[논문]자기 보고식 공학설계 역량 검사 도구 개발

김태훈; 조한진; 강문주

doi:10.18108/jeer.2020.23.1.37

자기 보고식 공학설계 역량 검사 도구 개발
Development of The Self-Reported Measurement for Engineering Design Competency 원문보기

공학교육연구 = Journal of engineering education research, v.23 no.1, 2020년, pp.37 - 46

김태훈 (충남대학교 사범대학 전기.전자.통신공학교육과) , 조한진 (충남대학교 대학원 공업기술교육학과) , 강문주 (충남대학교 대학원 공업기술교육학과)

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study is to develop the self-reported measurement for engineering design competency. In this study, engineering design competency is defined as the overall individual ability that is necessary for an engineer for his/her successful accomplishment of engineering design. This measurement was developed through reviewing documents, defining factor and sub-factor, making an item and constructing validity verification. The self-reported measurement for engineering design competency consists of 6 factors and 40 items. 6 factors cover competency of design performance, competency of considering economic and social influence, competency of utilizing mathematical and scientific knowledge, competency of teamwork, competency of design-centered thinking and competency of collecting and using data. A 6-points Likert scale was used for each item.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구에서는 공학설계 역량 요인과 하위 요인을 구명하기 위하여 선행연구에 대한 문헌 고찰을 수행하였다. 문헌 고찰을 통하여 ‘지식 이해 및 활용 역량’, ‘사고 역량’, ‘의사소통 역량’, ‘문제 해결 역량’, ‘팀워크 역량’, ‘자기 관리 역량’의 6개 요인과 42개의 하위 요인을 도출하였다.
공학설계 역량은 단순한 능력적인 부분만이 아닌 의사결정 과정을 포함하는 잠재적 능력까지 포함하기 때문에 응답자 자신의 판단에 의해서 측정되는 것이 바람직하다. 이에 본 연구는 공학설계 역량 측정을 위한 자기 보고식 검사 도구를 개발하는데 목적을 두고자 한다.
공학교육에서 공학설계의 중요성이 강조됨에도 불구하고 공학설계와 관련된 능력을 객관적으로 측정할 도구가 충분하지 않은 것은 효율적인 공학설계 교육의 발전에 걸림돌 이 되고 있다. 이에 본 연구에서는 우수한 공학자가 갖추어야 할 공학설계와 관련된 종합적인 능력을 역량으로 정의하고, 이를 측정할 수 있는 자기 보고식 공학설계 역량 검사 도구를 개발하였다. 이 연구에서 개발된 공학설계 역량 검사 도구는 ‘설계 수행 역량’, ‘경제·사회적 영향 고려 역량’, ‘수학·과학적 지식 활용 역량’, ‘팀워크 역량’, ‘설계 중심 사고 역량’, ‘자료 수집 및 활용 역량’의 6가지 요인과 총 40개의 문항으로 구성되었다.
첫째, 이 연구에서는 검사 도구의 신뢰도와 타당도를 확보하고자 노력하였다. 하지만 공학설계 역량은 공학설계를 성공적으로 수행하기 위한 역량이므로 향후 연구에서는 공학설계 역량과 공학설계 결과 사이의 인과관계를 확인하여 예측 타당도(predictive validity)를 확인할 필요가 있다.

제안 방법

Table 1에서 제시한 요인 및 하위 요인에 대하여 정의를 내린 후 요인별로 하위 요인에 대한 전문가 타당도 검증을 수행하였다. 전문가 선정 기준은 첫째, 공학을 전공한 교수, 둘째, 공학설계와 관련하여 대학에서 강의 경험이 있는 교수이다.
개발된 문항은 지식 이해 및 활용 역량 15문항, 사고 역량 21문항, 의사소통 역량 27문항, 문제 해결 역량 52문항, 팀워크 역량 17문항, 자기 관리 역량 20문항으로 총 152문항이다. 개발된 152개 문항을 대상으로 3인의 전문가에 의한 안면 타당도 검증을 실시하였다. 전문가는 공학설계 관련 연구 수행 경험이 있는 박사학위 소지자이며, 현재 공학설계 관련 수업을 진행하는 교수로 선정하였다.
공학설계 역량에 대한 선행연구 고찰을 위해 공학설계와 역량의 정의에 대한 탐구를 선행하였다.
문헌 고찰을 통하여 ‘지식 이해 및 활용 역량’, ‘사고 역량’, ‘의사소통 역량’, ‘문제 해결 역량’, ‘팀워크 역량’, ‘자기 관리 역량’의 6개 요인과 42개의 하위 요인을 도출하였다.
이 연구를 통하여 도출된 검사 도구의 적합도를 개선하기 위하여 확인적 요인분석에서 문항의 수렴 타당도를 고려하여 수렴 타당도가 낮은 문항과 같은 영역 내에서 비슷한 의미를 가진 문항을 삭제하였다. 삭제된 문항은 설계 수행 역량에서 4문항, 경제·사회적 영향 고려 역량에서 1문항, 팀워크 역량에서 1문항이다.
이 연구에서 개발된 공학설계 역량 검사 도구는 ‘설계 수행 역량’, ‘경제·사회적 영향 고려 역량’, ‘수학·과학적 지식 활용 역량’, ‘팀워크 역량’, ‘설계 중심 사고 역량’, ‘자료 수집 및 활용 역량’의 6가지 요인과 총 40개의 문항으로 구성되었다.
전문가는 공학설계 관련 연구 수행 경험이 있는 박사학위 소지자이며, 현재 공학설계 관련 수업을 진행하는 교수로 선정하였다. 전문가 검증은 개발된 문항 중 하위 요인을 가장 잘 대변하는 문항을 선정하고, 개발된 문항 중 하위 요인을 잘 대변하지 못하는 경우는 일부 수정을 하여 최종 문항을 선정하는 방법으로 진행하였다. 전문가 검증을 통하여 152문항 중 최종 84문항이 선정되었다.
전문가 내용 타당도 검증 후, 문항 반응 이론에 근거하여 선정된 하위 요인별로 2∼4문항을 개발하였으며, 검사 문항의 척도는 중간값 경향성을 줄이기 위하여 6점 리커트 척도를 사용하였다.
총 6개 요인과 40개 문항으로 구성되었으며, 각 영역별 문항 수는 설계 수행 역량 12문항, 경제·사회적 영향 고려 역량 8문항, 수학·과학적 지식 활용 역량 6문항, 팀워크 역량 6문항, 설계 중심 사고 역량 4문항, 자료 수집 및 활용 역량 4문항이다.
이때 적합도 지수는 x², CFI, RMR, RMSEA 수치를 활용하였다. 탐색적 요인분석은 요인 갯수를 확인할 수 없을 때 문항간의 관련성을 바탕으로 요인의 수를 확인하기 위하여 실시하였으며, 확인적 요인 분석은 잠재 변인과 측정 문항간의 관계에 대한 구조적인 모형 이론을 검증하는 방법으로, 문항들이 이론적으로 시사하고 있는 요인들을 적절하게 측정하는지와 요인 구조의 적합성을 판단하기 위하여 실시하였다.

대상 데이터

전문가 선정 기준은 첫째, 공학을 전공한 교수, 둘째, 공학설계와 관련하여 대학에서 강의 경험이 있는 교수이다. 두 가지 조건과 학과를 고려하여 총 11명을 대상으로 내용 타당도 검증을 수행하였다. 전문가 정보는 Table 2와 같다.
전문가 검증을 통하여 152문항 중 최종 84문항이 선정되었다. 또한, 최종 문항에 대하여 공과대학생 3명(기계공학, 화학공학)을 대상으로 84문항에 대한 이해 정도와 타당도 검증을 진행하여 최종 선정하였다.
Kline(2004)은 표집 오차를 줄이기 위해서는 200명 이상의 표본이 필요함을 주장하였다. 이에 본 연구에서는 대전 소재 공과대학 재학생 520명을 대상으로 예비 조사를 실시하였으며, 520부 모두를 연구에 활용하였다. 분석 대상의 배경 변인별 현황은 Table 3, Table 4와 같다.
전문가 검증은 개발된 문항 중 하위 요인을 가장 잘 대변하는 문항을 선정하고, 개발된 문항 중 하위 요인을 잘 대변하지 못하는 경우는 일부 수정을 하여 최종 문항을 선정하는 방법으로 진행하였다. 전문가 검증을 통하여 152문항 중 최종 84문항이 선정되었다. 또한, 최종 문항에 대하여 공과대학생 3명(기계공학, 화학공학)을 대상으로 84문항에 대한 이해 정도와 타당도 검증을 진행하여 최종 선정하였다.
개발된 152개 문항을 대상으로 3인의 전문가에 의한 안면 타당도 검증을 실시하였다. 전문가는 공학설계 관련 연구 수행 경험이 있는 박사학위 소지자이며, 현재 공학설계 관련 수업을 진행하는 교수로 선정하였다. 전문가 검증은 개발된 문항 중 하위 요인을 가장 잘 대변하는 문항을 선정하고, 개발된 문항 중 하위 요인을 잘 대변하지 못하는 경우는 일부 수정을 하여 최종 문항을 선정하는 방법으로 진행하였다.

데이터처리

검사 도구에 대한 타당도 검증은 IBM SPSS Statistics 24와 AMOS 22를 활용하였으며, 구체적인 자료 분석 내용은 다음과 같다.
둘째, 탐색적 요인분석을 통하여 도출된 구인들에 대한 타당성과 모형 적합도를 확인하기 위하여 확인적 요인분석(CFA, Confirmatory Factor Analysis)을 실시하였다. 이때 적합도 지수는 x², CFI, RMR, RMSEA 수치를 활용하였다.
문헌 고찰과 전문가 타당도 검증을 통해 도출된 84개의 문항으로 구성된 검사 도구의 구인 타당도를 확보하기 위해 탐색적 요인분석을 수행하였다. 그 결과는 Table 5와 같다.
첫째, 검사 도구의 구인 타당도를 검증하기 위하여 탐색적 요인분석(EFA, Exploratory Factor Analysis)을 실시하였다. 이때 요인분석 방법은 주성분 분석 방법을 활용하였으며, 회전은Varimax 회전을 실시하였다.
탐색적 요인분석을 통해 도출된 6개 요인의 구조가 적절한지 확인하기 위하여 확인적 요인분석을 수행하였으며, 그 결과는 Table 6과 같다.

이론/모형

첫째, 검사 도구의 구인 타당도를 검증하기 위하여 탐색적 요인분석(EFA, Exploratory Factor Analysis)을 실시하였다. 이때 요인분석 방법은 주성분 분석 방법을 활용하였으며, 회전은Varimax 회전을 실시하였다. 요인 부하량은 0.

성능/효과

46개 문항 분석과 비교해 보면 x2은 2502.4에서 1757.6으로 낮아졌으며, CFI는 0.891에서 0.912로 높아졌다.
각 요인별 신뢰도(Cronbach’s α)는 설계 수행 역량 0.956, 경제·사회적 영향 고려 역량 0.906, 수학·과학적 지식 활용 역량 0.907, 팀워크 역량 0.894, 설계 중심 사고 역량 0.861, 자료 수집 및 활용 역량 0.753으로 나타났으며, 전체 신뢰도는 0.971으로 매우 높게 나타났다.
개발된 문항은 지식 이해 및 활용 역량 15문항, 사고 역량 21문항, 의사소통 역량 27문항, 문제 해결 역량 52문항, 팀워크 역량 17문항, 자기 관리 역량 20문항으로 총 152문항이다. 개발된 152개 문항을 대상으로 3인의 전문가에 의한 안면 타당도 검증을 실시하였다.
59 이상이다. 내용 타당도 검증을 진행한 결과, 모든 요인은 최소 0.81 이상의 CVR(내용 타당도 비율)값을 나타내었으며, 하위 요소 중 심리학적, 사회학적 지식을 제외하고는 모두 최소 0.63 이상의 CVR값을 나타내어 타당하다고 나타났다. CVR값이 충족되지 않는 하위 요인 2개는 삭제하였다.
이경희 외(2010)는 대학교육을 통해 획득해야 하는 역량과 이러한 역량들에 대한 신입생들의 인식을 알아보고자 하였다. 연구 결과로 신입생들은 핵심 역량에 대한 보유 인식 수준이 모든 역량에서 낮게 나타남을 제시하였다. 이러한 선행연구를 통해 공학설계와 관련된 능력에 대한 높은 중요도 인식과 낮은 보유 수준을 확인할 수 있었으며, 이에 공학설계 관련 능력에 대한 교육요구도 수준이 높게 나타남을 확인할 수 있었다.
박신영 외(2018)는 공과대학생의 창의공학설계 능력에 대한 교육요구도를 분석하였다. 연구의 결과로 학생들은 모든 창의 공학설계 능력에 대해 중요하게 인식하는 것으로 나타났으며 현재 자신의 수준을 보통으로 인식하고 있었다. 고석준(2007)은 국내외 공학설계 교과목의 비교연구를 진행하였다.
053으로 낮아졌다. 이전 모형과 비교했을 때, CFI 값은 0.9 이상으로 충족되었으며, RMSEA와 RMR은 더 낮아져서 전체적인 모형 적합도가 이전 모형에 비해서 더 양호한 것으로 나타나 최종 모형으로 채택하였다.
탐색적 요인분석으로 6개 요인, 46개 문항이 추출되었으며, 전체 설명 분산은 64.4%였으며, 1요인은 19.1%, 2요인은 12.4%, 3요인은 10.2%, 4요인은 10.0%, 5요인은 6.4%, 6요인은 6.3%의 설명 분산을 갖는 것으로 나타났다. 각 요인에 속하는 문항들의 특성을 고려하여 요인별로 다음과 같이 명명하였다.
확인적 요인분석 결과, x²값은 2502.4였으며, 영(null)모형과 연구모형의 x²값 차이를 나타내는 CFI는 0.891로 나타났다. 또한, 표본에 영향을 많이 받는 x²의 단점을 보완한 RMSEA 값은 0.

후속연구

셋째, 지금까지 공학설계와 관련된 연구는 공학설계 관련 교육을 통하여 향상되는 창의력, 문제해결력, 인식 등에 대한 분석 수준에 머무르고 있었다. 앞으로는 공학설계와 직접적으로 관련되는 능력과 역량 자체에 관심을 가지는 연구가 확대되어야 할 것이다. 더불어 공학설계 능력 또는 역량에 영향을 미치는 변인에 대한 지속적 탐색도 매우 중요할 것이다.
첫째, 이 연구에서는 검사 도구의 신뢰도와 타당도를 확보하고자 노력하였다. 하지만 공학설계 역량은 공학설계를 성공적으로 수행하기 위한 역량이므로 향후 연구에서는 공학설계 역량과 공학설계 결과 사이의 인과관계를 확인하여 예측 타당도(predictive validity)를 확인할 필요가 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	공학설계란?	공학설계는 공학 활동의 가장 중요한 영역으로 인정되고 있으며, 다양한 시각과 관점에서 정의하고 있다. 공학은 현실 문제를 해결하는 실제적이고 경제적이며 인간적 요소를 포함하고 있으며 (유영제, 1998), 공학설계는 구체적인 조건을 충족할 수 있도록 제품에 대한 체계적이고 지적인 창조 행위이자 평가 행위로 정의되며(Dym, 1994), 예술적 행위와 달리 사회에서 요구하는 제품을 만들기 위해 시스템, 요소, 프로세스를 고안하는 과정으로 정의되고 있다(ABET, 1997). 공학설계는 일련의 과정을 수반함에 따라 공학설계에 포함되는 능력은 다양한 영역에 걸쳐 여러 요소 들을 포함한다.
	공학설계 역량은 무엇을 고려해야하는가?	공학설계 역량은 공학설계를 통해 성과를 내는 것보다 성과를 내기 위한 일련의 과정에 초점을 두는 개념이다. 단순히 한 직무와 일(task)을 통해 ‘문제(problem)’를 ‘해결(solve)’하는 것이 아니라 문제를 해결하는데 필요한 모든 과정을 고려해야 한다. 문제 상황의 인식, 문제 해결을 위한 팀 활동, 기반 지식, 의사소통, 고찰, 고찰의 텍스트화 등 공학설계가 이루어지는 과정에서 발생하는 다양한 요소들을 포함할 수 있어야 한다.
	공학설계에 요구되는 능력은?	공학설계는 일련의 과정을 수반함에 따라 공학설계에 포함되는 능력은 다양한 영역에 걸쳐 여러 요소 들을 포함한다. 공학설계에 요구되는 능력은 설계 능력 외에도 팀워크 능력, 시각화 능력, 경험 등과 같은 여러 능력들이 포괄적으로 포함 가능하다(김태훈 외, 2005). 공학설계 능력은 사회적 중요성과 필요성이 강조되고 있으며 이를 계발하기 위하여 다양한 교육이 이루어지고 있다.

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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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