학습몰입, 학교몰입, 학교 지원의 만족도, 학습지속의향에 대한 예측력 검증 Prediction of Learning Flow, School Flow and School Support on Satisfaction and Learning Persistence in Engineering College원문보기
본 연구는 공학계열생들의 학습몰입, 학교몰입, 학교의 지원이 만족도와 학습지속의향 예측여부를 규명하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 만족도와 학습지속의향을 준거변수로 하는 가설적 모형을 설정하고, 국내 D 대학의 2010년 1학기 기초학습 능력강화 프로그램에 속한 공학계열생들을 대상으로 설문을 실시하였다. 수집된 자료는 중다회귀분석을 통해 예측변수의 준거 변수에 대한 예측력을 검증하였다. 연구 결과, 학습몰입(${\beta}$= .22)과 학교몰입(${\beta}$= .20)은 만족도를 유의하게 예측하였으며, 학교몰입(${\beta}$= .32), 학교의 지원(${\beta}$= .23)과 만족도(${\beta}$= .22)는 학습지속의향을 유의하게 예측하였다. 마지막으로 만족도는 학습몰입과 학습지속의향, 학교몰입과 학습지속의향을 매개하는 변수임을 확인하였다. 위와 같은 연구결과는 학습몰입, 학교몰입, 학교의 지원 변수가 학습자들의 만족도, 학습지속의향 향상에 중요한 역할을 하는 변수임을 시사하며, 특히 만족도는 학습지속의향을 높이는데 매개역할을 하고 있음을 의미한다. 이에 본 연구는 공학계열생들의 성공적인 교육을 위한 학습전략을 제공하는데 있어서 기초적인 토대를 제공하는데 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 공학계열생들의 학습몰입, 학교몰입, 학교의 지원이 만족도와 학습지속의향 예측여부를 규명하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 만족도와 학습지속의향을 준거변수로 하는 가설적 모형을 설정하고, 국내 D 대학의 2010년 1학기 기초학습 능력강화 프로그램에 속한 공학계열생들을 대상으로 설문을 실시하였다. 수집된 자료는 중다회귀분석을 통해 예측변수의 준거 변수에 대한 예측력을 검증하였다. 연구 결과, 학습몰입(${\beta}$= .22)과 학교몰입(${\beta}$= .20)은 만족도를 유의하게 예측하였으며, 학교몰입(${\beta}$= .32), 학교의 지원(${\beta}$= .23)과 만족도(${\beta}$= .22)는 학습지속의향을 유의하게 예측하였다. 마지막으로 만족도는 학습몰입과 학습지속의향, 학교몰입과 학습지속의향을 매개하는 변수임을 확인하였다. 위와 같은 연구결과는 학습몰입, 학교몰입, 학교의 지원 변수가 학습자들의 만족도, 학습지속의향 향상에 중요한 역할을 하는 변수임을 시사하며, 특히 만족도는 학습지속의향을 높이는데 매개역할을 하고 있음을 의미한다. 이에 본 연구는 공학계열생들의 성공적인 교육을 위한 학습전략을 제공하는데 있어서 기초적인 토대를 제공하는데 기여할 것으로 기대된다.
The participants were 102 students with digital broadcasting and media major.. A hypothetical model proposed included learning flow, school support as predictors, and satisfaction and learning persistence as a criterion. The results of this study through multiple regression analysis indicated that l...
The participants were 102 students with digital broadcasting and media major.. A hypothetical model proposed included learning flow, school support as predictors, and satisfaction and learning persistence as a criterion. The results of this study through multiple regression analysis indicated that learning flow and school flow predicted significantly on satisfaction. And school flow, school support, and satisfaction predicted significantly on learning persistence. In addition, satisfaction mediated between learning flow and learning persistence, and between school flow and learning persistence. A constructive foundation for providing learning strategies in the successful engineering education would be proposed on the basis of the current results of this study.
The participants were 102 students with digital broadcasting and media major.. A hypothetical model proposed included learning flow, school support as predictors, and satisfaction and learning persistence as a criterion. The results of this study through multiple regression analysis indicated that learning flow and school flow predicted significantly on satisfaction. And school flow, school support, and satisfaction predicted significantly on learning persistence. In addition, satisfaction mediated between learning flow and learning persistence, and between school flow and learning persistence. A constructive foundation for providing learning strategies in the successful engineering education would be proposed on the basis of the current results of this study.
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문제 정의
기존의 국내외 공과대학생을 대상으로 학습지속의향 및 만족도에 대해 이루어진 연구를 살펴보면 성별, 학년, 인종, GPA 등과 같은 인구통계학적 변수가 주로 다루어져 왔을 뿐, 몰입, 과제가치, 유용·용이성 같은 개인 특성과 환경변수들이 간과되어 오고 있다. 따라서 본 연구는 전문대학 공과계열 학생들의 만족도 및 학습지속의향을 예측하는 변수들을 선정하여 이들의 관계를 규명해보고자 한다.
따라서 본 연구는 전문대학 공학계열생의 학습몰입, 학교몰입, 학교의 지원이 만족도, 학습지속의향을 예측하는지를 규명하는데 목적이 있다. 구체적인 연구문제는 다음과 같다.
학교몰입은 학습자가 속한 학교나 학급에 갖는 애교심 및 참여를 의미하며, 공학계열의 특성 상 실험이나 Lab 활동 같이 협동학습이 많기 때문에 무엇보다 학교나 전공에 대한 애착이나 참여율이 중요하다. 또한 기업환경에서 소속 조직에 대한 몰입은 구성원의 태도와 직무관련 행동을 예측하고, 성과 및 근무지속의향과 높다는 일관된 결과를 보여주고 있어[8～10], 이를 학교환경에서도 동일한 가를 살펴보고자 한다. 마지막으로 교수자로부터의 지원, 동료들로 부터의 지원, 학습 분위기 등과 같은 학교의 지원도 학습 성과에 주요한 영향을 미칠 수 있어 학교의 지원 또한 만족도 및 학습지속의향에 영향을 미치는 변수로써 고려되어야 한다[11～12]
본 연구는 전문대 공학계열생들에게 학습몰입, 학교 몰입, 학교의 지원이 만족도와 학습지속의향을 예측하는지를 알아보기 위한 목적으로 실시하였다.
본 연구는 전문대생의 공학계열의 만족도와 학습지속의향을 높이기 위한 변인들을 살펴보고, 이들 간의 예측력 및 예측 관계를 분석했다는 점에서 그 의의가 있다.
본 연구는 학습몰입, 학교몰입, 학교의 지원과 만족도및 학습지속의향 간의 예측관계를 규명하기 위해 경기도 소재 A전문대학의 공학계열 학생을 대상으로 설문을 실시하였다. 본 연구에서 A전문대학을 편의표집한 이유는 2000년부터 교육인적자원부, 정보통신부, 중소기업청의 각종평가에서 우수전문대학으로 선정되었으며, 최근에도 교육과학기술부 교육역량 강화사업 지원대학 및 10년 연속 산학연 공동 기술개발 지원사업 대상으로 선정되는 등 대학 차별화, 특성화를 계속적으로 추진하고 있기 때문이다.
또한 Merriam[19]은 학습자 자신이 학습하는 내용에 만족할 때 학습 내용을 자신의 것으로 만들어 효과적인 학습이 일어나게 되므로, 학습만족도는 지식 습득에 있어서 중요한 요인으로 작용한다고 하였다. 본 연구에서는 만족도를 본인이 수강하는 과목, 학교, 그리고 학교에서의 학업에 대한 만족도로 정의하였다.
가설 설정
[연구가설1] 전문대 공학계열생의 학습몰입, 학교몰입, 학교의 지원은 만족도를 예측할 것이다.
[연구가설2] 전문대 공학계열생의 학습몰입, 학교몰입, 학교의 지원, 만족도는 학습지속의향을 예측할 것이다.
또한 Rusbult, Martz과 Agnew[32]는 대학생 186명을 대상으로 만족도, 외부의 지원이 몰입을 예측하고, 몰입이 학습지속의향을 예측하는 가설적 연구모형을 설정하여, 학습자의 학습에 대한 몰입이 학습 지속의향을 예측하고 있음을 확인하였다. 따라서 기존에 이루어진 연구결과들을 토대로 학교몰입이 학습지속 의향에 영향을 미칠 것이라고 가정 하였다.
또 Clarke와 Haworth[23]은 학습몰입의 경험은 단순한 즐거움을 넘어 전반적인 만족도를 예측할 것이라는 가설을 설정하고 대학생을 대상으로 설문조사를 실시한 결과, 학습몰입이 높은 학생일수록 만족도가 높은 것을 밝혀내었다. 따라서 학습몰입이 만족도를 예측 할 것이라는 가설을상정하였다.
그 외에도 김인형과 이근모[6]는 스포츠 분야에서 몰입과 지속적 참여의도와의 관계를 규명한 결과, 몰입이 지속적 참여의도를 유의하게 예측하는 것으로 나타났으며, 이광수[7]의 연구에서도 참가자들의 몰입이 참여지속의향에 영향을 준다고 밝혀내었다. 위와 같은 연구결과를 종합하여 학습몰입이 학습지속의향에 영향을 미칠 것이라는 가설을 설정하였다.
그 외에도 Lambert, Hogan과 Griffin[26]의 연구에서도 동일한 결과를 확인하였다. 위의 선행연구를 토대로 학교에 대한 몰입이 만족도를 예측할 것이라는 가설을 도출하였다.
특히 Holder[34]는 중도탈락에 대한 문제점을 지적하면서 외부환경, 동기, 학업에 대한 기대가 학습지속의향을 예측하는지를 259명의 성인학습자를 대상으로 알아본 결과, 학습지속의향이 높은 학습자들은 그렇지 않은 학습자들보다 동료나 가족으로부터의 도움과 같은 외부지원을 많이 받는 것을 확인하였다. 이는 학교의 지원을 많이 받는 학습자 일수록 학습지속의향이 높음을 의미하기 때문에 학교의 지원이 학습지속의향에 영향을 미칠 것이라는 가설을 상정하였다.
제안 방법
학습몰입은 개인의 활동에 몰두하는 것으로써 만족도와 학습지속의향에 대해 예측력이 큰 변수로 인식되어오고 있다[6～7]. 두 번째 변수로 학교몰입(School Flow)을 선정하였다. 학교몰입은 학습자가 속한 학교나 학급에 갖는 애교심 및 참여를 의미하며, 공학계열의 특성 상 실험이나 Lab 활동 같이 협동학습이 많기 때문에 무엇보다 학교나 전공에 대한 애착이나 참여율이 중요하다.
만족도 및 학습지속의향에 영향을 미치는 변인들은 과제가치, 학업적 자기효능감, 내재적 가치 등 다양한 변인들이 고려되고 있지만 본 연구에서는 학습몰입을 선정하였다. 학습몰입은 개인의 활동에 몰두하는 것으로써 만족도와 학습지속의향에 대해 예측력이 큰 변수로 인식되어오고 있다[6～7].
만족도는 Shin[38]이 사이버대학생의 만족도를 측정하기 위해 개발한 도구를 전통적 학습환경에 맞게 수정, 보완하였다. 측정도구는 과목에 대한 만족도, 성취감, 타인 추천의향 등을 묻는 총 8개의 문항으로 구성되어 있으며(예: 나는 다른 사람에게 본 과목을 수강해 보라고 적극 권할 것이다), 문항내적일치도 신뢰도 계수 Cronbach's α는 .
본 연구에서는 학습몰입, 학교몰입, 학교의 지원, 만족도 및 지속의향의 측정을 선행연구에서 사용되었던 측정도구를 본 연구에 적합하게 번안, 수정하여 사용하였으며, Likert 5점 척도가 이용되었다.
이 사용했던 도구 중 본 연구환경에 적합하지 않은 두 문항을 삭제(예: 내가 속한 회사는 새로운 기술이나 지식을 지속적으로 얻을 수 있도록 직무 배치를 하고 있다; 내가 속한 회사는 나의 능력을 향상시킬 수 있는 직무를 제공하고 있다)하고 사용하였다. 설문은 6문항(예: 동료 학습자들은 내가 본 과목에서 학습하는 것을 적극 지원해 주었다)으로 학교문화, 교수자의 지원, 동료의 지원과 학교의 분위기 등에 관해 구성되어 있다. 측정도구의 문항내적일치도 신뢰도 계수 Cronbach's α는 .
연구모형인 구조회귀모형의 모형추정 가능성과 적합도를 검증하기 전에 2단계 모형추정 가능성 확인절차에 따라 최대우도추정법에 의해 측정모형의 적합도를 추정 하였다. 적합도 추정결과는 아래 표 2와 같다.
3. 학습몰입, 학교몰입, 학교의 지원, 만족도의 학습지속의향 예측
측정모형의 적합도가 검증됨에 따라 측정된 잠재변인들 간의 인과적 관계를 설정한 구조회귀모형의 적합도및 모수치를 추정하였다. 구조모형이 수집된 자료에 부합하는지를 살펴본 구체적 결과는 다음의 표 3과 같다.
학습지속의향의 측정 또한 Shin[38]의 도구를 수정, 보완하여 사용하였으며, 설문 문항은 향후 지속적으로 등록할지의 의향, 방해요인 극복의지 등 총 6문항으로 구성되어있다(예: 나는 다음 학기에도 등록할 것이다). 문항내적일치도는 Cronbach's α는 .
대상 데이터
설문조사는 ‘컴퓨터 개론’을 수강하는 공학계열생을 대상으로 실시하였다. 그 중 불성실한 응답자 3명을 제외한 총 102명을 연구대상자로 선정하여 분석하였다. 성별은 남성이47.
설문조사는 ‘컴퓨터 개론’을 수강하는 공학계열생을 대상으로 실시하였다.
데이터처리
먼저 기술통계분석을 통해 평균, 표준편차 및 변인간의 상관을 구했으며 자료의 정상성을 확인하였다. 변인들의 평균은 최저 2.
본 연구에서 수집된 자료는 SPSS를 이용하여 입력(enter) 회귀분석을 실시하였다.
이론/모형
학교의 지원을 측정하기 위해서는 기업 사이버교육생을 대상으로 조직의 지원을 측정하기 위해 김나영[41]이 사용했던 도구 중 본 연구환경에 적합하지 않은 두 문항을 삭제(예: 내가 속한 회사는 새로운 기술이나 지식을 지속적으로 얻을 수 있도록 직무 배치를 하고 있다; 내가 속한 회사는 나의 능력을 향상시킬 수 있는 직무를 제공하고 있다)하고 사용하였다. 설문은 6문항(예: 동료 학습자들은 내가 본 과목에서 학습하는 것을 적극 지원해 주었다)으로 학교문화, 교수자의 지원, 동료의 지원과 학교의 분위기 등에 관해 구성되어 있다.
성능/효과
두 번째, 학습몰입, 학교몰입, 학교의 지원이 학습지속의향에 미치는 예측력을 검증해 본 결과, 학교몰입, 학교의 지원이 학습지속의향을 예측하는 것으로 나타났는데 이는 김인형과 이근모[6], 이광수[7], 주영주, 김지연과 최혜리[30]등과 맥을 같이 하였다. 그러나 학습몰입은 학습지속의향을 직접적으로 예측하지 않았는데, 이는 Rusbult, Martz과 Agnew[32], Meyer과 Allen[31]의 연구와 일치 하지 않았다.
둘째, 학교몰입이 학습지속의향에 미치는 영향에 있어서는 직접적으로 미치는 영향력 뿐만 아니라 만족도를 통한 간접적 영향 또한 유의수준 .05 에서 통계적으로 유의하였다. 이는 학교몰입과 학습지속의향 간의 관계에 있어 만족도가 부분매개효과를 가짐을 의미한다.
마지막으로, 학교의 지원이 학습지속의향에 미치는 영향력에 있어서는 직접적인 영향력만 유의수준 .05 에서 통계적으로 유의하였을 뿐, 만족도를 통한 간접적인 영향력은 통계적으로 유의하지 않은 것으로 나타났다.
80으로써 왜도가 2보다 작고 첨도가 7보다 작으면 추정에 영향을 줄 정도가 아닌 것[42]으로 판단되었다. 변수들의 상관관계를 분석한 결과, 모든 예측변수와 준거변수가 유의미한 상관관계임을 확인하였으며, 분산팽창요인(VIF: Variance Inflation Factor)이 모두 10 이하임을 확인하여 다중공선성의 문제가 없음이 확인되었다. 이로써 회귀분석 검증의 기본 가정이 충족된 것으로 볼 수 있다.
세 번째, 매개효과 검증단계에 의하여 만족도는 학습 몰입과 학습지속의향 간을 완전매개 하는 것으로 나타났으며, 학교몰입과 학습지속의향을 부분매개 하는 것으로 나타났다. 특히 학습몰입은 지속의향을 직접적으로 예측하지는 못하더라도, 만족도를 매개로 학습지속 의향을 예측할 수 있음이 추가적으로 발견되었기 때문에 지속의향을 높이기 위해서는 만족도를 높이는 방법을 강구해야 할 것이다.
첫 번째, 학습몰입, 학교몰입, 학교의 지원이 만족도에 미치는 예측력을 검증해본 결과, 학습몰입, 학교몰입이 만족도를 예측하고 있음을 확인하였다. 이는 학습몰입과 만족도와의 관계를 연구한 결과[23～24]와 학교몰입과 만족도의 관계를 연구한 Testa[25], Lambert, Hogan 과 Griffin[26]의 연구결과와 일치하였다.
첫째, 학습몰입이 학습지속의향에 직접적으로 미치는 영향력은 통계적으로 유의하지 않았으나 만족도를 통해 간접적으로 미치는 영향을 유의수준 .05 에서 통계적으로 유의하였다. 이는 학습몰입과 학습지속의향 간 관계에 있어 만족도가 완전매개효과를 가짐을 의미한다.
후속연구
그러나 본 연구가 전문대학 공학계열생을 대상으로 이루어졌기 때문에 그 결과를 일반화시키는 어려움이 있음으로 일반대학 환경, 나아가 기업등의 다양한 환경에서 연구가 진행될 필요가 있다. 또한 후속 연구에서는 연구대상자의 수를 늘리고, 다양한 변인들을 대상으로 좀 더 폭 넓은 연구를 해야 할 것이다.
98). 따라서 학습자의 학습몰입 수준을 높일 수있도록 시연, 정교화, 조직화 같은 인지전략과 상위인지 전략의 활용, 관련성 높은 과제의 제공, 또한 학습자들의 적극적인 사고활동과 신체활동, 자기주도적 활동을 촉진하는 교과과정 등을 개발해야 할 것이다. 또한 교수설계자는 학습자의 전반적인 동기 수준을 높일 수 있도록 Keller의 ARCS, Wlodkowski[43]의 Time Continuum Model 이론 등에 기반한 교수설계를 하여야 할 것이다.
그러나 본 연구가 전문대학 공학계열생을 대상으로 이루어졌기 때문에 그 결과를 일반화시키는 어려움이 있음으로 일반대학 환경, 나아가 기업등의 다양한 환경에서 연구가 진행될 필요가 있다. 또한 후속 연구에서는 연구대상자의 수를 늘리고, 다양한 변인들을 대상으로 좀 더 폭 넓은 연구를 해야 할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
학습지속의향이란 무엇인가?
학습지속의향이란 학습자가 현재 소속되어있는 기관에서 학습을 지속하고자 하는 의지를 말한다[13]. 학습지속의향의 정의는 학자들에 따라 다소 상이한데, Rovai[14]는 학습지속의향을 현재 수강하고 있는 강의를 정해진 기간 안에 성공적으로 끝마치겠다는 인식이라고 했다.
공학계열 입학생 수의 감소와 재학생들의 높은 중도탈락률로 인한 문제를 해결하기 위한 정부의 방안과 성과는 무엇인가?
기술력이 곧 국가경쟁력으로 이어지게 되면서 기초과학에 대한 학문적 관심이 전 세계적으로 높아지고 있지만, 우리나라는 여전히 공학계열 입학생 수의 감소와 재학생들의 높은 중도탈락률로 인해 우수한 과학인재 영입 및 육성에 차질을 빚고 있다. 이러한 문제를 해결 하기 위해 정부는 2008년 기초과학분야에 3, 426억원을 투자하여 우수연구리더 육성, 기초연구 기반구축에 노력을 하고 있으나[1], 그 성과가 아직 나타나고 있지 않다. 실제로 수도권 전문대학에서 공과계열 학생들의 제적비율은 2000년 4.
수도권 전문대학에서 공과계열 학생들의 제적비율의 추세는 무엇인가?
이러한 문제를 해결 하기 위해 정부는 2008년 기초과학분야에 3, 426억원을 투자하여 우수연구리더 육성, 기초연구 기반구축에 노력을 하고 있으나[1], 그 성과가 아직 나타나고 있지 않다. 실제로 수도권 전문대학에서 공과계열 학생들의 제적비율은 2000년 4.8%, 2005년 5.9%, 2007년 7.6%, 2009년 8.5%로 점차 증가하고 있으며[2], 이공계열 학생들은 문과계열에 비해 학습량이 많고 난이도가 높은 반면 취업이나 임금수준 같은 사회적 보상이 상대적으로 낮다는 점을 가장 큰 불만으로 지적하고 있다[3]. 또한 Shin[4]에 따르면 과학, 기술, 공학, 수학과 관련된 전공의 변경이나 학업중단의 원인은 “전공에 대한 흥미의 상실”이라고 지적하였다.
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교육과학기술부, "주요교육통계" 2009년
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