본 연구는 코로나19와 같은 급격한 교육환경 변화 상황에서 의학교육 테크놀로지를 적극적으로 활용하게 된 의과대학 교수들의 테크놀로지 수용 정도와 수용 현황을 파악하고, 교육 관련 테크놀로지에 대한 태도, 행동의도, 실제 사용 정도에 영향을 미치는 요인들을 파악하기 위해 실시되었다. 이를 위해 기술수용모델인 UTAUT에서 제시하는 수행기대, 노력기대, 사회적 영향, 촉진조건 및 인구통계학적 변인에 따라 행동의도와 사용증가에 어떠한 차이가 있는지를 탐색하였다. 연구 참여에 동의한 임상교수 52명, 기초교수 18명 총 70명의 교원을 대상으로 표준절차에 따라 번안한 UTAUT 검사지를 활용하여 설문을 실시하였다. 코로나19 초기,의학교육 테크놀로지 사용이 유의하게 증가하였으며, 평균 242,500원의 테크놀로지 구매비용이 발생하였다. 의학교육 테크놀로지의 수용 정도를 살펴본 결과, 소속, 근무연한, 테크놀로지사용개수, 새롭게 설치/구매한 프로그램 여부에 따라 UTAUT 요소 간에 유의한 차이가 있었다. UTAUT 투입요인 중 행동의도에 영향을 미치는 것은 촉진조건과 수행기대로 약 54%의설명력을 가졌으며, 사용증가에 영향을 미치는 것은 행동의도로 약 10%의 설명력을 가졌다.결론적으로 의과대학 교수의 적극적인 의학교육 테크놀로지 수용을 촉진하기 위해서는 촉진조건에 해당되는 대학 내 테크놀로지 서비스와 인적지원이 확대되어야 하며, 테크놀로지 사용이 학생교육 및 기타 업무 향상에 도움이 되도록 지속적인 교육 및 홍보 전략이 함께 진행되어야 한다. 또한 교수별 특성을 고려한 수용전략의 마련이 요구되며 다양한 테크놀로지를활용할 수 있는 대학 차원의 조직적, 시스템적 지원이 요구된다.
This study was conducted to assess the extent of technology adoption and its current status among medical school professors who have actively embraced medical education technology in situations of rapid educational environment change, such as COVID-19. It aimed to explore the factors influencing attitudes, behavioral intentions, and actual usage of educational technology. To achieve this, the study used the Technology Acceptance Model (UTAUT), which examines how behavioral intentions and usage differ based on performance expectations, effort expectations, social influence, facilitating conditions, and demographic variables. The study was conducted using the standard UTAUT questionnaire, with 70 faculty members participating, including 52 clinical professors and 18 basic science professors. During the early stages of COVID-19, there was a significant increase in the use and purchase of medical education technology, with 44.3% of respondents utilizing seven or more programs. The acceptance level of medical education technology varied significantly based on factors such as affiliation, years of service, the number of technologies used, and the acquisition of new programs. Among the UTAUT factors, facilitating conditions and performance expectations had a significant influence on behavioral intentions, explaining approximately 54% of the variance, while behavioral intentions had a 10% explanatory power on usage increase. In conclusion, to promote the active adoption of medical education technology by medical school professors, universities should expand technology services and provide personnel support in alignment with facilitating conditions. Continuous education and promotional strategies should be implemented to ensure that technology usage contributes to student education and overall job enhancement. Additionally, tailored adoption strategies considering individual professor characteristics are required, and universities need to provide organizational and systemic support for the utilization of various technologies.
Ⅰ. 서 론 Ⅱ. 연구 방법 Ⅲ. 결과 Ⅳ. 논의
