첫 번째 데이터 수집 도구는 필수 데이터를 수집하는 데 사용되는 검증된 가상 클래스 APPRSQ였습니다. 새로 개발된 설문지는 두 섹션으로 구성되었습니다. 첫 번째 섹션은 참가자의 인구통계학적 정보를 요청했습니다. 두 번째 섹션은 37개 항목으로 구성되었습니다. 항목 1~16은 응답자의 탄력성과 자아상을 대상으로 했고, 항목 17~37은 팬데믹 기간 동안 가상 학습에 대한 애정, 인식, 문제를 "Strongly"의 5점 리커트 척도로 탐구했습니다. “전적으로 동의함”(부록 1 )에 동의하지 않습니다. 참가자의 탄력성과 자아상을 이해하면 연구자는 응답자의 특성을 명확하게 파악하고 가상수업에 대한 애정, 인식, 문제점에 대한 항목에서 얻은 데이터를 해석하는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 수집을 위한 또 다른 도구는 데이터를 삼각 측량하고 "조사 중인 현상에 대한" 심층적인 이해를 얻기 위해 APPRSQ 시행 후 수행된 반구조적 인터뷰였습니다(Rashtchi & Birjandi, 2018 , p.143). 연구진은 연구참여자와 특성이 유사한 전문가 3명과 학생 5명과의 상담을 거쳐 인터뷰 질문을 구성하였다. 인터뷰는 연구자들이 가상 수업에서 학생들의 관점을 탐색할 수 있도록 연역적 접근 방식을 통해 녹음되고 분석되었습니다(부록 2 ). 연구자들은 연구 질문에 맞추기 위해 연역적 접근 방식을 사용했습니다. Bingham과 Witkowsky( 2022 )가 말했듯이 연역적 접근 방식은 데이터 분류를 위해 미리 결정된 코드를 사용합니다. 따라서 연구진은 먼저 APPRSQ의 5가지 요소에 주목했습니다. 그런 다음 데이터를 검토하고 연구의 주요 관심사와 관련된 광범위한 주제로 분류했습니다.
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