[논문]공학계열 대학생들의 교과목 성적과 K-CESA 핵심역량의 관계 분석

황지원; 김학진; 송오성

doi:10.18108/jeer.2016.19.4.35

문제 정의

이 연구에서는 대학생의 교과목 성적과 핵심역량 간의 관계를 고찰하고자 서울시립대학교 공학계열 학생들을 대상으로 실시한 K-CESA 결과와 참여한 학생들의 교과목 성적을 매칭 하여 둘 사이의 관계를 여러 측면에서 살펴보았다.
이 연구에서는 대학생의 학습성과를 대리할 수 있는 변수로 주요 교과영역 성적을 설정하고 핵심역량과의 관계를 고찰해 보고자 한다. 특히 핵심역량의 특성상 개별 영역에 따른 편차가 존재함을 전제하고, 주요 영역에 대한 K-CESA 결과와 특정 교과목의 성적 간의 관계를 살펴보고자 하였다.
그럼에도 불구하고 대학에서의 학습 성취도에 대한 측정개념으로서 핵심역량에 대한 연구가 미흡한 이유는 대학 생의 핵심역량에 대한 관심이 아직 시범 단계에 머물러 있기 때문이라고 할 수 있다(최정윤, 2009). 이 연구에서는 이러한 한계점을 인식하고 탐색적인 차원에서 교과목 성적과 핵심역량의 관계를 분석해보고자 하는 것이다,
특히 핵심역량의 특성상 개별 영역에 따른 편차가 존재함을 전제하고, 주요 영역에 대한 K-CESA 결과와 특정 교과목의 성적 간의 관계를 살펴보고자 하였다. 이것을 측정학적인 용어로 기술하면, 검사-준거 관련성에 입각한 공인타당도를 확인하는 과정이라고 할 수 있는데 구체적으로 이 연구 에서는 K-CESA 핵심역량 점수와 주요 교과영역 성적 간의 상관을 검토하여 K-CESA 핵심역량 점수의 학습 성취도 개념으로서의 사용 가능성에 대해 확인해보고자 하였다. 역량에는 다양한 조건들이 많은 영향을 미치기 때문에 학생에 따른 편향을 제거하기 위하여 서울시립대학교 공학계열 학생들로 대상자를 한정하여 분석을 실시하였다.
이러한 질문에 답하기 위하여, 본 연구에서는 학생들의 각영역별 교과목 점수와 핵심역량의 각 세부영역별 점수의 관계를 다각도로 분석해 보았다. 특정한 교과목을 이수하는 것이 특정한 핵심역량을 향상시키는 데에 도움을 줄 수 있는지를 검토하여, 대학에서의 핵심역량 향상을 위한 구체적인 제안을 제시하고자 하는 것이다.
이번에는 학생들의 핵심역량 점수에 영향을 미치는 요인들을 회귀분석을 통해 종합적으로 살펴보고자 한다. 학생들의 개인 배경 변수를 통제한 이후에도 특정 교과목의 성적이 영향을 미치는지를 검토하기 위한 것이다.
이러한 질문에 답하기 위하여, 본 연구에서는 학생들의 각영역별 교과목 점수와 핵심역량의 각 세부영역별 점수의 관계를 다각도로 분석해 보았다. 특정한 교과목을 이수하는 것이 특정한 핵심역량을 향상시키는 데에 도움을 줄 수 있는지를 검토하여, 대학에서의 핵심역량 향상을 위한 구체적인 제안을 제시하고자 하는 것이다.
이 연구에서는 대학생의 학습성과를 대리할 수 있는 변수로 주요 교과영역 성적을 설정하고 핵심역량과의 관계를 고찰해 보고자 한다. 특히 핵심역량의 특성상 개별 영역에 따른 편차가 존재함을 전제하고, 주요 영역에 대한 K-CESA 결과와 특정 교과목의 성적 간의 관계를 살펴보고자 하였다. 이것을 측정학적인 용어로 기술하면, 검사-준거 관련성에 입각한 공인타당도를 확인하는 과정이라고 할 수 있는데 구체적으로 이 연구 에서는 K-CESA 핵심역량 점수와 주요 교과영역 성적 간의 상관을 검토하여 K-CESA 핵심역량 점수의 학습 성취도 개념으로서의 사용 가능성에 대해 확인해보고자 하였다.
이번에는 학생들의 핵심역량 점수에 영향을 미치는 요인들을 회귀분석을 통해 종합적으로 살펴보고자 한다. 학생들의 개인 배경 변수를 통제한 이후에도 특정 교과목의 성적이 영향을 미치는지를 검토하기 위한 것이다. 종속변수로는 각 핵심역량을 투입하였고, 예측변수로는 성별(남 1/여 0), 지역(수도권 1/비수도권 0), 학적(졸업생 1/미졸업생 0), 인증(인증프로그램 1/ 비인증프로그램 0), 기초설계 평점, 요소설계 평점, 종합설계 평점, MSC 평점, 전문교양 평점 등의 변수를 투입하였다.

제안 방법

가장 먼저 실시한 분석은 교과목 성적 간의 상관관계 분석, 핵심역량 세부영역 간의 상관관계 분석, 그리고 교과목 성적과 핵심역량 세부영역 간의 상관관계 분석이다. 다음의 [Table 5], [Table 6], [Table 7]은 두 변수군을 대상으로 한 각각의 상관계수를 영역별로 나누어 제시한 것이다.
첫 번째로 상관분석을 사용하였는데 교과목 성적들 간의 상관과 세부 핵심역량들 간의 상관분석을 실시하여, 교과목의 특성과 각 핵심역량의 특징을 확인하였다. 그리고 교과목 성적과 핵심역량 간의 상관관계를 분석함으로써 특정한 교과목의 성적과 세부적인 핵심역량의 상관관계를 파악하였다.
끝으로 이 연구에서는 교과목 성적과 핵심역량의 상관관계만을 분석하였다. 상관관계란 두 변수 간의 관계를 알려주는 중요한 지표이기는 하지만, 인과관계의 방향에 대해서는 설명해 주는 바가 없으며, 두 변수가 관계를 갖게 되는 내부적인 이유 에 대해서는 알려주지 못한다.
예를 들어, OECD의 AHELO(Assessment of Higher Education Learning Outcomes) 같은 경우는 고등교육의 학습 성과를 측정하고 국제적으로 비교하기 위한 프로젝트이다. 이 검사는 사고력, 추론력, 문제해 결력 등을 다루는 일반적인 핵심역량 평가와 전공능력 평가로 구성되어 있다. 미국에서 사용되는 대표적인 대학교육 성과평가 도구인 CLA(Collegiate Learning Assessment)는 비판적 사고력, 분석적 논리력, 작문, 정보의 해석･분석･추론･종합하는 역량, 의사소통역량을 통합적으로 측정하는 도구로 알려져 있다.
특히 대학들로 하여금 핵심역량 중심으로의 교육과정 개편을 주문하기 시작하면서부터 고등교육 환경에서의 핵심역량의 중요성이 더욱 커지고 있으며, 이 과정에서 대표적으로 활용되는 핵심역량 진단검사가 바로 K-CESA이다. 이 검사에서는 핵심역량 요소를 의사소통역량, 글로벌역량, 자원정보기술의 활용역량, 종합적사고력, 대인관계 역량, 자기 관리역량의 6가지 영역으로 나누어 대학생들의 핵심역량을 진단한다. 6개 영역의 정의와 각각의 검사 구성 내용은 다음의 [Table 1]에 자세히 제시되어 있다.
이 연구에서는 ‘전문교양’ 교과목과 ‘MSC(수학, 기초과학, 컴퓨터)’ 교과목은 이름 그대로 사용되었으며, 공학주제 중 ‘설계’ 교과목은 설계전체, 기초설계, 요소설계, 종합설계의 4 개 영역으로 구분하여 제시하였다.
학생들의 개인 배경 변수를 통제한 이후에도 특정 교과목의 성적이 영향을 미치는지를 검토하기 위한 것이다. 종속변수로는 각 핵심역량을 투입하였고, 예측변수로는 성별(남 1/여 0), 지역(수도권 1/비수도권 0), 학적(졸업생 1/미졸업생 0), 인증(인증프로그램 1/ 비인증프로그램 0), 기초설계 평점, 요소설계 평점, 종합설계 평점, MSC 평점, 전문교양 평점 등의 변수를 투입하였다. 이연구는 탐색적인 성격을 갖기 때문에 어떤 변수가 가장 큰 예측력을 갖는지 확인하기 위하여 단계선택(stepwise) 방식의 다중회귀분석을 실시하였다.
이 연구에서는 교과목 성적과 대학생의 핵심역량 간의 관계를 파악하기 위하여 다음과 같은 분석 방법을 사용하였다. 첫 번째로 상관분석을 사용하였는데 교과목 성적들 간의 상관과 세부 핵심역량들 간의 상관분석을 실시하여, 교과목의 특성과 각 핵심역량의 특징을 확인하였다. 그리고 교과목 성적과 핵심역량 간의 상관관계를 분석함으로써 특정한 교과목의 성적과 세부적인 핵심역량의 상관관계를 파악하였다.
두 번째로는 집단별 차이를 확인하기 위한 분산 분석을 실시 하였다. 학생의 배경 변수를 기준으로 각 집단 간에 성적이나 핵심역량의 차이가 어떻게 나타나는지를 확인하였으며 이를 통해 배경 변수에 따른 성적이나 핵심역량의 차이를 분석해 보았다.
세 번째로는 핵심역량에 영향을 미치는 변수를 확인하기 위하여 중다회귀분석 방법을 사용하였다. 학생의 핵심역량을 종속변 수로 두고 어떠한 변수가 가장 영향을 미치는지를 분석하였고 이를 통해 핵심역량과 교과목의 관계를 보다 심도 있게 논의하였다.
이 중에서 각 영역별로 응답을 하지 않았거나 불성실하게 응답한 14명을 제외하고 204명을 1 차적으로 분석 대상자로 삼았다. 한편 대상 학생들에 대한 개인 배경 정보(성별, 학년, 지역, 학적, 인증여부 등)와 교과목 이수 정보(성적)를 추가로 확보하였다. 분석 대상에 대한 자세한 정보는 다음의 [Table 3]에 제시되어 있다.

대상 데이터

이것을 측정학적인 용어로 기술하면, 검사-준거 관련성에 입각한 공인타당도를 확인하는 과정이라고 할 수 있는데 구체적으로 이 연구 에서는 K-CESA 핵심역량 점수와 주요 교과영역 성적 간의 상관을 검토하여 K-CESA 핵심역량 점수의 학습 성취도 개념으로서의 사용 가능성에 대해 확인해보고자 하였다. 역량에는 다양한 조건들이 많은 영향을 미치기 때문에 학생에 따른 편향을 제거하기 위하여 서울시립대학교 공학계열 학생들로 대상자를 한정하여 분석을 실시하였다.
이 연구에서 사용한 자료는 2015년 서울시립대학교 공학계열 학생들의 K-CESA 응시 자료이다. 처음에 K-CESA에 응시한 학생수는 218명이었다.
처음에 K-CESA에 응시한 학생수는 218명이었다. 이 중에서 각 영역별로 응답을 하지 않았거나 불성실하게 응답한 14명을 제외하고 204명을 1 차적으로 분석 대상자로 삼았다. 한편 대상 학생들에 대한 개인 배경 정보(성별, 학년, 지역, 학적, 인증여부 등)와 교과목 이수 정보(성적)를 추가로 확보하였다.
이 연구에서 사용한 자료는 2015년 서울시립대학교 공학계열 학생들의 K-CESA 응시 자료이다. 처음에 K-CESA에 응시한 학생수는 218명이었다. 이 중에서 각 영역별로 응답을 하지 않았거나 불성실하게 응답한 14명을 제외하고 204명을 1 차적으로 분석 대상자로 삼았다.

데이터처리

두 번째로는 집단별 차이를 확인하기 위한 분산 분석을 실시 하였다. 학생의 배경 변수를 기준으로 각 집단 간에 성적이나 핵심역량의 차이가 어떻게 나타나는지를 확인하였으며 이를 통해 배경 변수에 따른 성적이나 핵심역량의 차이를 분석해 보았다.
세 번째로는 핵심역량에 영향을 미치는 변수를 확인하기 위하여 중다회귀분석 방법을 사용하였다. 학생의 핵심역량을 종속변 수로 두고 어떠한 변수가 가장 영향을 미치는지를 분석하였고 이를 통해 핵심역량과 교과목의 관계를 보다 심도 있게 논의하였다.
종속변수로는 각 핵심역량을 투입하였고, 예측변수로는 성별(남 1/여 0), 지역(수도권 1/비수도권 0), 학적(졸업생 1/미졸업생 0), 인증(인증프로그램 1/ 비인증프로그램 0), 기초설계 평점, 요소설계 평점, 종합설계 평점, MSC 평점, 전문교양 평점 등의 변수를 투입하였다. 이연구는 탐색적인 성격을 갖기 때문에 어떤 변수가 가장 큰 예측력을 갖는지 확인하기 위하여 단계선택(stepwise) 방식의 다중회귀분석을 실시하였다. 이 방식은 종속변수에 대하여 예측력이 가장 큰 변수부터 포함시키는 방식으로 투입변수들간의 상대적인 효과의 크기를 비교할 수 있는 장점이 있다.

성능/효과

MSC 교과목의 경우에는 자원정보기술의 활용역량과 종합적 사고력에 관련이 있는 것으로 나타났다. K-CESA의 자원정보 기술 활용역량은 구체적인 수학적·과학적 능력의 측정과 일부 유사한 특성을 보이지만 종합적사고력은 그렇지 않다(진미석외, 2011).
자원정보기술의 활용 역량에 대해서는 2개의 예측변수가 포함되었는데, 인증 여부와 MSC 평점이었다. 공학교육인증 프로그램 학생일수록 3.644점높은 자원정보기술의 활용역량을 보이고, MSC 평점이 1점 높아질 때마다 2.284점 높은 자원정보기술의 활용역량을 보이는 것으로 나타났다. 종합적사고력에는 3가지의 예측변수가 포함 되었다.
960만큼 높아지는 것으로 나타났다. 다음으로 대인관계역량에 대해서는 남학생이 여학생에 비해서 3.334점 높은 대인관 계역량을 보이는 것으로 나타났다. 자원정보기술의 활용 역량에 대해서는 2개의 예측변수가 포함되었는데, 인증 여부와 MSC 평점이었다.
다음으로 중다회귀분석 결과를 보면 역량별로 가장 큰 영향을 미치는 예측변수가 상이하게 나타났다. 자기관리역량에는 요소설계과목 평점이 가장 큰 영향을 미쳤으며, 대인관계역량 에는 남학생들의 역량이 높은 것으로 나타났다.
다음으로 핵심역량 점수는 평균 50점 표준편차 10점의 T점수로 제시되어 있는데, 자기관리역량이 50.28로 가장 낮았고, 자원정보기술의 활용역량이 56.32로 가장 높게 나타났다. 그외의 핵심역량들은 52~54점 정도에 분포하고 있었다.
[Table 9]를 보면, 총평점과 종합적사고력의 상관이 통계적 으로 유의하게 나타나는 것을 알 수 있다. 또한 자기관리역량과 대인관계역량에 대하여 전공 교과목이나 설계과목 점수가 유의한 상관을 보이는 것도 나타난다. 또한 인증프로그램 학생 들만을 대상으로 할 경우에는 요소설계 과목의 점수가 학생들의
먼저 상관분석 결과에 따르면, 종합설계과목을 제외하고는 대부분의 교과목 성적 간에 높은 상관관계가 관찰되었으며, 핵심역량 간에는 인지적 영역의 역량과 비인지적 영역의 역량끼리 높은 상관관계가 관찰되었다. 교과목 성적과 핵심역량 간에는 대부분의 전공 관련 성적과 자기관리역량간의 상관관계가 나타나고 있었다.
분석 결과를 보면, 각 핵심역량에 대하여 가장 크게 영향을 미치는 변수가 무엇인지를 알 수 있다. 먼저 자기관리역량에 대해서는 설계과목이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 요소설계 평점이 1점 높을수록 자기관리역량 점수가 2.
먼저 자기관리역량에 대해서는 설계과목이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 요소설계 평점이 1점 높을수록 자기관리역량 점수가 2.960만큼 높아지는 것으로 나타났다. 다음으로 대인관계역량에 대해서는 남학생이 여학생에 비해서 3.
종합적사고력에는 3가지의 예측변수가 포함 되었다. 인증 여부, 수도권 여부, MSC 평점이 그것인데, 인증 프로그램 학생일수록 3.632점 높은 종합적사고력을 보이고, 수도권 학생일수록 2.355점 높은 종합적사고력을 보였으며, MSC 평점이 1점 높아질 때마다 2.263점 높은 종합적사고력을 보이는 것으로 나타났다. 인증프로그램에 있으면서 MSC 평점이 높은 학생들에게서 자원정보기술의 활용역량과 종합적사고 력의 향상이 명확하게 드러나고 있다.
또한 중요한 차이는 학생이 공학교육인증 프로그램에 있는지 아닌지의 여부였다. 인증프로그램에 있는 학생들은 비인증프로 그램 학생들에 비해 대부분의 교과목 성적이 유의하게 높은 것으로 나타났으며, 이들은 자원정보기술의 활용역량과 종합적사 고력에서도 높은 점수를 보이고 있었다. 결국 대학에서 진행되는 공학교육인증 프로그램의 교육과정은 학생들의 학업성취를 높이고 특정 역량을 증진시키는 효과가 있는 것으로 볼 수 있었다.
다음으로 중다회귀분석 결과를 보면 역량별로 가장 큰 영향을 미치는 예측변수가 상이하게 나타났다. 자기관리역량에는 요소설계과목 평점이 가장 큰 영향을 미쳤으며, 대인관계역량 에는 남학생들의 역량이 높은 것으로 나타났다. 자원정보기술의 활용역량과 종합적사고력에 대해서는 인증프로그램 학생들의 해당 역량이 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타나 인증 프로그램에서의 학습성과 평가도구로 K-CESA를 활용하는 것이 타당하였다.
자기관리역량에는 요소설계과목 평점이 가장 큰 영향을 미쳤으며, 대인관계역량 에는 남학생들의 역량이 높은 것으로 나타났다. 자원정보기술의 활용역량과 종합적사고력에 대해서는 인증프로그램 학생들의 해당 역량이 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타나 인증 프로그램에서의 학습성과 평가도구로 K-CESA를 활용하는 것이 타당하였다. 대학 교육과정에서 MSC 교육의 효과를 높인다면 해당 핵심역량의 향상이 가능하다는 예측이 가능하였다.
521로 유의 하게 높은 편이었다. 전반적으로 자원정보기술의 활용역량이 다른 역량과의 상관이 비교적 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 K-CESA에서 설정한 6개 역량의 구조를 어느 정도 보여준다고 할 수 있다.
인증 여부에서 나타나는 차이에 기반을 두어 인증프로그 램에 있는 학생들만을 대상으로 상관분석을 다시 실시해 보면 교과목 성적과 핵심역량의 관계가 더욱 명확하게 나타났다. 전체 평점은 종합적사고력과 상관을 보이고, 요소설계과목 점수는 자원정보기술의 활용역량과 상관이 있었다.
인증프로그램 학생들이 전체적인 설계과목에서 성적이 높은 것으로 나타나고 있으며, 기초설계나 요소설계에서도 마찬가지로 인증프로그램 학생들의 성적이 높은 것으로 나타난다. 종합 설계에서도 인증프로그램 학생들의 성적이 높은 것은 사실이지만, 통계적으로 유의하지는 않은 것으로 나타났다. 똑같은 설계 과목을 수강하더라도 인증프로그램 학생의 성취도가 더 높으며, 이러한 성취도의 차이는 자원정보기술의 활용역량과 종합 적사고력 차이로 이어지는 것으로 볼 수 있다.
다만 종합설계에서만 일부 상관이 나타나지 않는 영역이 있었다. 종합설계과목은 전문교양이나 MSC 교과목 등 교양 교과목의 평점과 상관이 없는 것으로 나타났는데, 이것은 종합설계과목이 가장 높은 수준의 전공 교과목에 해당하기 때문에 일반적인 교양 능력을 다루는 교과목과는 다른 특성을 보인다는 것을 의미한다.
또한 남학생들에게는 교양 교과목의 성취도를 높이기 위한 방안도 마련되어야 할 것이다. 출신지역은 기초설계과목과 종합적사고력에 영향을 미쳤는데 수도권에 거주하는 학생일수록 기초설계과목 성적이 높고 종합적사고력도 높았다.
종합 적사고력과 자원정보기술의 활용역량은 공학교육인증 프로그 램을 통해서 학생들에게 키워주고자 했던 핵심역량이기 때문 이다(김학진, 송오성, 2015). 특히 MSC 교과목과 종합적사고 력의 관련을 볼 때, 이러한 특정한 교과목을 통해 학생들의 핵심역량을 향상시키고 그 결과를 K-CESA 진단을 통해 확인하는 것이 가능다고 할 수 있다.

후속연구

이러한 결과는 진미석(2013)의 연구에서 다루고 있듯이, 수도권 대학에서 역량의 천장효과로 인해 학년의 증가에 따른 일관된 결과가 나오지 않는 현상으로 볼 수 있다. 그렇다고 하더라도 추후 2학년 교과목의 특수성이 반영된 것은 아닌지 추가적인 연구가 필요하다고 할 수 있다. 졸업생과 휴학생의 차이는 대부 분의 교과목 성적에서 나타나고 있었다.
다음으로 이 연구는 우리나라의 특정 대학, 특정 계열의 학생들만을 대상으로 하였기 때문에 연구의 결과를 바로 일반화 시키기에는 무리가 있다. 이를 위해서는 K-CESA의 핵심역량과 교과목 성적의 관계가 다른 계열의 학생들, 혹은 다른 대학의 학생들에게도 유사하게 나타나는지를 검토함으로써 그 활용도를 높일 수 있을 것이다.
이를 위해서는 K-CESA의 핵심역량과 교과목 성적의 관계가 다른 계열의 학생들, 혹은 다른 대학의 학생들에게도 유사하게 나타나는지를 검토함으로써 그 활용도를 높일 수 있을 것이다. 만약 계열별로 대학별로 그 관계가 다르게 나타난다면 그것은 K-CESA 검사의 새로운 활용을 위한 시발점이 될 수 있을 것이다.
이 연구 결과에 근거하자면 K-CESA는 최소한 공학계열 학생의 일부 학업 성적과의 상관을 보임으로써 대학 교육의 성과지표로 사용 가능 하다는 점을 보여주고 있다. 물론 구체적으로 어떤 영역에서더 성과가 드러나고 어떤 영역에서 나타나지 않는지는 후속 연구를 통해 자세히 밝혀야 할 필요가 있을 것이다.
다음으로 이 연구는 우리나라의 특정 대학, 특정 계열의 학생들만을 대상으로 하였기 때문에 연구의 결과를 바로 일반화 시키기에는 무리가 있다. 이를 위해서는 K-CESA의 핵심역량과 교과목 성적의 관계가 다른 계열의 학생들, 혹은 다른 대학의 학생들에게도 유사하게 나타나는지를 검토함으로써 그 활용도를 높일 수 있을 것이다. 만약 계열별로 대학별로 그 관계가 다르게 나타난다면 그것은 K-CESA 검사의 새로운 활용을 위한 시발점이 될 수 있을 것이다.

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	우리나라 공학교육인증제는 어떻게 시작되었는가?	우리나라 공학교육인증제는 미국의 ABET (Accreditation Board for Engineering and Technology)를 모델로 하여 공학교육의 발전을 촉진하고 산업과 사회가 필요로 하는 실력을 갖춘 공학기술 인력을 배출하는 목적으로 2000년 한국공학교 육인증원(Accreditation Board for Engineering of Korea)을설립하면서 시작되었다. 공학교육인증의 취지는 수요지향 교육및 성과중심 교육 체계라고 할 수 있으며, 최근 많은 기업들이 신입직원 채용과정을 ‘스펙’ 중심에서 ‘직무능력’ 중심으로 점차 전환하면서 공학교육인증제도의 중요성이 대학 내에서 더욱 높아지고 있다.
	K-CESA에서 핵심역량 요소를 어떤 영역으로 나누어 진단하는가?	특히 대학들로 하여금 핵심역량 중심으로의 교육과정 개편을 주문하기 시작하면서부터 고등교육 환경에서의 핵심역량의 중요성이 더욱 커지고 있으며, 이 과정에서 대표적으로 활용되는 핵심역량 진단검사가 바로 K-CESA이다. 이 검사에서는 핵심역량 요소를 의사소통역량, 글로벌역량, 자원정보기술의 활용역량, 종합적사고력, 대인관계 역량, 자기 관리역량의 6가지 영역으로 나누어 대학생들의 핵심역량을 진단한다. 6개 영역의 정의와 각각의 검사 구성 내용은 다음의 [Table 1]에 자세히 제시되어 있다.
	핵심역량이란?	일반적으로 핵심역량이란 특정 영역에서 필요한 지식과 기술을 의미하기 보다는 다양한 상황에서 문제를 해결할 수 있는 지식, 기술, 태도를 포함하는 포괄적인 개념으로 사용되고 있다(진미석 외, 2011). 특히 최근에는 평생학습시대를 살아가는데 있어서 누구에게라도 토대가 되는 공통적이고 기본적인 삶의 능력을 의미하는 용어로 사용되며, 여전히 개념이 진화하는 중에 있다(임언 외, 2008).

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

공학계열 대학생들의 교과목 성적과 K-CESA 핵심역량의 관계 분석
The Relationship between Course Grades and the K-CESA Core Competencies for Engineering Students 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

데이터처리

성능/효과

후속연구

질의응답

참고문헌 (19)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

공학계열 대학생들의 교과목 성적과 K-CESA 핵심역량의 관계 분석 The Relationship between Course Grades and the K-CESA Core Competencies for Engineering Students 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

데이터처리

성능/효과

후속연구

질의응답

참고문헌 (19)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

김학진 (3) 송오성 (142)

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

공학계열 대학생들의 교과목 성적과 K-CESA 핵심역량의 관계 분석
The Relationship between Course Grades and the K-CESA Core Competencies for Engineering Students 원문보기

AI 본문요약
AI-Helper