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Analysis of Resilience of Education System in Higher Education Due to Covid-19 Pandemic in Indonesia: A Systematic Literature Review

Ida Bagus Ketut Widiartha, 황준석, Hyeunyoung Yoon, Oktariani Nurul Pratiwi (2023) · International Journal on Informatics Visualization

COVID-19 시기 (91% 학생 영향, 2020) 인도네시아 대학 (University of Mataram 정보학과 case) 의 온라인 학습 회복탄력성 (resilience) 전략을 체계적 문헌고찰로 추출. Scopus (2017-2022, 429 articles, “education AND technology AND theory AND learning AND outcomes”) → Voyant tools 텍스트 마이닝 (cirrus + link diagram) → snowball 문헌고찰 (Judrups, Mayer, Skinner, Pierce-Cheney 등). 결과: (i) 학생·강사·기술 3 핵심 구성요소, (ii) 효과적 학습 환경 프레임워크, (iii) Reward & Punishment (RP) 메커니즘. 19 인도네시아 대학·8 주 442 학생 + 156 강사 설문에서 RP 중요도 모두 85+/100, intention to use 79-89. Kampus Merdeka (인도네시아 독립 캠퍼스 정책) + 보수·교수 보조 프로그램과 결합 가능.

  • RQ: COVID-19 같은 위기 상황에서 인도네시아 대학의 learning resilience 향상 전략은 무엇이며, 어떻게 효과적 학습 환경을 설계하고 어떤 이론이 이를 지원하는가?
  • 방법론: 문헌 리뷰 (systematic protocol), 텍스트 마이닝 (Voyant tools — cirrus diagram, link diagram), snowball-review (motivation theory, incentive theory, multimedia cognitive theory, knowledge management, behavioral learning theory), Survey Research (19 universities, 8 provinces, 442 students + 156 lecturers, 2021)
  • 데이터: Scopus 2017-2022, 429 articles (검색어 “education AND technology AND theory AND learning AND outcomes”) → Voyant tools 분석 → 인도네시아 19 대학·8 주 442 학생 + 156 강사 RP 인식 설문 (2021)
  • 주요 발견: 3 핵심: (i) 학생·강사·기술의 3 구성요소, (ii) 효과적 학습 환경 프레임워크 (lecturer = knowledge holder/organizer/instructional designer; students = knowledge seeker; technology = communication·multimedia·monitoring), (iii) Reward & Punishment (RP) 의 핵심 역할 — 학생: 등급·피드백; 강사: grant·보수. 설문: RP 중요도 86.2~87.54 (학생 측), grant 인식 85.81 (강사 측), intention to use FW 88.37 (학생), 89.36 (강사 deliver best).
  • 시사점: 인도네시아 Kampus Merdeka (독립 캠퍼스, MoE 핵심 정책) + 보수·교수 보조 프로그램과 통합 시 효과적 학습 환경 구축 가능. 단순 기술 도입이 아닌 조직적 인센티브 시스템 결합이 필수. 디지털 상업화 정책에도 적용 가능.

COVID-19 시기 인도네시아 고등교육 회복탄력성 체계적 문헌고찰 프로토콜 — Scopus → Voyant tools → snowball → 효과적 학습 환경 프레임워크 도출.

요약

COVID-19 팬데믹은 91% 전 세계 학생에게 영향 (2020년 임시 학교 폐쇄, UN 2020). UNESCO 가 distance learning 을 SDG 4 (포용·평등 교육) 달성 수단으로 권고. 그러나 온라인 학습 의 한계 — 제한된 교수법 자원, direct participation 부재, student-student/student-lecturer 인터랙션 감소 (Oliveira Dias et al. 2020) — 가 학습 성과 저하 (2021 University of Mataram 설문) 의 원인. 인도네시아 University of Mataram 정보학과 case 에서 학습 회복탄력성 (resilience) 향상 전략을 체계 탐색.

방법론: Scopus 검색 (2017-2022, “education AND technology AND theory AND learning AND outcomes”) → 429 articles 의 초록을 Voyant tools (https://voyant-tools.org/) 의 텍스트 마이닝 으로 cirrus diagram (단어 빈도) 와 link diagram (단어 관계) 분석. Link diagram 결과: education ↔ students/learning/technology/research 강 상관; learning outcomes ↔ students; learning process ↔ teaching/students/outcomes; technology ↔ framework. 잠정 결론: 학생·강사·기술 3 구성요소가 효과적 학습 환경 (effective learning environment) 의 핵심, framework 가 이를 supports, 특정 이론이 framework 를 뒷받침.

Snowball 문헌고찰로 framework 의 이론적 토대 심화: motivation theory (intrinsic vs extrinsic — Ryan & Deci 2000), incentive theory (Kendra Cherry 2020; Gong et al. 2021 — external reward 가 행위 동기), pedagogical behavior (Skinner 1957 — 조건화), Knowledge Management (Nonaka & Takeuchi 1995, Judrups 2015 — tacit/explicit knowledge 전환), multimedia cognitive theory (Mayer 2014 — dual channel + limited capacity + active processing), behavioral learning theory (WGU 2020). Table 1 의 weakness vs solution 매트릭스로 (i) low satisfaction → suitable material + pedagogy, (ii) lack of engagement → ice-breaking + offline model 모방, (iii) communication 문제 → chat room + video, (iv) 자료 미구조화 → interactive multimedia + reinforcement + incentive theory + KM, (v) lack of motivation → multimedia content + curiosity-driven engagement.

핵심 결과: 효과적 학습 환경 프레임워크 (Fig 4) — 3 구성요소 (lecturer/student/technology) × 각 역할 + RP 메커니즘. Lecturer 측: knowledge holder + knowledge organizer + instructional designer 의 3 역할 (Judrups 2015). 잘 한 강사에 grant·보수·remuneration 인센티브, certification allowance + performance allowance (Indonesia 법 2017, 2018). Student 측: knowledge seeker. 강의 출석 + LMS 자료 활용 + 과제 + 피드백 수용. 등급·보상이 incentive (Baber 2020; Vermeulen & Schmidt 2008). Technology 측: video meeting (Schlosser et al. 1994 의 offline 모방), multimedia content (Zhang 2005; Mayer 2014 - pretest/posttest 로 시청 강제, 비디오 중간 숨겨진 question), incentive theory of motivation (Pierce & Cheney 2017 의 hidden item discovery) 응용.

설문 검증: 19 인도네시아 대학·8 주 442 학생 + 156 강사 (2021년 10-11월). RP 인식: 학생 측 grading positive/negative reinforcement 86.2/87.54/100, grading motivation 영향. 강사 측: grant 인식 85.81, grant 영향 75.9, penalty (인센티브 부재) 69.74 (가장 낮음). Intention to follow FW: 학생 88.37 agreement to use, 79 recommend to others (낮음 — 누구에게 추천할지 모름). 강사 89.36 deliver best to students — 높은 idealism + RP 기반 innovation 환영.

함의: 인도네시아 Kampus Merdeka (MoE 독립 캠퍼스 정책) + 보수·교수 보조 (research grant + content creation grant) + 디지털 상업화 정책의 통합. 단순 기술 도입이 아니라 조직적 보상·지원 시스템 결합이 필수. 자매작 Relation of Determinant Factors and Their Effect on Improving the Online Learning: A systematic literature review (Harmony Model) 의 출발점. 황준석 의 ICT for Development 라인의 인도네시아 고등교육 디지털 전환 시리즈.

핵심 결과

구성요소역할핵심 이론보상
LecturerKnowledge holder/organizer/instructional designerKM (Nonaka, Judrups), Skinner 조건화Grant, performance allowance
StudentKnowledge seekerMotivation/incentive theory등급, 피드백, 인정
TechnologyCommunication/multimedia/monitoringMultimedia cognitive theory (Mayer), behavioral learning(구성 인프라)

설문 RP 인식 (2021, 442 학생 + 156 강사, 8 주):

  • 학생: grading 86.2, motivation 영향 87.54, intention to use FW 88.37
  • 강사: grant 인식 85.81, grant 영향 75.9, penalty 69.74 (최저), deliver best 89.36

방법론 노트

문헌 리뷰 체계적 프로토콜 (Fig 1): (i) 검색어 + 기간 (Scopus 2017-2022) → 429 articles, (ii) Voyant tools cirrus + link diagram 으로 keyword 추출, (iii) 잠정 결론 (3 구성요소 + framework + RP), (iv) snowball 로 framework 의 이론 토대 심화, (v) 통합 framework 도출, (vi) 19 대학 설문으로 RP 인식 검증.

Voyant tools (https://voyant-tools.org/) 는 무료 웹 기반 텍스트 마이닝 플랫폼. Cirrus diagram 은 word cloud — 크기가 빈도. Link diagram 은 단어 공출현 네트워크 — 학습 process 가 중심, 주변 학생·강사·기술·outcomes·research.

Multimedia cognitive theory (Mayer 2014) 의 3 assumption: (i) dual channel (Paivio 1990 의 dual coding — 시각 + 청각), (ii) limited capacity (Sweller 1999 의 cognitive load — 채널당 정보 한정), (iii) active processing (인간이 정보 능동 선택·조직·통합). Skinner (1957) schedules of reinforcement: positive reinforcement (보상 추가) + negative reinforcement (불쾌 제거) 으로 학습 행동 강화. Hidden item discovery (Pierce & Cheney 2017): 인간은 숨겨진 것을 찾는 본능 — 비디오 중간 질문 매장.

설문 통계: 442 학생 + 156 강사 응답 (n=598). 19 universities × 8 provinces. RP 측면 3 dimension (grading 영향, motivation 영향, intention to use) 각 100점 척도. 평균 + 표준편차로 분석. 학생 vs 강사 차이는 학생 RP 인식 일관 높음, 강사 penalty 인식 낮음 (자신에게 penalty 적용 거부감).

연구 계보

UNESCO COVID-19 distance learning 권고, UN SDG 4 (포용 교육). UN (2020) 의 학교 폐쇄 통계 (91% 학생 영향). 인도네시아 고등교육 GER (Gross Enrollment Rate) 향상 정책 (현 40% 세계 평균). Theory of Action Reason (Fishbein & Ajzen 1975) 은 후속 자매작 Relation of Determinant Factors and Their Effect on Improving the Online Learning: A systematic literature review (Harmony Model) 에서 본격 활용. Ryan & Deci (2000) self-determination theory, Mayer (2014) multimedia cognitive theory, Nonaka & Takeuchi (1995) + Judrups (2015) KM, Skinner (1957) reinforcement schedules, Pierce & Cheney (2017) behavior analysis, Bandura (1999) social cognitive theory, Venkatesh & Bala (2008) TAM 3. Indonesia 정책 환경: Permenristekdikti 2017 (lecturer professional allowance), University of Mataram Rector Decree 2018 (remuneration). 황준석 의 4기 (2020-2023) ICT4D·신흥국 교육 ICT 라인의 시리즈 첫 작품으로, 자매작 Relation of Determinant Factors and Their Effect on Improving the Online Learning: A systematic literature review (Harmony Model) 의 ICADEIS 2023 publication 으로 발전.

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