[논문]대학 강의평가 영향력 요인 중 학생 특성의 효과에 대한 사례 연구

조수선

doi:10.18108/jeer.2016.19.6.38

대학 강의평가 영향력 요인 중 학생 특성의 효과에 대한 사례 연구
A Case Study on the Effect of Student Characteristics among the Influential Factors in the Teaching Evaluation at Universities 원문보기

공학교육연구 = Journal of engineering education research, v.19 no.6, 2016년, pp.38 - 43

조수선 (한국교통대학교 컴퓨터정보공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

This paper deals with the effect of student characteristics from a case study on the different teaching evaluation scores under the same conditions of professor and course characteristics. In particular, focusing the evaluation score gabs caused by different course achievements of two classes, we can analyze the influence of the student characteristics and interpret the meaning. This case study shows that the student characteristics can lead out a distinct difference in the teaching evaluation scores under the most factors related to professors and courses are controlled, In conclusion, this case study could be appropriately used to support the interpretation of the student characteristic hypothesis among several hypotheses about the meaning of correlations between student achievement and teaching evaluation.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 강의평가 결과에 영향을 줄 수 있는 교수 특성 및 강좌 특성들이 대부분 동일하고, 학생 집단의 특성 또한 성적을 제외한 대부분이 유사한 환경에서, 강의평가 결과의 뚜렷한 차이를 보인 두 클래스에 대한 사례를 소개하였다.
본 논문에서는 소개하는 사례와 같이 동일 교수에 의해 동일 교과목 수업이 이루어진 두 클래스에서 매우 상이한 강의평가 결과가 얻어진 상황이라면 어떠한 가설을 뒷받침할 수 있는지 알아보고자 한다.
여러 논문들을 종합 분석한 결과, 강의평가 결과에 영향을 줄 것으로 설정한 학생 특성으로 학년, 성적, 성별, 수업참여도, 학과 등의 요인들이 사용되었고, 직위, 연령, 성별, 강의 구성 및 활동 등의 요인들이 교수 특성으로, 이수구분, 강의규모, 개설학과, 강의방식 등의 변인이 강좌 특성으로 주로 다루어졌음을 소개하고 있다. 본 연구에서는 교수 특성과 강좌 특성이 동일한 조건 하에서 상이한 강의평가 결과가 나타난 사례를 통해 학생 특성 요인에 의한 강의평가 결과를 살펴보고자 한다. 여기서 교수 특성과 강좌 특성이 동일하다 함은 동일 교수에 의해 같은 교과목의 2개 분반으로 강의가 운영된 경우를 말한다, 학생 특성 요인에 의한 강의평가에서 특히 학생 집단의 교과목 성적에 의해 그 결과가 달라지는 점에 주목하여 그 영향력을 분석하고 의미를 해석하고자 한다.
본 연구에서는 교수 특성과 강좌 특성이 동일한 조건 하에서 상이한 강의평가 결과가 나타난 사례를 통해 학생 특성 요인에 의한 강의평가 결과를 살펴보고자 한다. 여기서 교수 특성과 강좌 특성이 동일하다 함은 동일 교수에 의해 같은 교과목의 2개 분반으로 강의가 운영된 경우를 말한다, 학생 특성 요인에 의한 강의평가에서 특히 학생 집단의 교과목 성적에 의해 그 결과가 달라지는 점에 주목하여 그 영향력을 분석하고 의미를 해석하고자 한다.

제안 방법

관련 연구에서는 ‘수학과 같은 기초학문은 학생들에게 일단 어렵게 느껴지고 수업을 성실하게 따라오지 못할 경우 교수방법에 관계없이 학생 스스로 흥미를 잃어버려 강의평가를 낮게 부여하는 성향이 있다’고 진단하고 있으며 이를 해결하기 위한 방법으로 강의평가 점수의 하위 10%에 속하는 자료를 평가점수 산출에서 제외하는 식의 방안을 제시하였다.

대상 데이터

저자가 소속된 대학의 컴퓨터정보공학과 에서는 공학교육인증 프로그램을 운영하고 있으며 1학년 2학기 인증필수 교과목으로 이산수학을 개설하여 운영하고 있다. 본 연구의 대상이 되는 수강생 집단은 2015년 2학기에 운영된 2개 분반의 이산 수학 수강생 집단이다. 당해 학기의 2개 분반의 이산수학 강의는 동일 교수자에 의해 동일한 교육목표, 교육내용, 교육방법 및 동일한 강의실 환경에서 운영되었다.

데이터처리

성적의 차이는 Table 7의 2개 분반 중간고사 및 기말고사 성적의 평균에서 확인할 수 있다. 이 평균의 차이가 통계적으로 유의한 것인지 알아보기 위해 Levene의 등분산 검정과 평균의 동일성에 대한 T검정을 실시하였다. 그 결과, 등분산을 가정하지 않았을 때, T검정 유의확률이 중간고사 평균과 기말 고사 평균에서 각각 0.

성능/효과

이 평균의 차이가 통계적으로 유의한 것인지 알아보기 위해 Levene의 등분산 검정과 평균의 동일성에 대한 T검정을 실시하였다. 그 결과, 등분산을 가정하지 않았을 때, T검정 유의확률이 중간고사 평균과 기말 고사 평균에서 각각 0.018, 0.023으로 나타나 유의수준 5%에서 두 집단의 모평균 차이가 있음을 확인할 수 있었다.
다시 말하면 강의와 상관없이 수학이라는 과목의 특성상 교과목에 대한 학생들의 흥미에서 A, B 두 클래스에 속한 학생들 사이에 큰 차이가 있었으며 이것이 강의의 효과성에 작용하여 강의평가 결과에도 영향을 미쳤을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구의 사례는 선행연구에서 찾아보기 어려운 학생 특성에 의한 강의평가결과 차이의 해석에서 학생 특유적 가설을 뒷받침하는 좋은 사례임을 알 수 있다.
두 번째는 타당성 가설(the validity hypothesis)인데, 즉 보다 효과적으로 강의를 진행하는 교수는 학생들로 하여금 보다 열심히 공부하도록 하며 이를 통해 보다 나은 성적을 얻을 수 있게 한다는 해석 또한 동일 교수, 동일 방식에 의한 강의이므로 해당이 안 된다. 마지막으로 학생 특유적 가설(the student characteristic hypothesis)에 관한 해석인데, 즉 특정 과목에 대한 학생의 사전(事前)적 흥미와 같이 강의와 상관없이 존재해왔던 학생의 특성이 강의의 효과에 영향을 미치고, 결과적으로 강의평가에 영향을 미친다는 해석은 본 논문의 사례를 통해 충분히 뒷받침 된다고 볼 수 있다. 다시 말하면 강의와 상관없이 수학이라는 과목의 특성상 교과목에 대한 학생들의 흥미에서 A, B 두 클래스에 속한 학생들 사이에 큰 차이가 있었으며 이것이 강의의 효과성에 작용하여 강의평가 결과에도 영향을 미쳤을 것으로 판단된다.
본 논문에서 살펴본 여러 가지 통계적 증거에 의하지 않고도 두 분반 강의를 담당한 교수자로서 강의평가 점수의 차이는 학생 특유성에 기인한다는 판단을 하는 데에 전혀 주저함이 없을 정도로 두 집단의 차이는 성적과 수업분위기 등에서 매우 뚜렷하였다. 물론 수학과목의 특성상, 이와 같은 현상이 나타날 가능성이 높으며 이와 관련된 연구(문권배, 2010)도 찾아볼 수 있다.
또 학생들의 수강신청 시에도 강의평가점수를 공개함으로써 교수자의 다음 강좌개설에도 영향을 미칠 수 있게 하고 있다. 본 논문의 사례에서는 이와 같이 교수의 업적 평가 등에 광범위하게 이용되는 학생들에 의한 교수의 강의평가가 어떤 경우에는 매우 불합리해 보일 정도로 편향된 결과를 산출하는 도구가 되어버린다는 사실을 알 수 있게 해준다.
대학 강의평가에 대한 논문들을 분석한 최근의 한 연구(양길석, 2014)에서는 그동안 국내에서 연구된 대학 강의평가 영향 요인들을 추출·분류했을 때, 연구에 활용된 변인들을 학생, 교수, 강좌 특성의 세 범주로 구분할 수 있다고 하였다. 여러 논문들을 종합 분석한 결과, 강의평가 결과에 영향을 줄 것으로 설정한 학생 특성으로 학년, 성적, 성별, 수업참여도, 학과 등의 요인들이 사용되었고, 직위, 연령, 성별, 강의 구성 및 활동 등의 요인들이 교수 특성으로, 이수구분, 강의규모, 개설학과, 강의방식 등의 변인이 강좌 특성으로 주로 다루어졌음을 소개하고 있다. 본 연구에서는 교수 특성과 강좌 특성이 동일한 조건 하에서 상이한 강의평가 결과가 나타난 사례를 통해 학생 특성 요인에 의한 강의평가 결과를 살펴보고자 한다.
이 연구에서는 강의평가에 영향을 미칠 수 있는 요소로서 중간·기말고사, 출석, 기타 (보고서) 등으로 구성되는 평가 비율에 있어서 출석점수의 비울이 높을수록 강의평가의 평균은 높은 것으로 발표하고 있다.

후속연구

물론 본 논문의 사례가 지금까지 널리 이용되었던 강의평가의 여러 가지 순기능을 무력화시킬 수는 없겠지만 좀 더 정교하고 합리적인 평가도구가 필요함을 시사해준다고 할 수 있다. 최근, 강의평가 점수에서 학생특성을 포함한 여러 요인에 의한 영향력을 상쇄하기 위한 연구(오숙영, 2015)가 발표되고 있으나 학생들의 기대 성적이 아닌 교과목 흥미도와 같이 사전적 학생의 특유성을 고려한 연구는 찾아보기 어렵다.
본 논문의 사례는 기존 연구에서 보기 드물게 강의평가에서 학생 성적을 제외한 거의 모든 영향 요인들이 통제된 것으로서 학생 특유적 가설에 관한 해석을 뒷받침하는데 매우 적절하게 이용될 수 있다. 여러 선행 연구에서도 학생 성적과 강의평가와의 관계를 다루고 있지만 모두 다수의 이질적인 클래스를 대상으로 하고 있으므로 본 사례와 같이 학생 특유적 가설을 뒷받침하는 데는 적절치 않다.
최근, 강의평가 점수에서 학생특성을 포함한 여러 요인에 의한 영향력을 상쇄하기 위한 연구(오숙영, 2015)가 발표되고 있으나 학생들의 기대 성적이 아닌 교과목 흥미도와 같이 사전적 학생의 특유성을 고려한 연구는 찾아보기 어렵다. 본 논문의 사례를 통해 학생에 의한 강의평가 점수를 보정하기 위해서 좀 더 정교한 방법을 제안하는 후속 연구가 이어지기를 기대한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	교수-학습 체제는 크게 어떻게 구성되는가?	교수-학습 체제는 크게 교육목표, 교육내용, 교육방법, 교수자, 학생, 그리고 환경으로 구성된다. 교수-학습 과정은 사전에 계획된 교육목표가 효과적, 효율적으로 달성될 수 있도록 교수 -학습 환경을 구성하고 구성요소간의 적절한 상호작용을 마련해야 한다.
	대학 강의평가 영향 요인들은 어떻게 구분되는가?	대학 강의평가에 대한 논문들을 분석한 최근의 한 연구(양길석, 2014)에서는 그동안 국내에서 연구된 대학 강의평가 영향 요인들을 추출·분류했을 때, 연구에 활용된 변인들을 학생, 교수, 강좌 특성의 세 범주로 구분할 수 있다고 하였다. 여러 논문들을 종합 분석한 결과, 강의평가 결과에 영향을 줄 것으로 설정한 학생 특성으로 학년, 성적, 성별, 수업참여도, 학과 등의 요인들이 사용되었고, 직위, 연령, 성별, 강의 구성 및 활동 등의 요인들이 교수 특성으로, 이수구분, 강의규모, 개설학과, 강의방식 등의 변인이 강좌 특성으로 주로 다루어졌음을 소개 하고 있다.
	학생에 의한 강의평가 결과가 오류가 많다고 보여지는 이유는 무엇인가?	본 연구는 현재 대부분의 대학에서 널리 사용되는 학생에 의한 강의평가 결과가 교수자의 강의 능력 및 그 효과성을 반영 한다고 보기에 많은 오류를 내포하고 있음을 단적으로 보여준다. 동일 교과목으로 동일 교수자가 매우 유사한 구성원으로 이루어진 두 클래스를 강의한 결과로 획득한 강의평가 점수에서 뚜렷한 차이가 있었기 때문이다. 대부분의 국립대학에서는 교수의 연봉 산정을 위한 업적평가에서 강의평가 점수가 높은 비중을 차지하고 있으며, 시간강사인 경우에는 하위 그룹에 속할 때 다음 학기 계약에서 제외되는 식의 강한 제재를 받을 수있다. 또한 강의평가 결과가 일정 점수 이하에 해당되면 반드시 강의개선계획서를 작성해야한다거나, ‘교수법 연수 프로그램’ 등을 이수하도록 의무화하고 있다. 또 학생들의 수강신청 시에도 강의평가점수를 공개함으로써 교수자의 다음 강좌개설 에도 영향을 미칠 수 있게 하고 있다. 본 논문의 사례에서는 이와 같이 교수의 업적 평가 등에 광범위하게 이용되는 학생들에 의한 교수의 강의평가가 어떤 경우에는 매우 불합리해 보일 정도로 편향된 결과를 산출하는 도구가 되어버린다는 사실을 알 수 있게 해준다.

참고문헌 (8)

양길석(2014). 대학 강의평가 영향 요인에 대한 메타 연구. 교육방법연구, 26(2), 293-322
박완성(2010). 교양 학과목 교수방법과 강의평가에 대한 연구. 교양교육연구, 4(2), 29-44
오숙영(2015). 강의평가점수 영향력 요인에 대한 사후조정 연구. 교육평가연구, 28(4), 1225-1254
류춘호.이정호(2003). 대학의 강의평가에 영향을 미치는 학생관련 요인에 관한 연구. 경영학교육, 32(3), 789-807
Marsh, H. W.(1984). Student Evaluation of University Teaching: Dimensionality, Reliability, Validity, Potential Biases, and Utility. J. of Educational Psychology, 76, 707-754

상세보기
최보금.김재웅(2013). 위계적 선형모형을 활용한 대학생 강 의평가 관련 요인 탐색: 무성의 응담의 영향을 중심으로. 열린 교육연구, 21(1), 77-100.
손충기.김영태(2007). 수업평가 관련 변인에 따른 수업평가 결과 차이 탐색 연구. 교육평가연구, 20(2), 1-24
문권배(2010). 수학강좌의 강의평가에 대한 문제점 연구. 한국수학교육학회지(수학교육논문집), 24(4), 909-922

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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