본 연구는 동영상 강의 수강 중 일어나는 학습자의 ‘딴짓’과 몰입에 대해 탐색하고 세대 간 차이가 있는지를 비교하였다. 고등학생 405명(남학생 70.6%)과 성인 136명(M=39.7, SD=9.387)을 대상으로 딴짓의 종류와 빈도, 강의 몰입도 및 만족도 등 연구관련 변인들을 측정하는 설문을 실시한 후 빈도분석, 두 집단 평균비교분석, 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 연구진이 제시한 딴짓 리스트 가운데 동영상 강의 수강 중 성인은 평균 5.38개, 청소년은 평균 11.15개 종류의 딴짓을 하는 것으로 나타났다. 성인과 청소년 모두 ‘다른 생각하기’와 ‘문자하기’를 가장 많이 하였으나, 성인은 ‘자리이탈’이 청소년은 스마트폰 관련 딴짓의 빈도가 높게 나타났다. 둘째, 딴짓을 하는 정도에 있어 청소년이 성인에 비해 0.34점 높게 나타났다. 셋째, 딴짓을 하는 이유로 두 집단 모두 ‘동영상 강의만 보는 것에 지루함을 느끼기 때문’이 가장 많았다. 넷째, 딴짓 정도에 미치는 영향 요인의 경우 성인은 몰입도와 강사만족도가 낮을수록 딴짓 정도가 높았다. 청소년 또한 강사만족도가 낮을수록 딴짓의 정도가 높았으나 성인과 달리 몰입도는 딴짓 정도와 유의한 관계를 보이지 않았다. 이는 동영상강의 학습자의 몰입을 높이기 위해 시선의 통제와 같이 딴짓을 막는 것에 집중하기 보다는 강의에 대한 친숙함, 흥미도, 만족도와 같은 다양한 요인에 대한 연구가 필요함을 시사한다. 또한 본 연구는 동영상 강의 수강 경험과 딴짓, 몰입에서 성인과 청소년은 서로 다른 결과를 보이고 있어 동영상 강의 설계 시 학습자의 연령이나 세대별 특징을 고려할 필요가 있음을 제안한다.

This study aimed to investigate online learners’ ‘other behaviors’ and flow happening while learning online, comparing adolescents and adults groups. For the purpose, we gathered data from 405 high school students (male 70.6%) and adults (average 39.7 years old, SD=9.387) by administering survey questionnaires measuring the kinds of other behaviors, their frequencies and degree of flow to online learning and satisfaction of learners etc.. Statistical analyses of the data shows that (1) the average number of other behaviors for adolescents was 11.15 whereas adults marked 5.38 in average; (2) ‘day dreaming’ and ‘texting’ were the most marked other behaviors for both groups; (3) the frequency of other behaviors was significantly higher for the adolescent group; (4) ‘feeling bored while learning online only’, ‘because I can watch it later again’ were the main reasons of doing other behaviors for both groups; (5) variables of ‘flow’ and ‘satisfaction with instructor’ predicted the level of other behaviors for adults; however, the ‘flow’ variable had nothing to do with the level of other behaviors for adolescents. The results of this study hint that ‘other behaviors’ does not always prevent learners from concentrating learning online, suggesting the need for further study regarding familarity with, interest in, and satisfaction with online courses in order to better understand learner behaviors while learning online. Furthermore, this study calls for instructional designers to come up with different approaches and strategies tailored for learner characteristics, particularly, age concerned, as adolescents and adults groups showed quite different patterns of learning behaviors online.