교육과정을 설계하기 위한 첫 단계로 교육요구분석이 필요합니다. 교육요구분석의 한 방법으로 Borich요구도와 the locus for focus 모델을 활용할 수 있습니다. Borich요구도는 피교육생이 필요한 역량의 중요도 수준과 현재 역량의 차이를 해당 역량의 중요도 수준으로 가중한 값입니다. 평균의 가법성으로 인해 개별 응답값의 Borich요구도를 구해 전체 산술평균을 구하든지 중요도 수준과 현재 역량 수준의 산술평균값들을 이용해 Borich요구도를 구하든지 그 값은 동일합니다. Borich요구도는 아래 공식으로 산출합니다.

Borich요구도=(역량의 중요도-역량의 현재수준)×역량의 중요도 평균

 교육수요를 파악할 때 Borich요구도 외에 The Locus for Focus model에 의한 결과를 함께 고려하기도 하는 것 같습니다. The Locus for Focus model의 결과 예시는 아래와 같습니다. The Locus for Focus model에서는 역량의 중요도와 현재수준의 차이와 역량의 중요도를 이용해 map을 작성하게 됩니다.

  The Locus for Focus model에서는 역량의 중요도와 현재수준의 차이와 역량의 중요도가 모두 높은 역량의 우선순위가 높다고 판단하게 됩니다. the Locus for Focus model에서 우선순위가 높은 것으로 판단되면서도 Borich요구도 높은 역량을 최우선적으로 충족해야할 역량이라고 볼 수 있을 것입니다. 구체적인 절차는 교육학 관련 논문을 찾아보시면 손쉽게 확인하실 수 있습니다.

 왜 Borich요구도와 the Locus for Focus model을 동시에 고려해야 하는지를 생각해 보기 위해 우선 Borich요구도에 로그를 취해 보겠습니다. 그러면 ln(Borich요구도)=ln(역량의 중요도-역량의 현재수준)+[∑ln(역량의 중요도)]/n이 됩니다. 이를 중요도로 미분하면 Borich요구도의 중요도 탄력성이 됩니다. 이는 양의 값을 가지게 되는데 결국 Borich요구도는 중요도와 공행하는 특성을 지니게 됩니다. 그러므로 역량의 중요도 대비 현재수준의 차이가 크더라도 중요도 자체가 크지 않으면 특정 역량이 간과될 수 있습니다. 그런데 the Locus for Focus model에서 개별 역량의 위치는 원점으로부터의 거리와 (중요도-현재수준)/중요도로 특정할 수 있고, 개별 역량의 위치가 원점으로부터의 거리가 멀더라도 중요도가 (중요도-현재수준)에 비해 상대적으로 너무 크거나 작으면 우선순위가 낮아지는 구조를 가지게 됩니다. (중요도-현재수준)/중요도에 로그를 취해보면 ln(역량의 중요도-역량의 현재수준)-ln(역량의 중요도)의 형태를 취해 중요도의 영향이 Borich요구도와는 반대 방향임을 확인할 수 있습니다. 아마도 교육요구분석에서 특정 기준에 매몰되지 않고 Borich 요구도와 the Locus for Focus model를 함께 활용하는 이유 중 하나가 위와 같지 않을까 생각해 보았습니다.

서베이몽키 프리미어 계정에서 제공하는 고급분기로직을 이용해 방문 경험이 있는 커피전문점 브랜드 중 주요 브랜드에 대한 만족도를 묻는 질문을 만들어 보겠습니다.

우선 10개 브랜드의 매장 방문 경험을 묻고 방문한 매장 중 주요 자사 브랜드 A를 포함한 경쟁 브랜드 B, C, D에 대한 만족도를 질문한 후에 방문 경험이 있는 매장 중에 주로 방문하는 브랜드를 질문하는 순서로 설문을 구성해 보겠습니다.

먼저 방문 경험 브랜드를 묻는 질문을 작성하고 해당 질문 페이지 상단의 페이지 로직에서 ‘고급분기로직’을 선택합니다.

A, B, C, D의 주요 브랜드에 대해서만 전반적인 만족도를 질문하기로 했으므로 가능한 경우인 A, B, C, D, AB, AC, AD, BC, BD, CD, ABC, ABD, ACD, BCD, ABCD의 각각에 대해 각각의 경우 개별 브랜드에 대한 만족도를 묻는 페이지로 이동할 수 있는 로직을 지정해 줍니다.

응답자가 A와 D 브랜드 매장 방문 경험이 있다면 선택한 보기 중 A와 D를 반드시 포함하고 B와 C중 하나라도 포함하지 않도록 조건을 설정하고 해당 조건이 충족될 경우 A와 D의 만족도를 묻는 페이지로 이동하도록 설정합니다.

유사한 방식으로 각각의 경우에 해당하는 조건과 이동할 페이지를 지정한 후 A, B, C, D 매장 방문 경험이 없는 경우에는 만족도를 묻지 않고 다음 질문으로 이동할 수 있도록 고급분기로직을 모두 적용한 후 규칙이 적용되지 않을 경우 이동할 페이지를 지정합니다.

이제는 각각의 만족도 질문 페이지별로 질문을 작성한 후 이동할 다음 페이지를 지정해 줍니다. 이 작업을 하지 않으면 방문 경험 매장에 대한 만족도 작성 후에도 다른 경우의 만족도를 묻는 페이지로 이동하게 되므로 해당 질문 작성 후 이동할 페이지를 반드시 지정해 주어야 합니다.

마지막으로 주방문 매장을 묻는 질문에서는 ‘응답전달하기’기능을 이용해 첫 질문에서 방문 경험이 있다고 응답한 보기만을 노출하도록 지정하면 설문 작성이 완료됩니다.

서베이몽키로 제작한 설문이 실제 어떻게 진행되는지는 예시 링크를 클릭해 확인해보시기 바랍니다.

https://ko.surveymonkey.com/r/KQJH83D

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서베이몽키의 기능 중 ‘설문조사 점수 매기기’에 대해 알아보겠습니다. 서베이몽키 계정에서 개별 조사 프로젝트를 클릭하면 해당 조사에 대한 요약 페이지가 나타납니다. 페이지 상단에서 ‘미리 보기 및 점수’를 선택하면 설문을 테스트해볼 수 있는 미리보기 페이지와 함께 좌측 메뉴에 ‘SURVEYMONKEY 지니어스’가 노출하게 됩니다.

‘SURVEYMONKEY 지니어스’에서는 설문에 대한 평가와 함께 예상할 수 있는 완성률을 확인할 수 있습니다. 목표 유효표본수를 예상 완성률로 나눠 주면 추출해야할 표본수를 추측할 수 있습니다. 이메일 초대장을 이용해 산학협력단 참여 전문가들이나 기업 관계자들의 사업 수행 만족도를 평가하는 경우와 같이 조사 대상자들에게 조사 참여 안내를 실시할 필요가 있을 때, 예상 완성률을 알고 있다면 추가로 조사 대상자들을 더 접촉해야 할지 아니면 기존 설문참여자들의 설문 완성을 요청할지 판단할 수 있습니다. 또한 권유사항에서는 응답자들의 불성실 응답을 유발할 수 있는 설문 문항을 제시해 설문 수정에 유용한 정보를 얻을 수 있습니다.

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