[논문]대학생의 학습참여가 학습성과에 미치는 영향에 대한 사례 연구

조진숙; 전영미

doi:10.5392/jkca.2019.19.01.524

대학생의 학습참여가 학습성과에 미치는 영향에 대한 사례 연구
A Case Study on Effect Analysis of Students' Engagement and Learning Outcomes in Higher Education 원문보기

한국콘텐츠학회논문지 = The Journal of the Korea Contents Association, v.19 no.1, 2019년, pp.524 - 534

조진숙 (수원대학교 교수학습개발센터) , 전영미 (수원대학교 교육대학원)

초록
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본 연구의 목적은 대학에서 제공하는 교과와 비교과 프로그램에 학생들이 얼마나 능동적으로 참여하는지에 대한 실태를 파악하고, 학습참여가 학습성과에 어떤 영향을 미치는지 살펴보는 것이다. 이를 위해 2017년 수도권 소재 대학 소속의 학생 중 대학교육협의회에서 실시하는 학부교육 실태조사(K-NSSE)에 참여한 392명을 대상으로 학업도전, 교우와 학습, 고효과프로그램의 세 영역에서 학습전략, 반성 통합학습, 고차원 학습, 능동 협동학습, 다양한 사람과 토론, 고효과프로그램의 6개 요인에 대한 학습참여를 분석하였다. 데이터 분석은 IBM SPSS 25.0 프로그램을 이용하여 빈도 분석, ANOVA, 상관 분석, 회귀 분석을 수행하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 먼저 학습참여 정도 분석에서는 고효과프로그램의 참여가 가장 낮았으며, 고차원 학습과 다양한 사람과 토론의 참여도 매우 낮았다. 특히 이공계열의 참여도가 가장 낮았다. 학습참여와 학습성과 간의 영향관계 분석에서는 고효과프로그램의 참여가 학습성과에 가장 많은 영향을 미쳤으며 고차원 학습과 다양한 사람들과 토론이 그 다음이었다. 이상의 연구 결과를 토대로 본 연구에서는 학습성과에 정적인 영향을 미치는 교과 및 비교과 프로그램의 참여를 활성화하기 위해 교과 및 비교과 교육과정의 통합 설계가 필요함을 제안하였다. 또한 고효과프로그램이 학생들의 성공경험에 영향을 미쳐 학습성과를 향상시키는 중요한 요인이라는 점을 고려하여 다양한 고효과프로그램의 개발과 운영, 그리고 고차원학습과 다양한 사람과의 토론이 가능한 수업 설계 등에 대한 지원이 필요함을 제안하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study was to analyze the students' engagement in regular curriculum and extra-curriculum and its effects on learning outcomes in higher education. Students' engagement was analysed by high order learning, reflective and integrative learning, learning strategies, collaborative learning, discussions with diverse others, and high impact activities. To achieve the purpose of this study, 392 students joined in K-NSSE were participated. To analyze the datum, frequency analysis, ANOVA, correlation analysis, and regression analysis were performed using IBM SPSS 25.0 program. The following results were obtained. First, students' engagement was generally very low, especially in high impact activities which has an effect on the students' achievement. And compared to the students' engagement in the college of humanity and social science, the students' engagement in engineering college were very low. Learning outcomes were influenced by the high impact activities, high-order learning, and discussions with diverse others. So to reinforce students' engagement in learning process, this study proposed a curriculum-extracurriculum integrated system. And to improvement students' engagement, teaching and learning support programs including high impact activities. high order learning, and discussions with diverse others were proposed to be developed and operated.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 이러한 노력과 같은 선상에서 대학의 수업과 비교과 프로그램에 학생들이 어느 정도 참여하고 있으며, 이러한 학습참여가 학습성과와 어떤 관련이 있는지에 대하여 수도권에 위치한 대학의 사례를 중심으로 분석하고자 한다. 본 연구는 개별 대학 수준에서도 대학교육의 질 제고를 위해 학습참여와 학습성과에 대한 분석이 매우 중요하다는 것을 인식시키고, 이를 바탕으로 교육과정의 정책 및 실천 방향을 결정하는데 필요한 기초자료를 제공하는데 그 의의가 있다고 할 수 있다.
본 연구는 앞서의 여러 학자들이 주장한 바와 같이 학습 참여를 대학이 제공하는 교육활동에 학생 스스로가 적극적으로 몰입하는 노력이라고 보고자 한다. 대학생의 학습참여를 이렇게 적극적인 의미로 보는 것은 대학생이 교수의 지시나 대학 환경에 의해 영향을 받는 수동적인 존재로 이해하기보다 학습활동 주체로서의 특성을 강조하는 것이다.
본 연구는 이러한 노력과 같은 선상에서 대학의 수업과 비교과 프로그램에 학생들이 어느 정도 참여하고 있으며, 이러한 학습참여가 학습성과와 어떤 관련이 있는지에 대하여 수도권에 위치한 대학의 사례를 중심으로 분석하고자 한다. 본 연구는 개별 대학 수준에서도 대학교육의 질 제고를 위해 학습참여와 학습성과에 대한 분석이 매우 중요하다는 것을 인식시키고, 이를 바탕으로 교육과정의 정책 및 실천 방향을 결정하는데 필요한 기초자료를 제공하는데 그 의의가 있다고 할 수 있다.
본 연구의 목적은 수도권 소재 개별 대학의 학생들이 학습활동에 얼마나 능동적으로 참여하는지에 대한 실태를 파악하고 학습참여가 학습성과에 어떤 영향을 미치는지 살펴보는 것이었다.

가설 설정

첫째, 참여란 연속선상의 어떤 것으로, 학생들은 동일한 대상에 대해 각기 서로 다른 참여 정도를 보이며, 동일 학생이라도 대상에 따라 다른 참여정도를 보인다. 둘째, 참여는 질적이면서도 양적이다. 즉 참여는 질적으로도 양적으로도 측정할 수 있다.
둘째, 학습참여의 정도는 학년별, 계열별로 차이가 있는가?

제안 방법

유현숙, 이정미, 최정윤, 김민희, 변현정, 최보금(2014)은 전국적인 수준에서 대학 교수-학습과정을 분석하는연구에서 능동적·협력적 학습활동 지표와 학업 외 활동지표 등을 통해 대학생들의 적극적인 학습참여를 분석하였다. 구체적으로 수업에서 협력학습, 고차적 사고활동, 그리고 스터디 활동 등의 참여와 국제화 활동, 다양성 경험, 학내 학생활동, 봉사활동, 아르바이트 등의 참여를 분석하였다[16].
그리고 적극적인 학습참여를 분석하기 위한 영역 및 도구로는 이미 여러 실증 연구결과와 이론적 검토로 타당성이 검증된 배상훈 외의 연구도구인 K-NSEE를 사용하고자 한다. 다만 본 연구에서는 학습참여를 학생 스스로가 적극적으로 몰입하는 노력이라는 의미로 보았기 때문에 배상훈 외의 연구에서 분석한 다섯 가지 영역 중 교수, 교직원, 대학의 지원 부분을 제외한 학업도전, 교우와 학습, 그리고 고효과프로그램의 세 영역을 중심으로 분석하고자 한다.
본 연구에서 사용한 설문도구는 배상훈 외(2015)가 미국 대학에서 학습경험의 질과 성과를 측정하기 위해 학생들의 인식을 조사한 NSSE를 한국 대학의 특성에 맞게 수정 및 보완하여 타당성을 검증한 K-NSSE이다[10][22]. 도구개발과정에서 연구자들은 미국의 NSSE 진단도구가 한국 대학의 맥락에서 어떠한 요인 구조로 나타나는지를 확인하기 위하여 탐색적 요인분석을 실시하여 신뢰도를 확보하였고, 확인적 요인분석을 수행하여 모델의 적합도를 증명하였다[10]. 이 연구(2015)에서 추출된 요인은 고차원 학습, 반성·통합 학습, 학습전략, 능동·협동 학습, 다양한 집단과 토론, 교수-학생상호작용, 효과적인 교수활동, 교우와의 관계, 교직원과의 관계, 지원적 대학 환경 등 총 10개 요인이고 각 요인은 모두 .
이 연구에서는 학습참여 영역을 학업도전(고차원학습, 반성적 · 통합적 학습, 학습전략), 교우와 학습(능동적 · 협동적 학습, 다양한 집단과 토론경험), 교수와 경험(교수-학생 상호작용, 효과적인 교수), 대학환경(교우와 관계, 교직원과의 관계, 지원적 대학환경)의 4가지로 선정하였다.
이 중 본 연구에서는 학업도전 영역의 학습전략, 반성·통합 학습, 고차원학습을, 교우와 학습 영역의 능동·협력학습, 다양한 사람과 토론, 그리고 고효과프로그램을 독립변인으로 하고, 학습성과를 종속변인으로 설정하여 분석하고자 한다.
측정도구에서 학습참여 요인 6개과 학습성과 요인에 대해 어느 정도 참여하였는지 4점 척도를 사용하였으며, 모두 60점 만점으로 점수를 변환하여 요인간 분석 및 비교가 용이하도록 하였다. 연구문제의 검증을 위하여 IBM SPSS 25.
학습참여 요인과 학습성과의 관계를 알아보기 위하여 학습전략, 반성·통합학습, 고차원학습, 능동·협동학습, 다양한 사람과 토론, 고효과프로그램과 학습성과 간의 상관분석을 실시하였다.

대상 데이터

본 연구의 대상은 경기도 소재 A대학에 재학중인 학생들로, 2017년에 대학교육협의회에서 시행한 온라인학부교육 실태조사에 참여한 응답자중 불성실한 응답자를 제외한 382명이다.

데이터처리

계열별 차이가 있는 요인들에 대해서도 어느 계열의 차이에 기인하는지 알아보기 위하여 사후검증(Scheffe)을 실시하였다. 그 결과 유의수준에서 확인되는 요인에 대해 [표 8]과 같이 정리하였다.
다음으로 계열별 학습참여의 차이와 학습성과의 차이가 있는지 알아보기 위하여 학생들의 집단을 인문사회계열, 이공계열, 예체능계열의 3개 집단으로 범주화하여 분산분석(ANOVA)을 실시하였다. 계열별 사례수와 학습참여의 각 요인 및 학습성과에 대한 평균과 표준편차는 [표 6]과 같다.
측정도구에서 학습참여 요인 6개과 학습성과 요인에 대해 어느 정도 참여하였는지 4점 척도를 사용하였으며, 모두 60점 만점으로 점수를 변환하여 요인간 분석 및 비교가 용이하도록 하였다. 연구문제의 검증을 위하여 IBM SPSS 25.0 프로그램을 사용하여 빈도분석(Frequency analysis), 분산분석(ANOVA), 상관분석(Correlation analysis), 회귀분석(Regression Analysis)을 실시하였다.
학생들의 집단 특성에 따라 학습참여의 정도와 학습성과에 대한 차이가 있는지 알아보기 위해 분산분석(ANOVA)을 실시하였다. 학생들의 집단은 1, 2, 3, 4학년의 4개 집단으로 범주화하였다.
학습참여가 학습성과에 미치는 영향을 알아보기 위하여 학습전략, 반성·통합학습, 고차원학습, 능동·협동학습, 다양한 사람과 토론, 고효과프로그램을 독립변인으로, 학습성과를 종속변인으로 설정한 후 회귀분석을 실시하였다.

이론/모형

또한 이미 결정되어 있는 교육과정을 그대로 따르는 것이 아니라 자신만의 목적과 의지를 갖고 주도적으로 계획하고 실천하는 주체라는 점을 강조하는 것이다[17]. 그리고 적극적인 학습참여를 분석하기 위한 영역 및 도구로는 이미 여러 실증 연구결과와 이론적 검토로 타당성이 검증된 배상훈 외의 연구도구인 K-NSEE를 사용하고자 한다. 다만 본 연구에서는 학습참여를 학생 스스로가 적극적으로 몰입하는 노력이라는 의미로 보았기 때문에 배상훈 외의 연구에서 분석한 다섯 가지 영역 중 교수, 교직원, 대학의 지원 부분을 제외한 학업도전, 교우와 학습, 그리고 고효과프로그램의 세 영역을 중심으로 분석하고자 한다.
본 연구에서 사용한 설문도구는 배상훈 외(2015)가 미국 대학에서 학습경험의 질과 성과를 측정하기 위해 학생들의 인식을 조사한 NSSE를 한국 대학의 특성에 맞게 수정 및 보완하여 타당성을 검증한 K-NSSE이다[10][22]. 도구개발과정에서 연구자들은 미국의 NSSE 진단도구가 한국 대학의 맥락에서 어떠한 요인 구조로 나타나는지를 확인하기 위하여 탐색적 요인분석을 실시하여 신뢰도를 확보하였고, 확인적 요인분석을 수행하여 모델의 적합도를 증명하였다[10].

성능/효과

넷째, 계열별로 비교한 결과에서 학습전략, 반성·통합학습, 고차원학습, 다양한 사람과 토론의 참여정도에 차이가 있는 것으로 나타났다.
다섯째, 학생들의 학습참여와 학습성과 간의 관계를 살펴보면 각 요인 간에는 정적상관관계가 있음을 알 수 있다. 즉 학습참여가 높으면 학습성과도 높다는 것이다.
둘째, 교우와 학습의 하위요인에서는 다양한 사람과의 토론이 표준화계수 .106, t값 2.129(p<.034)로 유의수준에서 학습성과에 영향을 미쳤으나, 능동·협동학습은 학습성과에 영향을 미치지 않았다.
둘째, 학생들의 학습참여 정도를 각 영역에서 구체적으로 살펴보면 학업도전에서는 고차원학습의 참여가, 교우와 학습에서는 다양한 사람과 토론의 참여가 낮게 나타났다. 이 두 요인에 대한 참여율을 확대시키기 위하여 학생이 경제, 정치, 종교적으로 다른 학생들과 교류할 수 있는 교수법이나 수업에서 실제 문제를 새로운 상황에 적용해보는 활동을 강조하는 교수법, 또는 비교과 프로그램을 제안해볼 수 있다.
마지막으로 학습참여에 해당하는 6개 요인이 학습성과에 미치는 영향관계를 검증한 결과에서는 고차원학습, 다양한 사람과 토론, 고효과프로그램이 학습성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 그러므로 학생들의 학습성과를 위해서는 먼저 대학의 수업이 학생들에게 적용, 분석, 판단, 종합과 같은 고차원적인 과업을 수행할 수 있도록 설계되어야 할 것이다.
셋째, 학습참여 요인 중 고효과프로그램의 참여율이 가장 낮게 나타났다. 반면 학습참여 요인과 학습성과와의 관계를 분석한 결과에서는 고효과프로그램의 참여가 학생들의 학습성과에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 고효과프로그램이 학생들의 성공경험에 영향을 끼쳐 결과적으로 학습성과를 높이는데 매우 중요한 변인[23]이라는 것을 반증하는 결과라고 볼 수 있다.
반성·통합학습, 학습전략, 능동·협동학습은 학습성과에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
50)점 높았다. 분석결과 전반적으로 이공계열이 타계열에 비해 학습참여율이 낮은 것을 알 수 있었다.
세 집단의 평균차이를 비교한 결과 아래의 [표 7]에서와 같이 학습전략, 반성·통합학습, 고차원학습, 다양한 사람과 토론에서 차이가 있는 것으로 나타났으며, 학습성과에서도 그룹 간 차이가 나타났다.
셋째, 고효과프로그램은 표준화계수 .204, t값 4.228(p=.000)로 유의수준에서 학습성과에 영향을 미치는 것을 알 수 있다.
셋째, 학습참여 요인 중 고효과프로그램의 참여율이 가장 낮게 나타났다. 반면 학습참여 요인과 학습성과와의 관계를 분석한 결과에서는 고효과프로그램의 참여가 학생들의 학습성과에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
즉 참여는 질적으로도 양적으로도 측정할 수 있다. 셋째, 학습참여의 질과 양은 학습과 발달의 양과 직접적으로 비례하며, 교육정책과 실천의 효과는 학생 참여를 증진시키기 위한 정책이나 실천과 직접적으로 관련된다고 본다[3]. 그러므로 교육이 의도한 성취를 내기 위해서는 단지 수업을 제공하는 것이 아니라 그 과정에서 학습과 발달에 에너지를 투입하도록 적극적인 참여를 강조하는 이론이라고 할 수 있다[13].
영향 관계를 살펴보면 학습참여 요인 중 고차원학습, 다양한 토론, 고효과프로그램이 학습성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 그 중 고효과프로그램의 영향력이 가장 큰 것으로 확인되었다. 반성·통합학습, 학습전략, 능동·협동학습은 학습성과에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
첫째, 연구대상 학생의 학습참여정도를 분석한 결과 해당 대학의 학생들은 학습참여의 모든 요인에서 낮은 참여율을 나타냈으며, 학습성과에 대한 보고에서도 낮게 응답하였다. 이러한 결과에 대해 학교는 학생들의 학습참여가 낮은 원인에 대해 다각적으로 파악할 필요가 있으며, 학생들이 학습활동에 적극적으로 참여할 수 있는 방안을 마련할 필요가 있다.
첫째, 학업도전의 하위 요인인 고차원학습, 반성·통합학습, 학습전략 중 고차원학습은 유의수준에서 학습성과에 영향을 미치는 반면 반성·통합학습과 학습전략은 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
839)점으로 낮은 참여도를 보였다. 최대점수 60점에 비교하면 전반적인 평균 참여도는 낮으며, 교우와 학습에 해당하는 다양한 사람과 토론은 매우 낮았다. 고효과프로그램의 참여율은 14.
학습전략은 계열 간의 차이가 확인되지 않았으나, 반성·통합학습, 고차원학습, 다양한 사람과 토론은 유의수준에서 집단 간 차이를 찾아볼 수 있었다.
회귀분석 결과, [표 10]에서와 같이 Durbin- Watson값은 1.862로 독립성가정을 만족하고, F=21.654 (Sig.000)으로 유의수준에서 회귀모형이 적합하며, 공차허용도도 모두 0.1 이상, VIF도 10보다 작은 값으로 다중공선성도 없는 것으로 확인되었다.

후속연구

본 연구는 단일 대학의 사례를 분석한 것으로 전체대학으로 일반화하는 데는 한계가 있다. 그러나 단일대학의 차원에서도 학생들의 학습참여가 대학교육의 질 제고에 매우 중요하다는 인식을 확산시키는데 의의가 있다.
둘째, 학생들의 학습참여 정도를 각 영역에서 구체적으로 살펴보면 학업도전에서는 고차원학습의 참여가, 교우와 학습에서는 다양한 사람과 토론의 참여가 낮게 나타났다. 이 두 요인에 대한 참여율을 확대시키기 위하여 학생이 경제, 정치, 종교적으로 다른 학생들과 교류할 수 있는 교수법이나 수업에서 실제 문제를 새로운 상황에 적용해보는 활동을 강조하는 교수법, 또는 비교과 프로그램을 제안해볼 수 있다.
또한 학생들의 학습성과를 향상시키기 위해 수업과 비교과프로그램에 어떤 참여를 어떻게 활성화시킬 것인가에 대한 방향성 제고에 필요한 기초자료를 제공해 줄 수 있다는 점에서도 의의가 있다. 추후 학습참여가 향상되었을 때 실제 어떤 학습성과가 나타났는지 탐색해보거나 계열간 학습참여의 정도가 다르게 나타나는 이유에 대해 고찰하는 연구를 추가로 제안해본다.
이러한 결과에 대해 학교는 학생들의 학습참여가 낮은 원인에 대해 다각적으로 파악할 필요가 있으며, 학생들이 학습활동에 적극적으로 참여할 수 있는 방안을 마련할 필요가 있다. 학생들의 학습참여가 저조한 이유가 학생의 역량이나 태도와 같은 내적인 요인인지, 교수, 시설, 교육과정 등의 외적인 요인인지에 대한 추가적인 조사와 분석을 통해 구체적인 방법을 강구해야 할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	대학에서 학습과정을 분석할 때 가장 중요하게 살펴보는 변인 중 하나는?	대학에서 학습과정을 분석할 때 가장 중요하게 살펴보는 변인 중 하나가 학습참여이다. 학습참여란 학생이 대학경험에 헌신하는 심리적이고 물리적인 에너지의 양, 일에 대한 투자 시간과 노력 등을 의미하는 것으로[3], 수업뿐만 아니라 수업 외 비교과 프로그램의 참여도 포함한다.
	수도권 소재 개별 대학의 학생들이 학습활동에 얼마나 능동적으로 참여하는지에 대한 실태를 파악하고 학습참여가 학습성과에 어떤 영향을 미치는지 살펴본 본 연구의 결론 및 제언은?	첫째, 연구대상 학생의 학습참여정도를 분석한 결과 해당 대학의 학생들은 학습참여의 모든 요인에서 낮은 참여율을 나타냈으며, 학습성과에 대한 보고에서도 낮게 응답하였다. 이러한 결과에 대해 학교는 학생들의 학습참여가 낮은 원인에 대해 다각적으로 파악할 필요가 있으며, 학생들이 학습활동에 적극적으로 참여할 수 있는 방안을 마련할 필요가 있다. 학생들의 학습참여가 저조한 이유가 학생의 역량이나 태도와 같은 내적인 요인인지, 교수, 시설, 교육과정 등의 외적인 요인인지에 대한 추가적인 조사와 분석을 통해 구체적인 방법을 강구해야 할 것이다. 둘째, 학생들의 학습참여 정도를 각 영역에서 구체적으로 살펴보면 학업도전에서는 고차원학습의 참여가, 교우와 학습에서는 다양한 사람과 토론의 참여가 낮게 나타났다. 이 두 요인에 대한 참여율을 확대시키기 위하여 학생이 경제, 정치, 종교적으로 다른 학생들과 교류할 수 있는 교수법이나 수업에서 실제 문제를 새로운 상황에 적용해보는 활동을 강조하는 교수법, 또는 비교과 프로그램을 제안해볼 수 있다. 셋째, 학습참여 요인 중 고효과프로그램의 참여율이 가장 낮게 나타났다. 반면 학습참여 요인과 학습성과와의 관계를 분석한 결과에서는 고효과프로그램의 참여가 학생들의 학습성과에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 고효과프로그램이 학생들의 성공경험에 영향을 끼쳐 결과적으로 학습성과를 높이는데 매우 중요한 변인[23]이라는 것을 반증하는 결과라고 볼 수 있다. 따라서 대학 차원에서 고효과프로그램을 기획·운영하고 실제 학생들의 프로그램 참여를 강화할 수 있는 방안을 고민할 필요가 있다. 예컨대 대학생들은 학점과 직접적인 관련이 없거나 학업부담감이 높은 프로그램의 참여에 소극적인 경우가 많으므로 이를 교과와 연계한 통합적 교육과정의 설계를 고려해볼 수 있겠다. 넷째, 계열별로 비교한 결과에서 학습전략, 반성·통합학습, 고차원학습, 다양한 사람과 토론의 참여정도에 차이가 있는 것으로 나타났다. 주시해야 할 점은 모든 영역에서 이공계열 학생들의 참여율이 인문사회계열이나 예체능계열의 학생들보다 낮다는 것이다. 이공계열 학생들의 학습전략에 어떠한 문제가 있는지, 교육과정이나 수업방법에 반성·통합학습이나 고차원학습을 위한 요소가 포함되었는지, 다양한 사람과 토론할 수 있는 기회가 주어지는지 등에 대한 분석과 해결에 대한 고찰이 필요하다. 다섯째, 학생들의 학습참여와 학습성과 간의 관계를 살펴보면 각 요인 간에는 정적상관관계가 있음을 알 수 있다. 즉 학습참여가 높으면 학습성과도 높다는 것이다. 따라서 학교는 학부교육의 질과 성과를 향상시키기 위해 학생들의 학습참여를 활성화할 수 있는 방안을 마련하는데 적극 노력하여야 할 것이다. 마지막으로 학습참여에 해당하는 6개 요인이 학습성과에 미치는 영향관계를 검증한 결과에서는 고차원학습, 다양한 사람과 토론, 고효과프로그램이 학습성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 그러므로 학생들의 학습성과를 위해서는 먼저 대학의 수업이 학생들에게 적용, 분석, 판단, 종합과 같은 고차원적인 과업을 수행할 수 있도록 설계되어야 할 것이다. 또한 학생들에게 서로 다른 배경과 경험을 가진 사람들과 상호 작용을 하며 성장할 기회를 제공해야할 것이다. 특히 고효과프로그램의 참여가 학습성과에 미치는 영향이 가장 큰 것으로 나타났는데, 이는 고효과프로그램의 참여가 학생들의 학습성과 향상에 효과적이라는 홍지인(2017)의 연구와도 같은 맥락이다. 고효과프로그램은 교과서 밖의 현실 문제에 대한 비판적, 창조적 사고를 가능하게 하고, 교우 및 교수와의 학업적, 사회적 교류를 촉진하며, 교실 밖의 더 풍부한 학습환경을 활용한다는 장점이 있다. 또한 소규모로 이루어지기 때문에 학습자 개개인의 특성과 요구를 고려한 고품질 교육을 제공할 수 있다[24]. 이처럼 고효과프로그램이 학습성과에 미치는 영향력을 고려할 때 대학생들의 고효과프로그램 참여율을 높이기 위한 교과·비교과 통합 교육과정 설계를 보다 적극적으로 체계화할 필요가 있다.
	학습참여란?	대학에서 학습과정을 분석할 때 가장 중요하게 살펴보는 변인 중 하나가 학습참여이다. 학습참여란 학생이 대학경험에 헌신하는 심리적이고 물리적인 에너지의 양, 일에 대한 투자 시간과 노력 등을 의미하는 것으로[3], 수업뿐만 아니라 수업 외 비교과 프로그램의 참여도 포함한다. 수업 외 비교과 프로그램이란 전공과 교양 정규 교육과정 외에 학생들이 자율적으로 참여하는 다양한 활동으로, 정규 수업과 더불어 학생들의 학업적, 사회적, 정서적, 심리적 발달에 영향을 미치는 매우 중요한 학습성과 요인이라고 할 수 있다[4-7].

참고문헌 (24)

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상세보기
배상훈, 김혜정, "대학생의 학습참여(Student Engagement) 측정모델의 타당성 검증," 교육행정학연구, 제30권, 제1호, pp.499-523, 2012.
http://nsse.iub.edu/pdf/nsse_benchmarks.pdf
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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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