개인, 교육기관, 사회적 변인이 사이버대 재학생의 중도탈락의도 결정에 미치는 영향 The Effects of Personal, Institutional, Social Variables on Determination of The Cyber University Students' Dropout Intention원문보기
본 연구는 사이버대학생의 개인적 변인, 교육기관 변인, 사회적 변인이 중도탈락의도 결정에 미치는 영향을 알아봄으로 사이버대학생의 중도탈락동기를 낮추고 학업 지속 환경을 조성하는데 기초 자료를 제시하고자 하였다. 이를 위하여 A사이버대학에 재학생을 대상으로 편의 표집법(convenience sampling)을 이용하여 2009년 4월 1일부터 5월 31일까지 500명에게 설문을 의뢰하였다. 수집된 336명의 자료 중 응답내용이 불성실하다고 판단되거나 중다반응으로 유효하지 않은 자료 총 32명 응답분량을 제외하여 본 연구에서는 총 304부를 분석에 사용하였다. 자료분석은 SPSS for Winow 15.0을 활용하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 개인의 흥미변인이 중도탈락 의도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 교육기관 환경적 변인이 중도탈락 의도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 사회적 환경변인이 중도탈락 의도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 넷째, 개인, 교육기관, 사회적 변인이 사이버 대학생의 중도탈락 의도에 미치는 영향 중 개인 변인만이 통계적으로 유의미하게 중도탈락 의도를 결정하지 않게 하는 데 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다.
본 연구는 사이버대학생의 개인적 변인, 교육기관 변인, 사회적 변인이 중도탈락의도 결정에 미치는 영향을 알아봄으로 사이버대학생의 중도탈락동기를 낮추고 학업 지속 환경을 조성하는데 기초 자료를 제시하고자 하였다. 이를 위하여 A사이버대학에 재학생을 대상으로 편의 표집법(convenience sampling)을 이용하여 2009년 4월 1일부터 5월 31일까지 500명에게 설문을 의뢰하였다. 수집된 336명의 자료 중 응답내용이 불성실하다고 판단되거나 중다반응으로 유효하지 않은 자료 총 32명 응답분량을 제외하여 본 연구에서는 총 304부를 분석에 사용하였다. 자료분석은 SPSS for Winow 15.0을 활용하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 개인의 흥미변인이 중도탈락 의도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 교육기관 환경적 변인이 중도탈락 의도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 사회적 환경변인이 중도탈락 의도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 넷째, 개인, 교육기관, 사회적 변인이 사이버 대학생의 중도탈락 의도에 미치는 영향 중 개인 변인만이 통계적으로 유의미하게 중도탈락 의도를 결정하지 않게 하는 데 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다.
The purpose of this study is to suggest the basic data for lowering cyber university students' dropout rate and fostering continuous learning environment through understanding that cyber university student's private variance, an education institute variance and social variance have the impact on a s...
The purpose of this study is to suggest the basic data for lowering cyber university students' dropout rate and fostering continuous learning environment through understanding that cyber university student's private variance, an education institute variance and social variance have the impact on a student's determining dropout. For this, we selected students in A cyber university and carried out surveys for 500 students from April first to May 31st, 2009 using convenience sampling. We excluded answers whose results are considered to be insufficient or overlapped among answers of 336 students and used 304 answers in this study. We carried out logistics regression analysis using SPSS for Winow 15.0 for data analysis. First, it proved that individual interest variance affects the dropout. Second, it turned out that educational institute's environment variance has impact on the dropout. Third, it proved that social environment factor affects the dropout. Fourth, only individual variance among individual, an educational institute and social variance has meaningful impact on the dropout in terms of statistics.
The purpose of this study is to suggest the basic data for lowering cyber university students' dropout rate and fostering continuous learning environment through understanding that cyber university student's private variance, an education institute variance and social variance have the impact on a student's determining dropout. For this, we selected students in A cyber university and carried out surveys for 500 students from April first to May 31st, 2009 using convenience sampling. We excluded answers whose results are considered to be insufficient or overlapped among answers of 336 students and used 304 answers in this study. We carried out logistics regression analysis using SPSS for Winow 15.0 for data analysis. First, it proved that individual interest variance affects the dropout. Second, it turned out that educational institute's environment variance has impact on the dropout. Third, it proved that social environment factor affects the dropout. Fourth, only individual variance among individual, an educational institute and social variance has meaningful impact on the dropout in terms of statistics.
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문제 정의
그러므로 본 연구에서는 사이버대학 재학생을 대상으로 개인적 변인, 교육기관 변인, 사회적 변인이 사이버 대학생의 중도탈락의도 결정에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 이로써 사이버대학의 학습자의 중도탈락 동기를 낮추고 학업 지속 환경을 조성하는데 기초 자료를 제시하고자 한다.
본 연구는 사이버대학 재학생을 대상으로 개인적 변인, 교육기관 변인, 사회적 변인이 사이버 대학생의 중도탈락 의도 결정에 미치는 영향을 알아봄으로 사이버대학의 학습자의 중도탈락동기를 낮추고 학업 지속 환경을 조성하는데 기초 자료를 제시하고자 하였다. 본 연구 결과를 중심으로 다음과 같은 결론 및 제언을 하고자 한다.
한다. 이로써 사이버대학의 학습자의 중도탈락 동기를 낮추고 학업 지속 환경을 조성하는데 기초 자료를 제시하고자 한다. 이러한 연구 목적을 위하여 본 연구에서는 중도탈락 이론 모형을 제시한 Boshier, Tino, Kember의 모형을 기반으로 하여 개인 변인, 교육기관 변인, 사회적 변인이 사이버 대학생들의 중도탈락의 도에 직접적인 영향을 주는 변인으로 가정하였으며 설정한 연구문제는 다음과 같다.
가설 설정
이로써 사이버대학의 학습자의 중도탈락 동기를 낮추고 학업 지속 환경을 조성하는데 기초 자료를 제시하고자 한다. 이러한 연구 목적을 위하여 본 연구에서는 중도탈락 이론 모형을 제시한 Boshier, Tino, Kember의 모형을 기반으로 하여 개인 변인, 교육기관 변인, 사회적 변인이 사이버 대학생들의 중도탈락의 도에 직접적인 영향을 주는 변인으로 가정하였으며 설정한 연구문제는 다음과 같다.
제안 방법
먼저, 인구통계학적 특성을 확인하기 위하여 성별, 연령, 지역, 학력, 가구소득의 5개 문항으로 구성하였다. 다음으로 중도탈락에 영향을 미치는 개인 변인, 교육기관 변인, 사회적 변인의 경우에는 Boshier, Tinto, Kember 의중도 탈락 이론을 토대로 우리나라 실정에 맞게 수정·보완한 김재현(2006) 질문지 [3]를 사용하였다.
대상 데이터
본 연구는 A사이버대학에 재학 중인 학생들을 연구대상으로 선정한 후 편의 표집법 (convenience sampling)을 이용하여 2009년 4월 1일부터 5월 31일까지(총 60일) 동안 설문을 수집하였다. A사이버대학 재학생 500명에게 인터넷 설문을 의뢰한 결과 336명이 응답하여 67.
2%의 응답률을 나타내었다. 이 중 응답 내용이 불성실하다고 판단되거나 중다반응으로 유효하지 않은 자료 총 32명 응답분량을 제외하여 본 연구에서는 총 304부를 분석에 사용하였다. 본 연구대상자의 일반적 특성은 [표 1]과 같다.
데이터처리
개인 변인이 중도탈락 의도 결정에 미치는 영향을 살펴보기 위하여, 중도탈락 의도가 있는 경우에는 '0'으로, 중도탈락 의도가 없는 경우에는 T로 설정하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였으며 결과는 [표 5]와 같다. 아래에서 보는 바와 같이 흥미변인의 유의확률은 .
다음으로 연구에서 사용된 측정도구의 타당성을 검증하기 위하여 요인분석을 실시하였으며, 신뢰도를 알아보기 위하여 신뢰도 계수(Cronbach a)를 산출하였다. 마지 막으로 본 연구의 목적인 개인 변인, 교육기관 변인 및 사회적 변인이 중도탈락 의도에 미치는 영향을 알아보기 위하여 SPSS for Winow 15.
다음으로 연구에서 사용된 측정도구의 타당성을 검증하기 위하여 요인분석을 실시하였으며, 신뢰도를 알아보기 위하여 신뢰도 계수(Cronbach a)를 산출하였다. 마지 막으로 본 연구의 목적인 개인 변인, 교육기관 변인 및 사회적 변인이 중도탈락 의도에 미치는 영향을 알아보기 위하여 SPSS for Winow 15.0을 활용하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였다.
본 연구에서 사용한 측정변인의 타당성을 평가하기 위하여 탐색적 요인분석을 실시하였다. 본 연구에서는 관련된 변인을 축소, 압축하여 의미있는 과정을 파악하기 위하여 요인추출방법은 주성분 분석 (Rinciple Component Analysis)을 사용하였으며, 공통변량의 초기치는 다중상관자승(SMC)으로 하였으며, 요인의 회전은 직교회전방식 (Varimax)을 사용하였다.
탐색적 요인분석을 실시하였다. 본 연구에서는 관련된 변인을 축소, 압축하여 의미있는 과정을 파악하기 위하여 요인추출방법은 주성분 분석 (Rinciple Component Analysis)을 사용하였으며, 공통변량의 초기치는 다중상관자승(SMC)으로 하였으며, 요인의 회전은 직교회전방식 (Varimax)을 사용하였다. 다음으로 표본의 상관행렬이 요인분석 가능한지를 판단하는 KMO(KaWer-MeyerY)lldn)의 표본 적절치를 살펴본 결과, 개인 변인의 경우에는 0.
본 연구에서는 조사 자료를 토대로 표본의 일반적 특성을 살펴보기 위하여 빈도분석을 실시하였다. 다음으로 연구에서 사용된 측정도구의 타당성을 검증하기 위하여 요인분석을 실시하였으며, 신뢰도를 알아보기 위하여 신뢰도 계수(Cronbach a)를 산출하였다.
이론/모형
먼저, 인구통계학적 특성을 확인하기 위하여 성별, 연령, 지역, 학력, 가구소득의 5개 문항으로 구성하였다. 다음으로 중도탈락에 영향을 미치는 개인 변인, 교육기관 변인, 사회적 변인의 경우에는 Boshier, Tinto, Kember 의중도 탈락 이론을 토대로 우리나라 실정에 맞게 수정·보완한 김재현(2006) 질문지 [3]를 사용하였다. 구체적으로 살펴보면, 개인 변인의 경우에는 자아개념, 자기 신뢰감, 교육목표에 대한 인식을 포함하는 학업능력 변인과 강의, 학교생활, 전공에 대한 흥미정도를 포함하는 흥미 변인으로 구성되었디-.
성능/효과
000으로 유의수준 p<.a)i에서 중도탈락 의도에 영향을 주는 것으로 나타났으며, Exp(P)=5.294로 나타나 사회적 환경변인의 수준이 증가할 경우 중도탈락 의도를 결정하지 않을 확률이 5.294배 증가하는 것으로 나타났다. 한편, 사회적 인식변인은 유의수준이 384로 중도탈락 의도에 유의미한 영향을 주지 않는 것으로 나타났다.
000으로 유의수준 p<.o()i에서 유의미하게 중도탈락 의도에 영향을 주고있는 것으로 나타났으며, Exp(B)=11.346으로 개인 변인이 증가할 때 중도탈락 의도를 결정하지 않을 확률이 1, 134.6% 증가하는 것으로 나타났다. 다음으로 2단계에서 개인 변인과 교육기관 변인을 투입하였을 때, 개인 변인의 유의 확률이 .
2개 요인구조를 가지고 있는 것으로 나타났다. 각 하위 요인별 신뢰도를 살펴보면, 사회적 인식변인의 신뢰도는 .872로 다소 양호한 수준인 것으로 나타났으며, 사회적 환경변인은 신뢰도가 .794로 대체로 양호한 수준인 것으로 나타났다.
같다. 교육기관 변인은 본 연구에서 가정한 바와 같이 교육기관 환경적 변인과 교육기관 학문적 변인의 2 개의 요인구조를 가지고 있는 것으로 나타났다. 한편, 교육기관 환경적 변인의 신뢰도(Cronbach a)는 .
6% 증가하는 것으로 나타났다. 다음으로 2단계에서 개인 변인과 교육기관 변인을 투입하였을 때, 개인 변인의 유의 확률이 .000으로 유의수준 PV001 에서 유의미하게 중도탈락 의도에 영향을 주는 것으로 나타난 반면, 교육기관 변인의 경우 유의 확률이 .210으로 중도탈락 의도에 통계적으로 유의미한 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 3단계에서는 개인 변인, 교육기관 변인과 사회적 변인을 투입하였을 경우 개인 변인의 유의확률이 .
본 연구에서는 관련된 변인을 축소, 압축하여 의미있는 과정을 파악하기 위하여 요인추출방법은 주성분 분석 (Rinciple Component Analysis)을 사용하였으며, 공통변량의 초기치는 다중상관자승(SMC)으로 하였으며, 요인의 회전은 직교회전방식 (Varimax)을 사용하였다. 다음으로 표본의 상관행렬이 요인분석 가능한지를 판단하는 KMO(KaWer-MeyerY)lldn)의 표본 적절치를 살펴본 결과, 개인 변인의 경우에는 0.721, 교육기관 변인의 경우에는 0.794, 사회적 변인의 경우에는 0.766, 자기 효능감의 경우에는 0.849로 대체적으로 양호한 것으로 나타났다. 한편, 부분상관계수에 음수를 취한 반영상관계수 (anti-image correlation coefficient) 행렬이 모든 변인에서 대각선 값들인 MSA(Measures of Sampling Adequacy) 값이 유의미하게 크고 그 이외 값들이 작아 요인분석을 하기에 적합한 상관행렬이라는 것을 지지하였다.
사회적 변인의 경우 표 4에서 보는 바와 같이 모든 문항들이 2개의 요인에 동시에 높은 부하량을 보이지 않아 사회적 변인은 사회적 인식변인과 사회적 환경 변인의 2개 요인구조를 가지고 있는 것으로 나타났다. 각 하위 요인별 신뢰도를 살펴보면, 사회적 인식변인의 신뢰도는 .
아래에서 보는 바와 같이 흥미변인의 유의확률은 .000으로 유의수준 p<.001 수준에서 중도탈락 의도에 영향을 주는 것으로 나타났으며, ExjXB)=8.650으로 나타나 다른 변인들이 동일할 경우 흥미변인의 수준이 증가할수록 중도탈락 의도를 결정하지 않을 확률이 8.650배 증가함을 알 수 있다. 한편, 학업능력변인의 경우에는 유의확률이 .
위에서 보는 바와 같이 개인 변인, 교육기관 변인, 사회적 변인이 계층적인 구조를 가지면서 사이버 대학생의 중도탈락의도 결정에 미치는 영향을 살펴보면 개인 변인이 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며 교육기관 변인과 사회적 변인은 유의미한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
849로 대체적으로 양호한 것으로 나타났다. 한편, 부분상관계수에 음수를 취한 반영상관계수 (anti-image correlation coefficient) 행렬이 모든 변인에서 대각선 값들인 MSA(Measures of Sampling Adequacy) 값이 유의미하게 크고 그 이외 값들이 작아 요인분석을 하기에 적합한 상관행렬이라는 것을 지지하였다.
294배 증가하는 것으로 나타났다. 한편, 사회적 인식변인은 유의수준이 384로 중도탈락 의도에 유의미한 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 사회적 환경변인이 사이버 대학생의 중도탈락 의도에 영향을 미치는 것을 보여주는 결과이다.
후속연구
첫째, 사이버 대학생의 중도탈락을 방지, 예방하기 위하여 학습자의 학습 수준과 흥미를 반영한 교육과정 제공과 다양한 교과목 제공이 필요하다. 외국의 경우 계속 교육, 평생교육을 목적으로 하는 대학에서는 학위 과정, 비학위과정을 분리하여 운영하며 인문과학, 사회과학, 자연과학, 예술분야의 문화적, 지적생활 함양 및 대학 편입 및 진학을 위한 학점 인정 강좌, 산업체 위탁 교육 등 다양한 교육과정 및 내용을 제공하고 있다[6].
참고문헌 (20)
교육인적자원부, 2007학년도 원격대학 종합평가보고서, 교육인적자원부, 2007.
김수연. “전문대학생의 자퇴 및 휴학(계획) 결정요인”, 교육사회학연구,제8권, 제2호, pp.77-108, 1988.
김재현, 개인, 교육기관, 사회적 변인이 전문대 학생의 중도탈락 의도 결정에 미치는 영향, 고려대학교 석사학위논문, 2006.
박진형, 원격대학생들의 학업 중단 관련 요인, 서울대학교 석사학위논문, 1999.
서선주, 사이버대학생들의 중도탈락 요인에 관한 연구, 중앙대학교 교육대학원 석사학위논문, 2006.
유신종, 대학의 재정위기 극복을 위한 새로운 성인교육수요 창출방안 연구, 홍익대학교 교육경영관리대학원 석사학위논문, 2007.
임연욱, “외국 사이버 대학 사례 연구”, 한양대학교 교육공학연구소 학술대회논문집, 제1호, pp.53-76, 2001.
임연욱, “원격대학교육의 접근성과 질 제고를 위한 제언", 교육법학연구, 제14권, 제2호, pp.245-266, 2002.
임연욱, “사이버대학 학습자관련 변인과 중도탈락 간의 관계 규명을 위한 실증적 연구”, 정보교육학회논문지, 제11권, 제2호, pp.205-219, 2007.
B. H. Khan, Web-based Instruction: What is it and Why is it?, Educational Technology Pub, 1997.
K. Tyler-Smith, Early Attention among First time Elearners: A Review of Factors that Contribute to Drop-out, Withdrawal and Non-completion Rates of Adults Learners Undertaking Elearning Programs, J. of Online Learning and Teaching, Vol.2, No.2, pp.73-85, 2006.
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