가상현실(VR)기반 퍼스널 컬러 교육 프로그램의 적용 및 교육효과성

Application and Educational Effectiveness of a Personal Color Education Program Based on Virtual Reality (VR)

Article information

J Korean Soc Cosmetol. 2025;31(1):232-240

Publication date (electronic) : 2025 February 28

doi : https://doi.org/10.52660/JKSC.2025.31.1.232

Sun-Hyoung Kim ^,

Professor, Department of Beauty Science, Kwangju Women’s University

김선형^,

광주여자대학교 미용과학부, 교수

이 논문은 2023년 대한민국교육부와 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(NRF-2023S1A5A2A01076272)

^*Corresponding author: Sun-Hyoung Kim Tel : +82-62-950-3765 E-mail : sun@kwu.ac.kr

Received 2025 February 1; Revised 2025 February 7; Accepted 2025 February 18.

Trans Abstract

This study was conducted to apply a VR-based personal color education program to college students majoring in beauty and to confirm the positive effects of the VR-based color education program on beauty education. After applying the VR-based personal color education program, awareness of VR and interest and usefulness by sub-factors were improved, and educational content, instructor, self-direction, and learning efficiency factors were all improved. Educational effectiveness also improved learning satisfaction and learning transfer by sub-factors. As a result of analyzing the effect on educational effectiveness, it can be seen that the higher the awareness of the usefulness of VR, the higher the learning satisfaction and learning transfer. As a result of analyzing the effect of class factors on educational effectiveness, it was found that among the class factors, the higher the learning efficiency factor and instructor factor, the higher the learning satisfaction, and among the class factors, the higher the self-direction factor, learning efficiency factor, and instructor factor, the higher the learning transfer. This study conducted a class by applying a virtual reality-based personal color education program, and analyzed the correlation between the perception of virtual reality, class factors, and educational effectiveness to confirm the positive effect on beauty education.

Keywords: Educational effectiveness; Personal color education program; Virtual reality

I. 서 론

뷰티산업은 4차 산업혁명 시대라는 패러다임의 변화 속에서도 꾸준히 성장하였고, 4차 산업혁명 관련 신기술을 활용하여 개발된 다양한 제품과 기기들이 출시되었으며, 소비자들에게 신선한 편리함과 자극을 주면서 긍정적인 피드백을 받고 있다(Kim, 2017). 또한 K-Beauty에 대한 지속적 관심은 뷰티산업과 관련된 사업에 영향을 미쳐 영역을 확장시키고 있으므로 다양한 분야에서 요구되는 신기술과 미래 전문 인력 배출을 위한 노력을 기울여야 할 때이다. 그러나 4차 산업혁명 신기술이 대중화되고 있음에도 불구하고 뷰티분야는 도제식 교육 및 손기술에 비중에 대한 의존도가 높다 보니 미래 사회를 견인할 뷰티 전문 인재 양성을 위한 도전적이고 미래지향적인 개발 및 연구가 미흡하고, 교육의 방향성 제시 또한 불분명하다.

이에 본 연구는 뷰티 교육에 있어 4차 산업혁명 신기술 중 가상현실(Virtual reality 이하 VR)을 기반으로 하는 퍼스널 컬러 교육 프로그램을 적용하고 그에 대한 교육효과성을 검증하고자 한다. 현대사회에서는 미디어와 SNS의 발달 등으로 개인의 개성과 매력 및 재능을 브랜드 화하여 가치를 높이는 퍼스널 브랜딩(Personal Branding)이 주목받고 있으며, 특히 컬러(Color)는 자신의 매력을 효과적으로 전달하는 도구 중 하나가 되므로 성공적인 이미지 메이킹(Image Making)을 목적으로 하는 퍼스널 컬러 진단이 크게 이슈화되고 있다. 그러나 개개인의 퍼스널 컬러를 진단하기 위한 시스템은 각양각색이고 교재나 재료 또한 고가(高價)인데다가 통일성이 없는 실정이다. 또한 이를 교육하기 위해서 다양한 모델들을 대상으로 하는 반복적 훈련이 필요하나 사실 쉽지 않다. 뷰티 교육은 사람을 대상으로 하기 때문에 실감형 콘텐츠를 통해 지식을 습득하는 것이 어렵고, 관련 콘텐츠도 부족한 상황이다. 그러나 퍼스널 컬러 진단의 경우 가상현실 환경에서 색채와 색채가 갖고 있는 감정의 효과와 이미지, 배색 실습, 진단 실습 등 다양한 교육이 가능하다. 사실 뷰티 분야 이외의 분야에서는 가상현실을 기반으로 하는 교육의 효과성에 대한 연구가 진행되고 있다. 가상현실에서의 미술교육용 커리큘럼 개발(Lee & Kim, 2020), 가상현실과 증강현실을 기반으로 한 음악교육(Kim & Choi, 2018), 초등 영어교육(Choi, 2021), 공연예술(Lee & Yang, 2016), 해외 의과대학과 우리나라 의과대학에서는 가상현실과 증강현실을 적용한 의과교육(Lee, 2019)이 운영되고 있으나 뷰티 분야에서는 임상 실습 교육용 모델 및 실기 교육 훈련을 통해 전공 역량을 증진하는 기술의 적용은 미흡하다. 뷰티 교육은 궁극적으로 인체를 대상으로 해야하기 때문에, 능숙한 기술력이 확보되기까지 반복된 훈련이 진행되어야 하는 바 가상현실을 기반으로 하는 퍼스널 컬러 교육 프로그램을 적용하여 실습용 모델 수급, 뷰티 교육 시 발생하는 피부질환의 문제, 비용 문제 등을 보다 용이하게 해결할 수 있어 뷰티 교육의 효율성과 효과성이 매우 크다고 하겠다. 가상현실을 활용한 뷰티 교육이 실용화된다면 미래 뷰티산업에 필요한 뷰티 전문 인력의 전문성 및 역량에 대한 객관적 평가 및 분석과 함께 4차 산업혁명 시대가 요구하는 뷰티 전문 인재의 양성이라는 목표를 달성할 수 있는 교육적 활용방안이 될 것이다.

따라서 본 연구의 목적은 미용을 전공하는 대학생 중 메이크업 교과목을 수강하는 학생들을 대상으로 가상현실 기반 퍼스널 컬러 교육 프로그램을 적용하고 교육효과성을 분석하고자 한다. 이는 가상현실 기반 컬러 교육 프로그램이 미용교육에 미치는 긍정적 효과를 확인하고자 함이다.

II. 이론적 배경

1. 수업요인

수업요인이란 수업에 영향을 주는 요인을 말하며, 교육의 질을 좌우하는 요소로써 교수자요인, 교육환경요인, 교육콘텐츠요인, 학습자요인, 학습효율요인, 자기주도요인, 학업적 자기효능감 요인, 교육과정요인 등 다양하게 언급되고 있다(Shin & Kim, 2016). 수업요인은 학습성과와 교육효과에 영향을 미치고, 교육만족도는 대학교육의 질과 경쟁력을 나타내며, 학습자의 긍정적 경험의 다름은 수업요인의 만족도에 영향을 받는다(Kim, 2015).

2. 교육효과성

교육효과성은 교육이 궁극적으로 목표를 달성하였는가에 관련된 개념으로 실질적으로 학습자의 능력향상, 행동의 변화에 초점을 두는 개념이다(Kim, 2011; Kim, 2023). 교육효과성을 학습, 전이, 조직성과(Holton et al., 2000; Kim, 2023)로 구분하여 학습과 전이, 전이와 조직성과가 관계있다고 설명하기도 하며, Goldestein(1979)은 교육효과성을 학습효과와 전이효과로 구분하기도 하였다(Kim, 2023). 또한 교육을 통한 지식, 기술, 태도를 효과적으로 업무상황에 적응하는 것(Tracey et al., 1995)을 교육효과성으로 보기도 하고, 학습효과와 전이효과로 구분하여 설명하기도 한다(Song, 2019; Kim 2023).

III. 내용 및 방법

1. 연구대상 및 자료수집

본 연구는 광주여자대학교 생명윤리심의위원회(IRB)의 승인(1041465-202409-HR-001-30)을 받았으며, 광주여자대학교 미용과학부에 재학생인 여대생 중 메이크업 교과목을 수강하며 연구의 목적을 이해하고 자발적으로 참여하기로 동의한 자 74명을 연구대상자로 선정하였다. 앞서 개발된 가상현실 기반 퍼스널 컬러 프로그램을 메이크업 교과목에 적용하여 수업을 진행하였으며, 자료는 수업 시작 첫 주에 사전 조사를 실시하고 종강 직전 사후 조사를 실시하여 수집하였다.

2. 연구방법

본 연구를 위하여 미용교육 분야 전문가와 가상현실 분야의 전문가로 이루어진 TFT을 구성하여 선행연구를 분석하고 연구에 적합하도록 설문지를 구성하였다. 가상현실에 대한 인식은 Seo et al.(2021)의 연구를 참고하여 9문항으로 구성하였고, 수업요인은 Kim(2023)의 연구를 참고로 하여 16문항, 교육효과성은 Kim(2023)의 연구를 참고로 하여 8문항을 구성하였으며, 일반적 특성은 위의 선행연구를 참고하여 5문항으로 구성하였다.

3. 자료분석방법

수집된 자료는 SPSS 25.0 프로그램을 이용하였으며, 구체적으로 다음과 같은 분석방법을 사용하였다. 연구대상자의 일반적 특성은 빈도분석을 사용하였고, 측정도구의 타당성 검증을 위해 탐색적 요인분석을 실시하였으며 신뢰도 검증을 위하여 Cronbach’s α 계수를 산출하였다. 가상현실(VR)기반 퍼스널 컬러 교육 프로그램 적용을 통한 VR에 대한 인식, 수업 요인, 교육효과성에 대한 사전-사후 변화를 알아보기 위하여 대응표본 t-test를 실시하였으며, VR에 대한 인식, 수업요인, 교육효과성의 상관관계를 알아보기 위하여 상관관계 분석을 실시하였다. VR에 대한 인식과 수업요인이 교육효과성에 미치는 영향을 알아보기 위하여 선형회귀분석을 실시하였다.

IV. 결과 및 고찰

1. 연구대상자의 일반적 특성

연구대상자의 일반적 특성을 알아보기 위하여 빈도분석을 실시한 결과는 Table 1과 같다. 분석결과 총 74명 중 학년은 1학년 3명(4.1%), 2학년 34명(45.9%), 3학년 18명(24.3%), 4학년 19명(25.7%)으로 나타났고, 전공은 메이크업 32명(43.2%), 피부미용 21명(28.4%), 헤어미용 10명(13.5%), 화장품 8명(10.8%), 네일미용 3명(4.1%) 순으로 나타났다. 희망 진로는 취업 50명(67.6%), 진학 8명(10.8%), 미정 7명(9.5%), 고시 6명(8.1%), 창업 3명(4.1%) 순으로 나타났고, 성적은 2.5 미만 4명(5.4%), 2.5-3.0 미만 7명(9.5%), 3.0-3.5 미만 21명(28.4%), 3.5-4.0 미만 29명(39.2%), 4.0 이상 13명(17.6%)으로 나타났으며, 4차 산업혁명 관련 교과목수강경험은 0개 26명(35.1%), 1-2개 41명(55.4%), 3-4개 7명(9.5%)으로 나타났다.

Table 1.

General Characteristics of the Study Subjects

2. 측정도구의 타당성 및 신뢰도 검증

1) 가상현실에 대한 인식의 타당성 및 신뢰도 검증

가상현실에 대한 인식의 타당성 및 신뢰도 검증 결과는 Table 2와 같다. 먼저 KMO값이 0.842, Bartlett 구형성 검정 결과 x²=512.915(df=36, p=0.000)로 요인분석을 위한 변수의 선정이 양호한 것으로 판단되었다. 요인분석 결과 2개의 요인이 도출되었고, 총 누적분산설명력은 74.762%로 나타났다. 즉, 요인 1(43.528%)은 ‘유용성’, 요인 2(31.235%)는 ‘관심’으로 명명하였다. 총 2개 요인의 적재치는 0.40 이상으로 나타났고, 신뢰도는 0.60 이상으로 나타나 타당성과 신뢰도를 확보하였다.

Table 2.

Validate the Validity and Reliability of Perceptions of VR

2) 수업요인의 타당성 및 신뢰도 검증

수업요인의 타당성 및 신뢰도 검증 결과는 Table 3과 같다. 먼저 KMO값이 0.878, Bartlett 구형성 검정 결과 χ²=1713.486 (df=120, p=0.000)로 요인분석을 위한 변수의 선정이 양호한 것으로 판단되었으며, 요인분석 결과 4개의 요인이 도출되었다. 총 누적분산설명력은 91.637%로써 요인 1(24.288%)은 ‘학습효율 요인’, 요인 2(23.379%)는 ‘교수자 요인’, 요인 3(22.298%)은 ‘자기주도 요인’, 요인 4(21.672%)는 ‘교육콘텐츠 요인’으로 명명하였다. 총 4개 요인의 적재치는 0.40 이상으로 나타나 신뢰도는 0.60 이상으로 나타나 타당성과 신뢰도를 확보하였다.

Table 3.

Verification of the Validity and Reliability of Lesson Factors

3) 교육효과성의 타당성 및 신뢰도 검증

교육효과성의 타당성 및 신뢰도 검증 결과는 Table 4와 같다. 먼저 KMO값이 0.878, Bartlett 구형성 검정 결과 χ²=785.446(df=28, p=0.000)로 요인분석을 위한 변수의 선정이 양호한 것으로 판단되었으며, 2개의 요인이 도출되었다. 총 누적분산설명력은 90.322%로 나타났으며, 요인 1(46.004%)은 ‘학습만족’, 요인 2(44.319%)는 ‘학습전이’로 명명하였다. 총 2개 요인의 적재치는 타당도 0.40 이상, 신뢰도 0.60 이상으로 나타나 타당성과 신뢰도를 확보하였다.

Table 4.

Validation and Reliability of Educational Effectiveness

3. 가상현실(VR)기반 퍼스널 컬러 교육 프로그램 적용 후 효과분석

1) 가상현실(VR)에 대한 인식의 사전-사후 변화

가상현실에 대한 인식의 사전-사후 변화를 분석한 결과는 Table 5와 같다. 분석결과 가상현실에 대한 인식은 사전 평균(M=3.95보다 사후 평균(M=4.38) 0.43으로 증가하여 통계적으로 유의미한 차이를 나타냈다(t=-4.894, p<.001).

Table 5.

Pre-post Changes in Perception of VR

각 하위영역별 살펴보면 관심은 사전 평균(M=3.77)보다 사후 평균(M=4.27)으로 0.50으로 증가하여, 유의미한 차이가 나타났고(t=-4.801, p<.001), 유용성은 사전 평균(M=4.10)보다 사후 평균(M=4.46)으로 0.36으로 증가하여 유의미한 차이가 나타났다(t=-4.177, p<.001). 따라서 가상현실 기반 퍼스널 컬러 교육 프로그램 적용 후 전반적인 가상현실에 대한 인식과 하위요인별 관심, 유용성이 향상된 것으로 볼 수 있으며, 이는 Seo et al.(2021), Seo et al.(2022), Kim(2024)의 연구와 일치한다.

2) 수업요인의 사전-사후 변화

수업요인의 사전-사후 변화를 분석한 결과는 Table 6과 같다. 분석결과 전반적인 수업요인은 사전 평균(M=4.25)에서 사후 평균(M=4.56)으로 0.31 증가하여 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(t=-4.350, p<.001).

Table 6.

Pre-post Changes in Lesson Factors

각 하위영역별 살펴보면 교육콘텐츠 요인은 사전 평균(M=4.15)보다 사후 평균(M=4.50)이 0.35로 증가하여 통계적으로 유의미한 차이가 나타났고(t=-3.650, p<.001), 교수자 요인은 사전 평균(M=4.39)보다 사후 평균(M=4.68)으로 0.29로 증가하여 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(t=-3.570, p<.01). 또한 자기주도 요인은 사전 평균(M=4.19)에서 사후 평균(M=4.52)으로 0.33 증가하여 통계적으로 유의미한 차이가 나타났고(t=-3.424, p<.01), 학습효율 요인은 사전 평균(M=4.26)에서 사후 평균(M=4.57)로 0.31 증가하여 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(t=-3.452, p<.01). 따라서 가상현실(VR)기반 퍼스널 컬러 교육 프로그램 적용 후 전반적인 수업요인과 하위영역별 교육콘텐츠 요인, 교수자 요인, 자기주도 요인, 학습효율 요인이 향상되었다. 모든 요인에서 향상된 것으로 나타났는데 이는 수업요인이 학업성취도와 학습만족도 향상에 유의미한 정(+)의 상관관계에 있다는 Kim(2023)의 연구와 관련 깊다.

3) 교육효과성의 사전-사후 변화

교육효과성의 사전-사후 변화를 분석한 결과는 Table 7과 같다. 분석결과 전반적인 교육효과성은 사전 평균(M=4.26)보다 사후 평균(M=4.53)이 0.27로 증가하여 통계적으로 유의미한 차이를 나타냈다(t=-4.031, p<.001).

Table 7.

Pre- to Post-Change in Educational Effectiveness

각 하위영역별 살펴보면 학습만족은 사전 평균(M=4.25)에서 사후 평균(M=4.52)으로 0.27 증가하여 통계적으로 유의미한 차이가 나타났고(t=-3.062, p<.01), 학습전이는 사전 평균(M=4.26)에서 사후 평균(M=4.54)으로 0.28 증가하여 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(t=-3.856, p<.001). 따라서 가상현실(VR)기반 퍼스널 컬러 교육 프로그램 적용 후 전반적인 교육효과성과 하위영역별 학습만족, 학습전이가 향상되었다. 이는 KIm(2022)의 연구에서 언급한 것과 같이 가상현실(VR)기반 퍼스널 컬러 교육 프로그램을 적용한 실습 프로그램이 다양한 모델에 실습할 수 있고, 피부 질환 문제나 비용 문제에서 자유롭기 때문에 나온 결과라고 분석할 수 있겠다.

4. 가상현실(VR)에 대한 인식, 수업요인, 교육효과성 간의 상관관계

가상현실(VR)에 대한 인식, 수업요인, 교육효과성 간의 상관관계를 분석한 결과는 Table 8과 같다. 분석결과 가상현실에 대한 인식의 하위요인별 관심, 유용성은 수업요인의 하위요인별 교육콘텐츠 요인, 교수자 요인, 자기주도 요인, 학습효율 요인과 통계적으로 유의미한 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났고(p<.001), 교육효과성의 하위요인별 학습만족, 학습전이와도 통계적으로 유의미한 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다(p<.001). 또한 수업요인의 하위요인별 교육콘텐츠 요인, 교수자 요인, 자기주도 요인, 학습효율 요인은 교육효과성의 하위요인별 학습만족, 학습전이와 통계적으로 유의미한 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다(p<.001). 이는 VR·AR에 대한 인식이 메이크업 교육에 긍정적인 영향을 미친다는 Kim(2020)의 연구와 관련 있으며, 수업요인의 하위요인인 동영상 학습, 교수자 역할, 학습효율, 자기주도가 높을수록 학습만족과 학습전이가 높아진다는 Macaskill & Denovan(2013), Kim(2023)의 연구와 일치하는 것으로 나타났다.

Table 8.

Correlation between VR Perception, Teaching Factors, and Educational Effectiveness

5. 가상현실(VR)에 대한 인식이 교육효과성에 미치는 영향

가상현실에 대한 인식이 교육효과성에 미치는 영향을 검증하기 위하여 단순회귀분석을 실시한 결과는 Table 9와 같다. 먼저 학습만족에 있어 회귀식의 설명력은 44.5%로 나타났고, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다(F=28.491, p<.001). 독립변수별로는 유용성(β=.632, p<.001)이 학습만족에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 가상현실에 대한 유용성 인식이 높을수록 학습만족도 높아지는 것으로 볼 수 있다.

Table 9.

The Impact of Perception of VR on Educational Effectiveness

학습전이에 있어 회귀식의 설명력은 46.0%로 나타났고, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다(F=30.189, p<.001). 독립변수별로는 유용성(β=.579, p<.001)이 학습전이에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 가상현실에 대한 유용성 인식이 높을수록 학습전이도 높아지는 것으로 볼 수 있다.

이는 VR활용 교육이 교육효과를 높인다는 Lee(2019)의 연구와 관련 있으며, VR 교육콘텐츠 체험 후 교육효과가 상대적으로 높게 나타난 An et al.(2018)의 연구와 관련 있다.

6. 수업요인이 교육효과성에 미치는 영향

수업요인이 교육효과성에 미치는 영향을 검증하기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과는 Table 10과 같다. 먼저 학습만족에 있어 회귀식의 설명력은 64.8%로 나타났고, 회귀식은 통계적으로 유의미하였다(F=31.806, p<.001). 독립변수별로는 학습효율 요인(β=.617, p<.01), 교수자 요인(β=.374, p<.001)이 학습만족에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 수업요인 중 학습효율 요인, 교수자 요인이 높을수록 학습만족도 높아지는 것으로 볼 수 있다.

Table 10.

The Impact of Class Factors on Educational Effectiveness

학습전이에 있어 회귀식의 설명력은 75.3%로 나타났고, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다(F=52.668, p<.001). 독립변수별로는 자기주도 요인(β=.390, p<.01), 학습효율 요인(β=.366, p<.05), 교수자 요인(β=.240, p<.01)이 학습전이에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 수업요인 중 자기주도 요인, 학습효율 요인, 교수자 요인이 높을수록 학습전이도 높아지는 것으로 나타났다. 이는 교수자 역할, 학습효율, 자기주도가 높을수록 학습만족과 학습전이가 높아진 것으로 나타난 Kim(2024)의 연구와 일치한다.

V. 결 론

본 연구는 미용을 전공하는 대학생에게 가상현실(VR)기반 퍼스널 컬러 교육 프로그램을 적용하고 가상현실 기반 컬러 교육 프로그램이 미용교육에 미치는 긍정적 효과를 확인하고자 실시된 연구이다. 먼저 가상현실 기반 퍼스널 컬러 교육 프로그램 적용 후 가상현실에 대한 인식과 하위요인별 관심, 유용성이 향상되었으며, 교육콘텐츠, 교수자, 자기주도, 학습효율 요인이 모두 향상되었다. 교육효과성 또한 하위요인별 학습만족, 학습전이가 향상 되었다.

가상현실에 대한 인식, 수업요인, 교육효과성 간의 상관관계를 분석한 결과, 가상현실에 대한 인식의 하위요인별 관심, 유용성은 수업요인의 하위요인별 교육콘텐츠 요인, 교수자 요인, 자기주도 요인, 학습효율 요인과 통계적으로 유의미한 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났고(p<.001), 교육효과성의 하위요인별 학습만족, 학습전이와도 통계적으로 유의미한 정(+)의 상관관계가 있는 것으로 나타났다(p<.001). 또한 수업요인의 하위요인별 교육콘텐츠 요인, 교수자 요인, 자기주도 요인, 학습효율 요인은 교육효과성의 하위요인별 학습만족, 학습전이와 통계적으로 유의미한 정(+)의 상관관계가 있으며(p<.001), 가상현실에 대한 인식이 교육효과성에 미치는 영향을 분석한 결과, 학습만족에 있어 회귀식의 설명력은 44.5%로 나타났고, 회귀식은 통계적으로 유의미하였다(F=28.491, p<.001). 독립변수별로는 유용성(β=.632, p<.001)이 학습만족에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 가상현실에 대한 유용성 인식이 높을수록 학습만족도 높아지는 것으로 볼 수 있다. 학습전이에 있어 회귀식의 설명력은 46.0%로 나타났고, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다(F=30.189, p<.001). 독립변수별로는 유용성(β=.579, p<.001)이 학습전이에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 가상현실에 대한 유용성 인식이 높을수록 학습전이도 높아지는 것으로 볼 수 있다. 수업요인이 교육효과성에 미치는 영향을 검증하기 위하여 다중회귀분석을 실시한 결과, 학습만족에 있어 회귀식의 설명력은 64.8%로 나타났고, 회귀식은 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다(F=31.806, p<.001). 독립변수별로는 학습효율 요인(β=.617, p<.01), 교수자 요인(β=.374, p<.001)이 학습만족에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 수업요인 중 학습효율 요인, 교수자 요인이 높을수록 학습만족도 높아지는 것으로 볼 수 있다. 학습전이에 있어 회귀식의 설명력은 75.3%로 나타났고, 회귀식은 통계적으로 유의미하였다(F=52.668, p<.001). 독립변수별로는 자기주도 요인(β=.390, p<.01), 학습효율 요인(β=.366, p<.05), 교수자 요인(β=.240, p<.01)이 학습전이에 통계적으로 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 수업요인 중 자기주도 요인, 학습효율 요인, 교수자 요인이 높을수록 학습전이도 높아지는 것으로 나타났다.

본 연구는 가상현실 기반 퍼스널 컬러 교육 프로그램을 적용하여 수업을 진행하고, 가상현실에 대한 인식과 수업요인, 교육효과성간의 상관관계를 분석하여 미용교육에 미치는 긍정적 효과를 확인하였다. 후속 연구에서는 본 연구에서 도출한 결과를 포함하여 교육성과와 교육만족도 제고를 위한 연구를 제시할 수 있을 것이다.

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Questions	Ingredient
Questions	Usability	Interest
7. The use of VR will be helpful for students majoring in Makeup.	.912	.273
8. The use of VR will be helpful for students majoring in Nail Art.	.876	.284
6. The use of VR will be helpful for students majoring in Hair.	.836	.296
5. The use of VR will be helpful for students majoring in skin care.	.798	.334
9. The use of VR will help students learn theoretical subjects. (Anatomical Physiology, Public Health, etc.)	.795	.176
3. I know there is content that utilizes VR.	.098	.827
1. I know what VR is.	.364	.792
2. I know how VR works.	.280	.787
4. I'm interested in VR.	.358	.704
Eigenvalues (eigen value)	3.917	2.811
Decentralization (%)	43.528	31.235
Explanation of cumulative variance (%)	43.528	74.762
Cronbach's α	.932	.837

Questions	Ingredient
Questions	Learning Efficiency Factors	Instructor factors	Self-directed factors	Educational Content Factors
16. Through VR-based personal color education classes, major skills will be improved.	.911	.178	.241	.156
13. Materials and assignments can help you prepare for what you will learn.	.887	.192	.285	.180
15. VR-based personal color training sessions are beneficial.	.882	.206	.180	.237
14. Educational materials can help you understand the objectives of the lessons.	.878	.243	.251	.202
8. The professor is enthusiastic enough to guide the students.	.148	.876	.295	.260
5. The professor prepares the lecture faithfully.	.217	.868	.168	.280
6. The professor's teaching technique is appropriate.	.263	.849	.257	.248
7. The professor structured the lecture according to the student's level.	.252	.835	.267	.296
10. I can do well in any situation.	.285	.251	.827	.321
9. I study in advance to be faithful to the class and actively participate in class.	.283	.252	.822	.297
12. I set learning goals before class and try to do well.	.313	.280	.821	.285
11. I prepare for class and stay excited in class.	.258	.291	.815	.339
3. The amount of education to be acquired is appropriate.	.207	.273	.264	.854
4. Class time is appropriate for understanding the content of the lesson.	.229	.352	.236	.815
2. The topics of the lessons are tailored to the purpose of the lessons.	.260	.284	.329	.791
1. The difficulty level of the class is appropriate for me.	.171	.250	.385	.782
Eigenvalues (eigen value)	3.886	3.741	3.568	3.468
Decentralization (%)	24.288	23.379	22.298	21.672
Explanation of cumulative variance (%)	24.288	47.667	69.965	91.637
Cronbach's α	.974	.970	.973	.955

Questions	Ingredient
Questions	Learning Satisfaction	Transfer of Learning
4. I think this class was worth the time and effort.	.903	.360
2. I would recommend my classes to others.	.899	.319
1. Overall, I am satisfied with the classes I have received.	.897	.377
3. This class gave me confidence.	.876	.379
6. Thanks to what I learned in class, my job performance improved.	.368	.888
5. I tried to apply what I had learned in class to my actual job.	.329	.882
7. I think what I have learned in class helps me solve problems that arise in my real job.	.361	.863
8. I am able to pass on to others what I have learned in class.	.334	.847
Eigenvalues (eigen value)	3.680	3.545
Decentralization (%)	46.004	44.319
Explanation of cumulative variance (%)	46.004	90.322
Cronbach's α	.973	.953

Division	(N)	Before		After		t-value	p
Division	(N)	M	SD	M	SD	t-value	p
Interest	74	3.77	.698	4.27	.714	-4.801^***	.000
Usability	74	4.10	.727	4.46	.591	-4.177^***	.000
Total	74	3.95	.641	4.38	.606	-4.894^***	.000

Division	(N)	Before		After		t-value	p
Division	(N)	M	SD	M	SD	t-value	p
Educational Content Factors	74	4.15	.733	4.50	.561	-3.650^***	.000
Instructor factors	74	4.39	.739	4.68	.466	-3.570^**	.001
Self-directed factors	74	4.19	.825	4.52	.545	-3.424^**	.001
Learning Efficiency Factors	74	4.26	.774	4.57	.532	-3.452^**	.001
Total	74	4.25	.646	4.56	.469	-4.350^***	.000

Division		(N)	(%)
Grade	1	3	4.1
	2	34	45.9
	3	18	24.3
	4	19	25.7
Major	Hair	10	13.5
	Skin Care	21	28.4
	Makeup	32	43.2
	Nail Art	3	4.1
	Cosmetics	8	10.8
Desired career path	Work	50	67.6
	Entrepreneurship	3	4.1
	Placement	8	10.8
	Appointment Notice	6	8.1
	Determined	7	9.5
Results	Less than 2.5	4	5.4
	2.5- Less than 3.0	7	9.5
	3.0- Less than 3.5	21	28.4
	3.5- Less than 4.0	29	39.2
	4.0 and above	13	17.6
Regarding the Fourth Industrial Revolution Course Attendance Experience	None	26	35.1
	1-2	41	55.4
	3-4	7	9.5
Total		74	100.0

Dependent Variables	Independent Variables	Non-standardized coefficients		Normalization Factor	t	p
Dependent Variables	Independent Variables	B	S.E	β	t	p
Learning Satisfaction	(constant)	1.580	.393		4.017	.000
	Interest	.037	.112	.045	.329	.743
	Usability	.625	.135	.632	4.637^***	.000
	R²=.445, Adj.R²=.430, F=28.491^***, p=.000
Transfer of Learning	(constant)	1.658	.376		4.416	.000
	Interest	.098	.106	.123	.917	.363
	Usability	.554	.129	.579	4.303^***	.000
	R²=.460, Adj.R²=.444, F=30.189^***, p=.000

Dependent Variables	Independent Variables	Non-standardized coefficients		Non-standardized coefficients	t	p
Dependent Variables	Independent Variables	B	S.E	β	t	p
Learning Satisfaction	(constant)	-.140	.435		-.322	.749
	Educational Content Factors	-.045	.122	-.043	-.365	.716
	Instructor factors	.469	.126	.374	3.711^***	.000
	Self-directed factors	-.093	.186	-.087	-.500	.618
	Learning Efficiency Factors	.677	.187	.617	3.627^**	.001
	R²=.648, Adj.R²=.628, F=31.806^***, p=.000
Transfer of Learning	(constant)	-.150	.353		-.424	.673
	Educational Content Factors	-.060	.099	-.060	-.609	.544
	Instructor factors	.291	.102	.240	2.844^**	.006
	Self-directed factors	.405	.151	.390	2.684^**	.009
	Learning Efficiency Factors	.388	.151	.366	2.569^*	.012
	R²=.753, Adj.R²=.739, F=52.668^***, p=.000