scene of experiment of extended reality
3-5 종속변수
학습자의 개념 이해 및 적용 능력을 평가하기 위해 연구자가 개발한 20문항의 성취도 검사도구를 사용하였다. 이 문항들은 이 연구에서 사용된 시뮬레이션 학습 과제(개인보호구 착용 절차 및 상황별 적용 방식)에 기반하여 구성되었으며, 학습 내용의 핵심 개념을 반영하도록 설계되었다.
문항 개발 후에는 교육공학 전문가 1인 및 산업안전 교육 분야의 전문가 2인에게 자문을 받아 문항의 내용 타당도를 검토하였다. 전문가 자문을 통해 문항의 난이도, 표현의 명확성, 학습 목표와의 정합성 등을 점검하고, 그 결과에 따라 일부 문항을 수정·보완하였다. 각 문항은 객관식 4지선다형으로 구성되었으며, 정답은 1점, 오답은 0점으로 채점하여 총점은 10점 만점으로 환산하여 계산하였다. 예를 들면 ‘다음 중 도장 작업 시 필요한 개인 안전 보호구를 모두 고르면?’, ‘다음 중 용접 작업 시 사용되는 안전 장갑의 종류와 그에 관한 설명으로 옳은 것은? 등이 있다. 높은 점수는 학습자가 개인보호구 착용 및 적용에 대한 개념을 더 정확히 이해했음을 의미한다.
학습 중 주의집중 수준을 측정하기 위해 기존 연구에서 사용된 주의집중 척도 항목을 참고하였으며[38], 이를 바탕으로 총 4문항으로 구성된 자기보고식 설문지를 사용하였다. 이 척도는 학습자가 학습 콘텐츠에 집중하고 몰입한 정도를 인지적으로 평가하는 문항들로 구성되어 있다. 문항은 "나는 학습콘텐츠에 나의 모든 주의를 기울였다","나는 학습콘텐츠에 집중했다", "학습콘텐츠는 나의 감각을 사로잡았다", "학습콘텐츠에 나는 완전히 몰두했다" 로 구성되어있다. 모든 문항은 7점 Likert 척도(1점=전혀 그렇지 않다, 7점=매우 그렇다)로 응답하도록 구성되었으며, 각 과제가 종료될 때마다 반복적으로 총 3회 측정하였다. 높은 점수는 학습 콘텐츠에 대한 주의집중 수준이 높음을 의미한다. 이 연구에서는 각 문항의 내적 일관성을 분석한 결과, 과제 1에서 α = .80, 과제 2에서 α = .86, 과제 3에서 α = .84, 로 나타나 척도의 신뢰도가 높은 것으로 확인되었다.
만족감은 학습 콘텐츠에 대한 참여자의 전반적인 만족 정도를 평가하기 위해 자기보고식 설문으로 측정되었다. 설문 문항은 선행 연구에서 사용된 만족감 척도를 참고하여[39] 4개 문항으로 구성하였다. 구체적으로는 "나는 학습이 즐거웠다", "나는 학습콘텐츠가 흥미로웠다", "나는 학습콘텐츠의 품질이 높다고 생각한다", "나는 학습콘텐츠에 몰입했다" 등의 문항을 포함하였다. 모든 문항은 7점 Likert 척도(1점=전혀 그렇지 않다, 7점=매우 그렇다)를 활용하여 평가하도록 설계되었으며, 각 과제 종료 시마다 반복적으로 총 3회 측정되었다. 점수가 높을수록 학습에 대한 만족도가 높음을 나타낸다. 내적 일관성 신뢰도 분석 결과는 과제별로 α = .83(과제 1), α = .86(과제 2), α = .87(과제 3)로 나타나 신뢰성이 높게 나타났다.
학습에 대한 참여자의 자기효능감 수준은 이 연구에서 자기보고식 설문조사를 통해 측정하였다. 설문지는 기존 연구에서 사용된 자기효능감 척도를 기반으로 구성하였으며[40], 학습자의 능력에 대한 자신감을 평가하는 4개 문항으로 이루어졌다. 세부 문항은 "나는 학습콘텐츠를 통해 배운 내용을 이해할 수 있다고 확신한다", "나는 이 학습콘텐츠를 잘 할 것으로 기대한다", "나는 학습콘텐츠에서 주어진 과제를 훌륭하게 수행할 수 있다고 확신한다", "나는 이 학습콘텐츠에서 좋은 점수를 받을 것 같다"으로 구성되었다. 응답은 7점 Likert 척도(1점=전혀 그렇지 않다, 7점=매우 그렇다)를 사용하였으며, 각 과제 수행 이전과 과제 종료 시까지 반복적으로 총 4차례 측정하였다. 높은 점수일수록 학습 콘텐츠 수행에 대한 자기효능감이 높음을 의미한다. 내적 일관성 분석 결과는 사전측정 α = .90, 과제 1 α = .89, 과제 2 α = .92, 과제 3 α = .91로 확인되어, 척도의 신뢰도가 우수한 것으로 나타났다.
3-6 자료분석
이 연구는 XR 시뮬레이션을 활용한 XR 집단과 컴퓨터 기반 시뮬레이션을 활용한 통제집단 간 학습 효과 차이를 분석하기 위해 다음의 통계 분석 절차를 수행하였다. 첫째, 참여자의 인구통계학적 특성(전공, 학년, 성별, 나이 등)을 기술통계와 빈도분석으로 확인하였다. 둘째, 성취도는 최종적으로 측정된 종합 성적을 바탕으로 두 집단 간 차이를 독립표본 t검정을 통해 분석하였다. 이를 통해 XR 집단과 통제 집단 간 학습 성과의 차이를 분석하였다. 셋째, 주의집중과 만족감은 세 과제 종료 시점에서 반복 측정되었다. 집단 간 차이를 분석하기 위해 반복측정 분산분석을 실시하였다. 이 분석을 통해 과제 수행에 따른 주의집중과 만족감의 변화 양상 및 집단 간 차이를 파악하였으며, 시각적 비교를 위해 결과를 그래프로 제시하였다. 넷째, 자기효능감은 과제 수행 전과 각 과제 종료 후 총 4회 반복 측정되었다. 반복측정 변인과 집단 간 상호작용 효과를 검증하기 위해 반복측정 분산분석을 실시하였다. 결과적으로 두 집단 간 자기효능감의 유의미한 차이는 나타나지 않았으나, 반복측정 시기에 따른 변화 양상을 확인하였다. 모든 통계 분석은 SPSS Statistics 28.0 프로그램을 사용하여 실시하였으며, 통계적 유의수준(α)은 .05로 설정하였다.
Ⅳ. 연구결과
4-1 성취도
XR 집단과 통제집단 간 성취도 점수의 차이를 분석하였다. Levene의 등분산성 검정 결과, F(1, 95) = .047, p = .828로 나타나 두 집단의 분산이 통계적으로 동일하다는 가정이 충족되었다. 이후 실시한 일원분산분석 결과, 두 집단 간 성취도 평균에 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(F(1, 95) = 10.717, p = .025). 통제집단(M = 7.58, SD = 1.42)의 평균이 XR 집단(M = 6.91, SD = 1.46)에 비해 유의하게 높았으며, 효과크기(η²)는 .052로, 작은 수준의 효과를 나타냈다. 이는 집단 간 차이는 존재하지만 학습효과 크기는 제한적일 수 있다. 그림 9은 두 집단 간의 성취도 차이를 그래프로 나타낸 것이다.
Mean differences between groups in achievement, attention, and satisfaction
4-2 주의집중
XR 집단과 통제집단 간 주의집중 점수의 차이 및 과제 수행에 따른 변화를 분석하였다. 반복측정된 주의집중 점수에 대해 반복측정 분산분석을 실시한 결과, 과제 수행 시점에 따른 주의집중 수준의 주효과가 통계적으로 유의미하게 나타났다(F(2, 190) = 14.080, p < .001, η² = .129). 이는 시간이 지남에 따라 전체 학습자의 주의집중 수준이 유의하게 변화했음을 의미한다.
다변량 검정에서도 주효과가 통계적으로 유의하였으며(Wilks' Lambda = .793, F = 12.296, p < .001), 구체적인 사후 분석 결과 과제 진행 순으로 주의집중 평균이 증가한 것으로 나타났다(p < .001). 그러나 집단과 시점 간 상호작용 효과는 통계적으로 유의하지 않았다. 이는 두 집단 모두 주의집중 점수가 과제 수행을 거치며 증가했으나, 그 증가 양상이 통계적으로 유의미하게 다르지는 않았음을 의미한다. 이는 과제가 진행될수록 주의집중 평균 점수가 상승한 것은 학습자가 반복적으로 과제를 수행하면서 점차 학습 환경과 절차에 익숙해지고 과제 수행에 더 집중하게 되었음을 의미한다.
반면, 집단 간 주의집중 점수의 주효과는 통계적으로 유의하였다(F(1, 95) = 14.662, p < .001, η² = .134). 즉, 전체 시점에 걸쳐 XR 집단(M = 6.51, SD= .56)이 통제집단(M = 6.08, SD= .69)보다 유의하게 더 높은 주의집중 수준을 보였다. 구체적으로 XR 집단은 과제1(M = 6.31, SD = .73), 과제2(M = 6.42, SD = .67), 과제3(M = 6.51, SD = .61)으로 점차 증가하는 양상을 보였고, 통제집단 역시 과제1(M = 5.87, SD = .75), 과제2(M = 6.05, SD = .76), 과제3(M = 6.22, SD = .62)으로 증가했으나, XR 집단이 전 시점에서 일관되게 더 높은 점수를 기록하였다. 이는 XR 환경이 학습자의 주의집중 수준을 지속적으로 향상시킬 수 있음을 의미한다.
4-3 만족감
XR 집단과 통제집단 간 만족도 점수의 차이 및 과제 수행에 따른 변화를 분석하였다. 세 과제 종료 시점에서 반복 측정된 만족도 점수에 대해 반복측정 분산분석을 실시한 결과, 시점에 따른 주효과가 통계적으로 유의하였다(F(2, 190) = 3.255, p = .041, η² = .033). 이는 학습이 진행됨에 따라 학습자의 만족도가 시간에 따라 변화하였음을 의미한다. 구체적으로 XR 집단은 과제 1, 2, 3을 진행하는 과정에서 만족도 수준이 점차 상승하였으며(과제1 M=6.36(SD=.67), 과제2 M=6.37(SD=74), 과제3 M=6.52(SD=.62)), 통제집단의 만족도 수준은 다소 낮은 수준에서 유지되었다(과제1 M=5.83(SD=.83), 과제2 M=5.92(SD=.85), 과제3 M=5.98(SD=.84)).
또한 두 집단 간의 주효과도 통계적으로 유의하였다(F(1, 95) = 13.121, p < .001, η² = .121). 즉, 전체 시점에 걸쳐 XR 집단의 만족도 평균이 통제집단보다 유의미하게 높았다. 반면, 과제 시점과 집단 간의 상호작용 효과는 통계적으로 유의하지 않았다. 이는 두 집단 모두 시간에 따라 만족도가 증가하는 양상을 보였지만, 그 변화 양상이 통계적으로 차별적이지 않음을 나타낸다. 이는 XR 시뮬레이션 학습과 컴퓨터 기반 시뮬레이션 학습이 학습자의 만족도 수준을 높일 수 있음을 의미이며, XR 시뮬레이션 학습이 컴퓨터 기반 시뮬레이션 학습보다 학습자의 만족도를 처음부터 더 높은 만족도를 제공해주는 것을 의미한다.
4-4 자기효능감
XR 집단과 통제집단 간 자기효능감 점수의 차이 및 과제 수행에 따른 변화를 분석하였다. 총 4시점(사전, 과제1, 과제2, 과제3)의 반복 측정된 자기효능감 점수에 대해 반복측정 분산분석을 실시한 결과, 시점에 따른 주효과가 통계적으로 유의하였다(F(3, 285) = 16.635, p < .001, η² = .149). 이는 학습이 진행됨에 따라 전체 학습자의 자기효능감 수준이 유의하게 변화하였음을 의미한다.
또한 집단과 시점 간 상호작용 효과도 통계적으로 유의미했다(F(3, 285) = 3.311, p = .021, η² = .034). 이는 과제 수행 시점에 따라 집단별로 자기효능감의 변화 양상이 다르게 나타났음을 시사한다. 사후분석에서는 과제1 수행 이후 시점에서 집단 간 유의미한 차이가 확인되었다(F = 6.718, p = .011), 반면 사전, 과제2, 과제3 시점에서는 유의한 차이가 나타나지 않았다. XR 집단의 자기효능감 수준은 사전(M = 4.81, SD = .92), 과제1(M = 5.83, SD = .80), 과제2(M = 5.46, SD = 1.15), 과제3(M = 5.54, SD = 1.02)이였고, 통제집단의 자기효능감 수준은 사전(M = 5.00, SD = 1.03), 과제1(M = 5.40, SD = 1.02), 과제2(M = 5.20, SD = 1.24), 과제3(M = 5.33, SD = 1.11)이었다. 과제 1 직후에 XR 집단이 통제집단보다 자기효능감이 유의미하게 높았으나(F(1,95) = 5.436, p <.05) 이후 과제 수행에서는 두 집단 간에 차이가 없었다. 이는 XR 집단은 초기에 학습자의 자기효능감을 높이는데 효과가 있으나, 그 효과는 장기적으로는 통제집단과 차이가 사라질수 있음을 의미한다. 그림 10은 자기효능감에 관한 집단별 평균 변화 비교를 나타낸다. 집단 간 주효과는 통계적으로 유의하지 않았다(F(1, 95) = 1.164, p = .283, η² = .012). 즉, 전반적으로 XR 집단과 컴퓨터 기반 집단 간 평균 자기효능감 점수에는 유의한 차이가 없었다.
Comperison of mean changes in self-efficacy between groups
Ⅴ. 논의 및 결론
5-1 논의
이 연구는 XR 시뮬레이션 환경이 산업안전 교육에서 학습자의 성취도, 주의집중, 만족감, 자기효능감 등의 사용자 경험에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 실물 기반의 XR 시뮬레이션을 사용하는 XR 집단과 컴퓨터 기반 시뮬레이션을 사용하는 통제집단 간의 비교 실험을 실시하였으며, 반복 측정을 통해 각 변인의 변화 양상도 분석하였다. 분석 결과를 논의하면 다음과 같다.
첫째, 성취도 측면에서 통제집단이 XR 집단보다 유의미하게 높은 점수를 보였다. 이러한 결과는 일부 선행연구에서 보고된 바와 같이, XR 환경이 학습 초기에는 익숙하지 않은 시스템 구성과 복잡한 조작 방식으로 인해 학습자의 인지적 부담을 증가시켜 오히려 단기적인 성취도 수준에 부정적인 영향을 줄 수 있다[15]-[17]. 실제로 XR 시뮬레이션 학습환경에서는 실제 손 조작 방식, 시야 조정, 학습자료의 조작 방법, 피드백 처리 등 다양한 절차가 요구된다. 이러한 요소들이 익숙하지 않은 학습자에게는 학습 흐름을 방해하는 요인으로 작용할 수 있다. 따라서 XR 시뮬레이션이 학습 효과를 높이기 위해서는 사전에 충분한 조작 연습을 통해 시스템 사용에 적응할 수 있도록 반복적인 연습 기회를 제공하는 지원 설계가 필요하다.
둘째, 주의집중 결과에 따르면 XR 집단은 모든 과제 시점에서 통제집단보다 유의미하게 높은 수준을 나타냈다. 반복 측정 결과, 과제가 진행될수록 주의집중 점수가 점차 상승하는 경향이 보였는데, 이는 XR 시뮬레이션 학습 환경이 제공하는 실재감과 상호작용이 학습자의 몰입감을 촉진하고 주의집중을 지속하게 했음을 보여준다[9],[18],[21]-[23]. 그러나, 두 집단 간 증가 추세의 상호작용 효과는 유의하지 않았다. 이는 과제 진행에 따른 XR 시뮬레이션과 컴퓨터 기반 시뮬레이션 모두 학습자의 주의집중 수준을 향상키지만, XR 시뮬레이션 학습 환경이 컴퓨터 기반 시뮬레이션 학습환경보다 학습자의 주의집중을 더 높이는 것으로 볼 수 있다.
셋째, 만족감의 경우 XR 집단이 통제집단 보다 더 높은 수준을 보였으며, 과제가 진행될수록 만족도 수준이 점차 상승하는 경향을 보였다. 이러한 결과는 XR 시뮬레이션이 제공하는 상호작용과 실재감 있는 학습 맥락이 학습자의 몰입과 정서적 만족을 높일 수 있다는 기존 연구와 일치한다[24]-[26]. 그러나 과제 진행에 따른 만족감 변화의 양상은 두 집단 간 유의미한 차이를 보이지 않았는데 이러한 결과는 XR 시뮬레이션과 컴퓨터 기반 시뮬레이션 학습 환경 모두 학습자의 만족감 수준을 높이는데 도움이 되지만 XR 시뮬레이션이 컴퓨터 기반 시뮬레이션 학습환경보다 초기에 더 높은 만족감을 제시해 준다고 볼 수 있다.
넷째, 자기효능감에 있어서는 전체적으로 유의미한 변화를 보였으며, 특히 과제 1 수행 직후에 XR 집단에서 뚜렷한 상승이 나타났다. 그러나 이후 시점에서는 그 차이가 유지되지 않았다. 이러한 결과는 XR 시뮬레이션 학습 환경이 학습 초반에 학습자의 자신감을 높이는데 효과적일 수 있으나 일회성 경험만으로는 자기효능감을 지속적으로 유지시키기에는 한계가 있다는 기존 논의와 일치한다[30],[33],[34]. 이러한 결과는 XR 시뮬레이션 학습 환경이 학습 초기에 학습자의 동기 부여나 자신감 향상에는 기여할 수 있지만, 장기적인 학습 효과를 위해서는 컴퓨터 기반 시뮬레이션이 제공할 수 없는 신체 기반의 연습 과정 등의 학습 설계가 추가되어야 한다.
다섯째, XR 시뮬레이션 학습 환경에서 실물과 가상의 통합은 체화 학습 관점에서 학습자의 인지적 몰입을 높였다. 그러나 결과적으로 성취도 향상에 직접적인 영향을 미치지 못했다는 점에서 실제 교육 현장에서 XR 시뮬레이션 학습 환경을 도입할 때 주의해야할 부분이다. 예를 들어, 학습자의 기술 수용도, 조작 훈련 시간, 과업 난이도 조절, 학습 방법의 적절성 등을 고려하지 않으면 XR 시뮬레이션 학습 환경이 비용 대비 학습 효율성이 낮아질 수 있다. 따라서 XR 기반 학습은 학교 현장에 적용할 때에는 몰입감과 주의집중 효과에만 집중하지 않고 교육 효율성을 고려할 필요가 있다.
5-2 결론
이 연구는 XR 시뮬레이션 학습 환경이 산업안전 교육에서 학습자의 성취도, 주의집중, 만족감, 자기효능감에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 실물 기반 XR 시뮬레이션을 적용한 XR 집단과 컴퓨터 기반 시뮬레이션을 사용한 통제집단 간의 비교 실험을 통해 각 변인의 효과를 분석하였다.
연구 결과, XR 시뮬레이션은 학습자의 주의집중과 만족감을 높이는데 효과적이였으며, 이는 XR 시뮬레이션 학습 환경이 상호작용과 실재감이 학습자의 몰입과 긍정적 정서 수준을 높인다는 것을 보여준다 [9],[24],[25]. 반면에 성취도는 통제 집단에서 더 높게 나타났는데 이는 XR 환경의 복잡한 조작과 초기 적응의 어려움이 학습자에게 인지적으로 복잡함을 경험하게 했을 것으로 보인다[15]-[17]. 따라서 XR 기반 학습 환경을 효과적으로 설계하기 위해서는 학습자의 인지적 부담을 줄이기 위해 사전 오리엔테이션, 조작 훈련, 과업 난이도 조절, 피드백 제공 등이 설계되어야 한다.
자기효능감 수준은 단기적으로 학습 초반에 상승했으나 이후에는 크게 향상되지 않아 XR 학습이 초기 자신감 향상에는 효과적이지만 장기적으로 지속성을 보이지 못했다. 그러므로 자기효능감을 높이기 위해서는 XR 학습 환경이 컴퓨터 기반 학습 환경에서 제공하지 못하는 신체 기반의 활동을 몰입감있게 연습할 수 있는 학습 맥락을 제공하여 기술적인 숙련 기회가 제공될 필요가 있다.
이 연구에서 사용된 성취도 평가는 개념 이해 중심이었기 때문에 산업안전에 관한 실제 절차 수행이나 직무 역량을 충분히 평가하지 못했을 가능성이 있다. 향후 연구에서는 행동지표를 통한 수행 기반 평가를 포함하여 다각적인 분석을 통해 성취도를 분석해 볼 필요가 있다. 이를 통해 산업 안전과 같은 실제 현장 맥락에서 XR 시뮬레이션 기반 학습 환경이 체화 학습을 바탕으로 직무 수행 향상으로 이어질 수 있는지를 확인해야 한다.
마지막으로 XR 시뮬레이션 학습은 학습자의 몰입과 만족감과 같은 긍정적인 정서를 높이는 장점을 지니고 있으나, 성취도와 자기효능감의 장기적인 효과를 확보하기 위해서는 체화 학습을 바탕으로 실제 수행이 동반된 상호작용의 기회 확대, 사전 연습 기회, 다양한 난이도 제공이 필요하다. 향후 연구는 다양한 직무 학습과 학습자 집단을 대상으로 XR 시뮬레이션 교육을 적용하고 장기적인 학습효과를 측정하여 XR 시뮬레이션의 교육적 효과를 검증할 필요가 있다.
Acknowledgments
이 연구는 2022년도 과학기술정보통신부의 재원으로 정보통신기획평가원의 지원을 받아 수행된 연구(NO.2022-0-00137, XR 사용자 상호작용 평가 및 적용 기술 개발)로서, 관계 부처에 감사드립니다.
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저자소개
2024년：전남대학교(국어국문학 학사)
2024년～현 재: 전남대학교 교육학과 석사과정
※관심분야：확장현실, 시뮬레이션 기반 학습 등
1992년：고려대학교 교육학 문학석사
2004년：Florida State University 교육공학 박사
2006년～2008년: 전남대학교 전임강사
2008년～2011년: 전남대학교 조교수
2012년～2017년: 전남대학교 부교수
2018년～현 재: 전남대학교 교수
※관심분야：확장현실, 생리신호정보, 인공지능 활용 수업, 디지털 트윈 등
2024년：전남대학교 교육학 박사(교육공학 전공)
2022년～현 재: 전남대학교 교육학과 강사
2024년～현 재: 전남대학교 교육문제연구소 박사후연구원
※관심분야：확장현실 시뮬레이션 학습, 시선추적, 정서, 디지털 휴먼, 인공지능 기반 학습분석 등