1. 서 론
디지털 기술의 급속한 발전은 사회 전반에 많은 변화를 일으키고 있다. 이러한 기술적 발전은 교육 분야에도 영향을 주어 다양한 에듀테크 개발과 디지털 기반의 새로운 교육 환경으로 이어지고 있다. 특히 디지털 기술을 활용한 에듀테크는 학교 교육의 다양한 제약을 극복하고 맞춤형 교육 및 새로운 학습경험 제공 등 미래 교육의 새로운 실천 방향으로 주목받고 있다(Yoo, 2023). IMO(International Maritime Organization)의 제10차 HTW 전문위원회와 제108차 MSC 위원회에서는 ‘1978년 STCW 협약 및 코드에 대한 전면 개정’ 과 관련한 검토영역에 ‘선원 교육훈련에 대한 디지털 신기술 도입’을 포함시키며 해기 교육에도 디지털 기술을 활용한 교육의 활성화가 기대되고 있다(IMO, 2024a;2024b).
에듀테크 중에서도 메타버스는 사용자가 보다 몰입감을 가지고 자연스럽게 디지털 개체와 상호 작용할 수 있는 가상의 환경으로 교육적 활용 연구가 다양하게 진행되고 있다. 이러한 메타버스 활용 교육은 학습자의 흥미, 학습 태도, 수업 만족도 향상 등의 효과를 제공하며 학습동기를 부여하고 강화시키는 효과를 제공한다(Meena et al., 2023;Kim et al., 2023b;Oh et al., 2021).
메타버스 내 VR(Virtual reality)의 경우 일상적으로 경험하기 힘들거나 여러 위험이 존재하는 공간에 대해 안전하고 실제적인 지식 습득이 가능하여 안전 교육 프로그램으로 많이 활용되고 있으며, 해기 교육에서도 메타버스 내 VR 기술을 활용한 시뮬레이터 교육이 진행되고 있다. 또한 최근 360 카메라 기술을 활용한 메타버스 내 XR(Extended Reality)은 사진 속 주변 장면을 360도로 회전하여 확인이 가능하고 사진 속 공간을 이동할 수 있는 기능이 있어 새로운 상호 작용 컨텐츠로 다양하게 활용되고 있다. 해당 기술은 온라인에서도 편리하게 활용되며 실사 기반의 사진으로 구성되었다는 점에서 VR과 차별화된 새로운 학습 매체로 해기 교육 분야에 활용할 수 있다.
Kim et al.(2023a)의 해기 분야 전문가 대상으로 진행된 해기 교육 및 훈련에 관한 설문 연구 결과에서는 기존의 대면 교육보다 온라인 교육 기반의 상호작용 교육을 높게 선호하는 것으로 나타났다. 그중에서도 새로운 디지털 기술인 XR에 대한 비중이 높게 나타나면서 XR기반의 새로운 교수법의 필요성을 제시하고 있다. 또한 Lim et al.(2022)의 연구에서는 미래 원격 운항자에 대한 교육을 위해 디지털 기반의 새로운 해기 교육 컨텐츠 개발의 필요성을 제시하고 있어 빠르게 변화하는 선박 기술과 새로운 선박에 대한 교육 방법으로 현실 기반의 XR이 좋은 대안이 될 수 있다.
해기 교육에서 XR은 시공간의 제약이 없고 언제 어디서든지 활용이 가능하다는 점에서 선박에 대한 접근성을 높이고 선박의 위험 요소로부터 안전한 학습 환경을 조성할 수 있는 좋은 학습 자료로 활용될 수 있다. 그리고 학습 내용들을 실제 선박에 바로 적용할 수 있어 내용 이해도를 높이고 학습자의 학습 동기와 흥미를 향상시키는 효과를 기대할 수 있다. 또한 XR을 활용한 기관실 학습은 사실적인 학습 경험을 바탕으로 기관실에 대한 이질감을 줄이고 기관실 위험 예지와 안전 의식을 향상시킬 수 있는 친숙화에 대한 교육적 효과를 함께 기대할 수 있다. 하지만 이러 한 XR의 특징을 활용하여 해기 교육에 적용한 실질적인 교육 사례나 교육적 효과에 관한 선행 연구 사례를 찾아보기 힘들다.
따라서 본 연구에서는 메타버스의 XR을 해기 교육 수업에 직접 활용하여 발생되는 교육적 효과를 수업만족도와 친숙화 관점에서 확인하고자 한다. 이에 선박 기관실을 이동 할 수 있는 360도 파노라마 이미지 기반의 메타버스 학습 프로그램(XR)을 제작하고 수업에 적용하였으며, 메타버스 수업을 통해 발생된 학습 동기가 상황적 흥미, 수업 만족도, 친숙화 간의 구조적 관계에서 어떠한 영향을 미치는지 경로 분석을 진행하였다. 특히 친숙화 부분의 연구를 위해 기초 단계에 있는 고등학교 1학년 기관과 학생들을 대상으로 수업을 진행하였으며, 수업 시간 외에도 학습자가 학습 활동을 반복할 수 있도록 온라인 학습 환경을 조성함으로써 기관실에 대한 친숙화 효과를 더욱 높이고자 하였다. 이 연구의 결과는 디지털 신기술을 활용한 해기 교육을 연구하는데 유의미한 기초자료가 될 것이다.
2. 이론적배경
2.1 학습동기
학습동기란 분명한 목표를 가지고 피드백, 경쟁심 등을 활용하는 학습에서 작용하는 동기를 말한다. Keller의 ARCS 모델에서는 동기 요소를 주의집중, 관련성, 자신감, 만족감 4가지로 정의하였으며, 이 4요소는 각각의 고유 특징을 통해 상호작용하여 학습동기를 촉진시킨다(Park, 2012). Kim(2020) 은 높은 학습동기를 가진 학생이 적극적인 수업 참여와 상대적으로 뛰어난 학습전략을 보인다고 하였으며, Jung et al.(2021)은 학습동기가 학습 전반에 걸쳐 활발한 활동에 도움을 주는 기능과 역할을 수행한다고 하였다.
본 연구에서는 수업 전 진행되는 오리엔테이션과 차시별 도입 시간을 통해 메타버스 기반의 기관실 학습에 대한 필요성을 강조하고 정리 단계에서는 학습 활동에 대한 격려와 칭찬을 통해 학습 동기를 높이고자 하였다.
2.2 상황적 흥미
상황적 흥미는 평소에 가지는 개인적 흥미와 다르게 환경이나 특정 사건으로부터 생겨 짧은 기간 동안 유지되는 흥미를 말한다(Hidi and Renninger, 2006). 상황적 흥미는 인지적 흥미와 정서적 흥미로 구분되는데 인지적 흥미가 높을수록 배운 것에 의미가 있고 더 알아보고 싶은 마음을 갖게 하며, 정서적 흥미가 높을수록 수업을 통해 얻는 즉흥적인 즐거움과 비슷한 학습을 하려는 기대감을 갖도록 한다(Ahn, 2018).
본 연구에서는 메타버스 학습 프로그램을 수업에 적극적으로 활용하여 학습 내용을 기관실에 적용하고, 구글 슬라이드를 활용한 포트폴리오 형태의 개별 학습 활동들을 통해 인지적 흥미와 정서적 흥미를 함께 높이고자 하였다.
2.3 수업만족도
수업만족도란 학습경험이나 학습성과 등 전반적인 학습 과정에서 학습자 스스로 긍정적이고 만족스러운 상태를 말한다(Elliott and Healy, 2001). Kim(2012)은 수업에서 만족감을 느끼는 것은 실제 받고 있는 수업이 학습자가 원하는 수업과 차이가 적은 상태라고 하였다. 또한, 높은 수업만족도는 학습에 더욱 참여하고자 하는 의지를 보이고 학습목표를 달성하기 위해 노력하게 한다(Kim and Joo, 2010).
본 연구에서는 교과서나 기타 일반적인 시각 자료의 활용 보다 선박 내 기관실을 이동하며 학습 내용을 적용하는 메타버스 수업 활동을 통해 현장 맞춤식 교육을 진행하고 내용의 이해도를 높임으로써 수업만족도를 높이고자 하였다.
2.4 친숙화
친숙화란 사전적 의미로 ‘친하게 하다’, ‘익숙하게 하다’를 말하며 친숙화를 위해서는 특정 대상에 대한 친숙도가 필요하다. Kim et al.(2011)은 친숙도를 특정 대상에 대해 지각하고 있는 지식 정도를 의미하고 그 대상에 대한 직접적 또는 간접적인 경험이 많다는 것을 의미한다고 하였다.
본 연구에서는 간접적인 기관실 학습 경험과 지식을 바탕으로 형성된 기관실에 대한 친숙도를 친숙화로 정의하고자 하며 개별 학습 활동을 통해 기관실을 지속적으로 경험하게 함으로써 기관실에 대한 친숙화를 높이고자 하였다.
3. 연구 방법
3.1 연구 개요
본 연구는 B고등학교 1학년 기관과 학생(59명)을 대상으로 한학기 1학점 수업으로 진행되었으며, 이론위주의 기초 학습에서 선박 기관실 배경의 메타버스를 활용한 맞춤식 교육과정을 통해 학습 동기, 흥미, 수업만족도, 친숙화에 대한 교육적 효과를 확인하고자 하였다. 이를 위해 실습선 H호 내부를 이동할 수 있는 메타버스 프로그램을 제작하여 수업에 활용하였으며, 해당 수업은 향후 2학년 단체승선실습과 정을 대비하여 학생들의 기관실 친숙화에도 목적을 두고 있다. 또한 이러한 수업 방식은 지금의 학교 교육과 승선실습 과정의 연속성을 높이고 보다 나은 학습 효과를 기대할 수 있을 것이라고 판단하였다.
수업은 기관실 친숙화에 적합한 고등학교 기관실무기초 교과의 배관계통 단원으로 선정하였다. 진행은 각 배관계통에 대한 이해와 계통 속 관련 기기들을 메타버스에서 확인하고 기관실의 구조, 배치 등에 대한 이해를 높이고자 하였다. 설문은 모든 차시의 수업을 마친 후 구글 설문을 통해 진행되었으며 설문 결과를 바탕으로 학습동기가 수업만족도와 친숙화에 미치는 영향에 대한 분석을 진행하였다.
3.2 수업 설계
교사는 학습에 대한 친숙화와 학습목표를 달성할 수 있도록 학습에 대한 오리엔테이션을 실시하고 각종 필요한 응용 프로그램을 제공할 필요가 있다(Kwon, 2001). 또한 학생이 뒤쳐질 때는 참여를 독려하고 활발하게 참여할 수 있도록 피드백하며 학생이 스스로 수업에 참여하기 위한 동기부여를 가질 수 있도록 격려해야 한다(Salmon, 2000;Berge, 1995;Paulsen, 1995).
본 연구에서는 수업 전 수업에 활용할 메타버스 프로그램에 대한 소개와 사용법, 구글 슬라이드 사용법, 수업 내용과 방법 등에 관한 내용으로 오리엔테이션을 진행하였다. 그리고 기관실을 간접적으로 경험하고 이해하는 것이 2학년 단체승선실습에서 학습에 도움이 될 수 있음을 강조하며 학습 동기를 높이고자 하였다. 수업은 메타버스와 구글 슬라이드를 활용한 개별 수행 활동으로 진행되며, 장소는 컴퓨터가 설치되어 있는 멀티미디어실에서 진행되었다.
수업 절차는 Table 1과 같으며 먼저 해당 차시의 배관 계통에 대한 내용을 설명한다. 이후 학생들은 메타버스 프로그램에 접속하여 교사의 안내에 따라 기관실을 이동하며 도면 속 기기들의 위치 확인과 학습 내용을 적용한다. 이때 교사는 모든 학생들이 안내 위치로 잘 이동하는지 상황을 수시로 확인하며 이동에 불편함을 느끼거나 어려움을 느끼지 않도록 시간적 여유를 가지고 진행한다.
모든 기기 위치를 찾은 이후에는 학생이 스스로 기기들의 위치를 찾아 위치를 캡쳐한 후 개별 구글 슬라이드에서 내용을 편집한다. 이때 학생들의 개인별 수행활동을 확인하며 학생들이 수행활동을 성공적으로 마칠 수 있도록 필요한 피드백을 제공한다.
3.3 연구 모형 및 가설 설정
본 연구는 오프라인에서 진행되는 수업이지만 실습선 내부를 이동할 수 있는 메타버스 거울 세계를 활용한다는 점에서 메타버스가 학습동기, 상황적 흥미, 수업만족도와 친숙화에 미치는 영향을 확인하고자 한다. 따라서 학습동기와 수업만족도, 친숙화의 인과관계를 증명하고 상황적 흥미도의 매개효과 여부를 판별하기 위하여 Fig. 1과 같은 연구 모형을 설계하였으며, Table 2와 같이 연구 가설을 설정하였다. 가설 1, 2, 3의 경우 학습동기가 상황적 흥미, 수업만족도, 친숙화 각각에 미치는 영향이며, 가설 4, 5의 경우에는 상황적 흥미가 수업만족도와 친숙화에 미치는 영향에 대한 내용이다.
3.4 측정 도구의 설정
본 연구 모형의 변수는 학습동기를 독립변수, 상황적 흥미를 매개변수로 사용하였으며 수업만족도 및 친숙화를 종속 변수로 설정하였다. 측정도구는 선행 연구에서 검증된 설문을 학습내용과 학습자의 수준에 맞춰 수정하여 Table 3 과 같이 사용하였다. 학습동기는 Lim(2022)에서 9문항, 상황적 흥미는 Lim(2022)과 Ahn(2018)에서 8문항, 수업만족도는 Lim(2022), Shin and chan(2004)에서 6문항을 사용하였으며, 친숙화의 경우에는 기관실 공간과 관련한 4문항을 새롭게 제작하였다. 이후 신뢰성 분석과 확인적 요인분석(Confirmatory Factor Analysis, CFA)을 바탕으로 최종 사용된 문항은 학습동기 8문항, 상황적 흥미 8문항, 수업만족도 4문항, 친숙화 2문항이며 이 항목들은 리커드(Likert) 5점 척도를 사용하였다.
3.5 자료 수집 및 분석방법
본 연구의 자료는 B고등학교 1학년 기관과 학생 중 메타버스 프로그램을 활용하여 기관실무기초 과목의 배관 계통 단원을 학습한 학생 59명을 대상으로 2024년 12월 26일부터 27일까지 온라인 설문지를 배포하였고 전원 응답하였다. 이 중 불성실한 설문지 19개를 제외한 40개의 설문 결과를 분석하였다.
먼저 설문 문항인 측정도구의 신뢰성을 검증하였다. 검증을 위해 사용한 Cronbach’s α계수는 측정 도구의 내적 일관성을 평가하는 신뢰도 계수로 동일한 개념을 측정하는 여러 문항들이 얼마나 높은 상관관계를 가지며 일관되게 측정되는지 평가하는 대표적인 지표이다. 그리고 본 연구에서 측정도구를 사용하여 측정된 변수들이 통계적으로 동일한 개념을 대표할 수 있는지 실제 측정된 변수를 대상으로 확인적 요인분석를 수행하였다. 마지막으로 변수들 간의 인과관계를 구조적으로 분석하기 위하여 경로분석을 수행하였다. 경로분석은 구조방정식모형의 기초적인 형태로 잠재변수 없이 측정된 관측변수 간의 관계를 분석하여 직·간접적인 효과의 분석이 가능하다. 해당 자료의 통계처리를 위하여 SPSS version 18.0을 활용하였으며, 경로분석을 위하여 AMOS 26을 병행하여 이용하였다.
4. 연구 결과
4.1 측정 도구의 신뢰성 검증 결과
본 연구에서 사용된 변수에 대한 내적 일관성을 검증하기 위하여 수집된 데이터를 바탕으로 산출된 Cronbach’s α계수 값은 Table 4와 같다. Cronbach’s α의 경우 문항 간의 평균 상관관계와 문항 수에 기반하므로 동일한 평균 상관관계를 유지한다면 문항 수가 많아질수록 값이 증가하는 특성을 가지고 있다. 본 연구에서 문항수가 최소 2개부터 최대 5개 문항으로 요인변수에 대한 문항 수가 많지 않다. 그럼에도 불구하고 모든 요인변수가 잠정적 신뢰성을 인정할 수 있는 최소 기준인 0.50 이상을 보였으며 과반이상이 높은 일관성의 기준인 0.70 이상의 값을 가졌다(Floyd and Widaman, 1995).
4.2 확인적 요인분석 결과
표본의 크기는 자료의 정규성(Normality) 및 연속성(Continuity)과 관련이 깊다. 일반적으로 표본의 크기가 크면 정규분포와 가까운 경향을 보이는데 이는 측정모형의 적합도를 결정에 큰 영향을 미친다(Muthen and Kaplan, 1992).
본 연구의 경우 실제 수업에 참여한 학생을 대상으로 설문조사를 진행하여 표본의 크기가 작다는 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 잠재변수의 두 개 이상의 측정문항의 합이나 평균 값을 가지고 관측변수로 변환하는 기법인 문항 묶음(Item Parceling)기법을 사용하였다. 문항 묶음 기법은 자료 비정규성 완화, 모형 간명화, 측정오차 감소, 공통분산 증가, 모형적합도 안정성, 모수추정 안정성을 향상시키는 장점을 가지고 있다(Oh, 2017).
Bandalos(2002), Little et al.(2002)은 문항 묶음기법이 표본 크기가 작은 경우에도 더 안정적인 추정이 가능하지만 다차원(Multidimentionsal) 요인 분석에서 요인 구조를 왜곡할 가능성이 있으므로 사용에 주의하여야 한다고 하였다. 하지만 다수의 연구에서 다차원 요인구조를 가진 확인적 요인분석과 구조모형방정식에도 문항 묶음기법을 사용하고 있으며 이를 적용하기 위한 연구도 다수 존재한다. Matsunaga(2008), Oh(2017), Maeng et al.(2018) 등은 다차원 요인에 대하여 문항 묶음기법을 단순히 모형의 적합도를 향상시키기 위한 방법으로 사용해서는 안되며 이론적으로 합당한 근거를 가지고 사용해야함을 강조하였다. 또한, 새로운 개별 측정 도구를 타당화하는게 아닌 잠재변수 간의 관계를 분석하기 위한 방법으로 사용해야 함을 주장하였다. 본 연구에서는 다수의 선행논문을 통하여 검증이 된 측정 도구를 기반으로 변수 간의 관계를 파악하기 위한 연구이며, 소표본의 문제를 해결하기 위해서는 묶음기법의 사용이 적절하다고 볼 수 있다. 이를 위해 하위 요인의 문항을 평균으로 하여 잠재변수를 관측변수로 변환하고 최대우도법(Maximum Likelihood; ML)을 이용하여 확인적 요인분석을 시행하였으며 그 결과는 Table 5와 같다.
측정모형의 모형 적합도는 χ2/df = 1.44 (p > 0.05)으로 3 미만이고 모형이 모집단 데이터에 적합하다는 귀무가설을 채택하였으므로 절대 모형 적합도는 우수하다고 볼 수 있다. 더불어, RESEA = .106으로 적합도 평가 기준인 0.1을 상회하긴 하지만 그 값의 차이가 크지 않고 IFI(Incremental Fit Index)와 CFI(Comparative Fit Index)가 모두 0.9 이상이므로 모형이 적합하다고 볼 수 있다(Kang and Kim, 2019).
이때 각 변인의 구성개념신뢰도(CR)가 .847에서 .934의 값을 가지므로 모두 0.7 이상으로 구성개념신뢰도가 우수하다고 볼 수 있다. 그리고 평균분산추출(AVE)의 값은 .686에서 .829로 최소한의 기준인 0.5 이상이 되어 변수가 개념을 설명하는 타당도가 높다고 볼 수 있다(Hair et al., 1995).
4.3 경로분석 모형 분석 결과
우선 연구 모형에 대한 모형 적합도를 검증한 이후에 경로분석을 통해 경로계수를 추정하여 변수간의 영향력을 파악하고 인과관계를 분석하였다. 모형 적합도 검증은 절대적 합도 지수와 증분적합도 지수로 구분할 수 있다. 절대적합도 지수는 모형 자체가 관측된 데이터에 대한 재현성을 평가하는 것으로 제시된 모형과 실제 자료 간의 차이를 직접적으로 측정한다. 이는 모형 자체의 오차 크기를 평가하지만 샘플의 크기나 모형의 복잡도에 따라 값이 달라지므로 단독으로 사용할 수 없다. 이를 위하여 독립 모형과 비교하여 상대적인 적합도를 측정하는 증분적합도 지수를 추가하여 검증하였으며 그 결과는 Table 6과 같다.
절대적합도 지수를 살펴보면 χ2/df는 χ 2통계량을 자유도 (df)로 나눈 값으로 모형의 복잡도와 표본 크기의 영향을 부분적으로 보정하여 모형의 적합도를 평가한다. 본 연구모형의 적합도는 χ2/df가 2.735로 3이하이고 p = .123으로 만족할 만한 수준인 것으로 나타났다. RMR(Root Mean Square Residual) 값은 .010으로, 적합한 모델 기준치인 .05 미만을 만족하고 GFI(Goodness of Fit Index)가 .971로 기준치인 0.9보다 높다(Jöreskog and Sörbom, 1993). 또한 중분적합도 지수의 NFI(Normed Fit Index), TLI(Tucker-Lewis Index), IFI, CFI값은 TLI를 제외하고는 일반적으로 적합한 모델로 간주되는 기준인 .90 이상을 상회하여 증분적합도 지수도 양호하다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구 모형이 연구 개념들의 인과관계를 설명하기에 적절하다고 볼 수 있다.
경로 분석을 통한 연구 가설의 검증 결과는 Table 7과 같으며 학습동기는 상황적 흥미, 수업만족도, 친숙화에 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 상황적 흥미에는 β = .471, S.E = 0.124 (p < 0.01) , 수업만족도에는 β = .284, S.E = 0.276 (p < 0.01) 친숙화에는 β = .465, S.E = 0.229 (p < 0.01)의 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 1, 2, 3의 내용이 모두 채택되었다. 그리고 상황적 흥미의 경우 수업만족도에 β = .652, S.E = 0.113(p < 0.01)의 영향을 미치는 것으로 나타나 가설 3의 내용이 채택되었으나 친숙화에는 β = .111, S.E = 0.261(p > 0.05)로 유의미하게 나타나지 않아 기각되었다.
또한, Baron and Kenny(1986)이 주장한 3단계 매개회귀분석의 활용을 통하여 상황적 흥미의 매개효과를 분석하였다. 상황적 흥미는 학습동기와 수업만족도 간의 관계를 부분적으로 매개하는 것으로 확인되었다. 학습동기가 수업만족도에 미치는 총효과는 .592로 직접효과 .284와 간접효과 .307이 나타났다. 즉, 학습동기가 높은 학습자는 상황적 흥미를 경험할 가능성이 높으며, 이는 수업만족도를 더욱 증가시키는 경로로 작용할 수 있다. 그러나 학습동기가 친숙화에 미치는 영향에서 상황적 흥미의 매개효과는 통계적으로 유의미 하지 않았다. 이는 학습자의 친숙화가 단순한 수업 흥미보다 더 복합적인 요인에 의해 결정될 수 있음을 의미한다.
5. 결 론
본 연구에서는 메타버스(XR)를 해기 교육에 적용했을 때 나타나는 교육적 효과를 확인하고자 하였다. XR은 다양한 분야에서 수업을 위한 활용 매체로 사용되고 있지만 해기 교육에서는 아직까지 그 활용 사례를 찾아보기 힘들다. 해기 교육에서 XR의 장점을 잘 활용한다면 기존의 시뮬레이터와 함께 현장 맞춤식 교육에 활용할 수 있는 또 다른 형태의 디지털 학습 매체가 될 수 있다. 이는 해기 교육에 디지털 신기술을 도입하고자 하는 IMO의 정책 방향과도 일관되며 혁신적인 교육 방법이 될 수 있다.
본 연구에서는 360도 파노라마 이미지 기반의 메타버스 학습 프로그램(XR)을 제작하여 기초과목을 수강하는 고등학교 1학년 기관과 학생들을 대상으로 진행하였으며 데이터 수집 및 경로분석을 통해 학습동기가 수업만족도와 친숙화에 어떠한 영향을 주는지 파악하고자 하였다. 실증된 연구 결과는 다음과 같다.
첫째, 메타버스(XR)를 이용한 수업에서 학습동기가 상황적 흥미와 수업만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 현실 기반의 기관실 관련 수업이 학생들에게 높은 학습동기를 유발시키고 학습동기가 학생들의 상황적 흥미와 수업만족도를 높이는 효과가 있었다. 이때 상황적 흥미는 학습동기에 대한 매개 역할을 통해 수업만족도를 보다 높이는 역할을 하였다.
둘째, 메타버스(XR)를 이용한 수업에서 학습동기가 친숙화에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 수업 참여와 관련이 높은 학습동기가 학생들을 반복적이고 다양하게 기관실을 경험하는 수업 활동에 집중시킴으로써 기관실 친숙화에 영향을 주었다. 이러한 현실 기반의 XR을 활용한 수업 효과는 현장 적응과 학습 효과를 높일 수 있는 방안으로도 활용될 수 있다.
다만, 본 연구는 고등학교 기관과 1학년 학생들로만 한정하였고, 1학점 수업으로 인해 다양한 교수법을 적용하지 못한 한계점이 있다. 향후 연구에서는 XR의 보다 실증적인 교육적 효과를 확인하고 활용성을 높이기 위해서 기존의 전통적인 해기 교육 방법과 비교 및 다양한 교수법을 적용했을 때 나타나는 교육적 효과성을 비교하는 연구가 필요하다.
