[논문]대학생의 학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성에 따른 잠재집단탐색 및 관련 변인들의 영향력 검증

이채연; 엄정호; 강한별; 이상민

doi:10.15207/jkcs.2020.11.1.221

대학생의 학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성에 따른 잠재집단탐색 및 관련 변인들의 영향력 검증
Identifying the Latent Group in the Patterns of Academic Stress and Smartphone Addiction Tendency with the Factors Affecting the Group Identification 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.11 no.1, 2020년, pp.221 - 235

이채연 (고려대학교 교육학과) , 엄정호 (고려대학교 교육학과) , 강한별 (고려대학교 교육학과) , 이상민 (고려대학교 교육학과)

초록
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본 연구는 대학생의 학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성을 중심으로 잠재집단을 분류하고, 잠재집단구분에 영향을 주는 개인 및 학업성취 요인들을 탐색하였다. 잠재계층분석 결과, 대학생의 학업 스트레스와 스마트폰 중독 경향성에 따른 잠재집단은 총 3개로 분류되었다. 첫 번째 집단은 '학업스트레스 없는 중간수준 스마트폰 몰입집단'으로 학업 스트레스의 모든 하위영역이 낮은 점수를 보였으며 스마트폰 중독 척도의 하위영역에서 평균 수준의 수치를 나타냈다. 두 번째 집단은 '중간수준 학업스트레스와 스마트폰 몰입집단'으로 학업 스트레스와 스마트폰 중독의 모든 하위영역에서 상대적으로 평균보다 약간 높은 점수를 보였다. 세 번째 집단은 '중간수준 학업스트레스와 스마트폰 비몰입집단'으로 학업스트레스의 하위영역에서 평균보다는 높은 점수를 보였으나, 스마트폰 중독 경향성은 다른 집단보다 월등히 낮은 점수를 보였다. 이러한 잠재집단에 영향을 미치는 요인을 로지스틱 분석으로 검증한 결과 성별과 학년만이 유의한 영향을 미쳤다. 본 연구는 두가지 다른 요소라고 볼 수 있는 학업 관련 변인인 학업 스트레스와 정신보건 관련 변인인 스마트폰 중독 경향성을 융합적으로 연관시켜 분석을 통해 집단의 특성을 분류하고 차별적 개입을 제시한데 의의가 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study identified the latent groups according to smartphone addiction tendency and examined the factors affecting the latent group identification. The best-fitting LCA solution had three classes. The first group was 'non-academic stressed group, immersed in smartphone' It was characterized low scores on academic stress and average scores on smartphone addiction tendency. The second group was 'medium level academic stressed group, immersed in smartphone' which scored slightly above average in academic stress and smartphone addiction tendency. The third group was 'medium level academic stressed group, non-immersed in smartphone'. It showed higher scores than average in academic stress, but students with far lower scores in smartphone addiction tendency. Logistic analysis result showed that gender and grade were significant. This study is meaningful in analyzing academic related variable(academic stress) and mental health related variable(smartphone addiction tendency) to classify the groups according to patterns between the two variables and suggest appropriate intervention for each group in a convergence way.

주제어

표/그림 (6)

그림 Fig. 1. Path Diagram of the Research Model
표 Table 1. Descriptive Statistics & Correlations
그림 Fig. 2. The Types of Academic Stress and Smarphone Addiction
표 Table 2. Model Fit Indices of Latent Class
표 Table 3. Means and Standard Deviations of the each latent group
표 Table 4. Logistic Regression Results

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구에서는 대학생의 적응과 밀접한 관련을 지니는 학업 스트레스 정도와 대학생의 스마트폰 중독 경향성 사이의 관계 양상에 따른 잠재 집단을 도출하고 이에 따른 교육적 함의를 제공하고자 한다. 또한 교육과 정신보건 분야에서 각각 중요하게 다뤄지는 학업 스트레스와 스마트폰 중독 경향성을 함께 연구함으로써 서로 다른 두 학문 분야에서의 융합적 함의를 도출해내고자 한다.
그러나 과도한 스마트폰 사용에 대한 우려가 만연하고, ‘스마트폰 중독’이라는 용어가 일상적 으로 쓰임에도 불구하고 스마트폰 과몰입 현상은 아직 정신의학 분야에서는 중독으로 인정되지 않아 정신병리로 진단되고 있지 않다[39]. 따라서 본 연구에서는 스마트폰 중독 경향성을 연구의 주제로 삼고자 한다.
또한 개인 및 학업 요인들이 잠재집단의 분류에 어떠한 영향을 주는지 확인하고자 하였다. 기존의 연구들은 대학 생의 스마트폰 중독에 영향을 미치는 요인에 초점에 맞추어, 학업스트레스와 스마트폰 중독 간의 관련성에 대한 연구가 진행되어 왔다.
따라서 본 연구에서는 대학생의 적응과 밀접한 관련을 지니는 학업 스트레스 정도와 대학생의 스마트폰 중독 경향성 사이의 관계 양상에 따른 잠재 집단을 도출하고 이에 따른 교육적 함의를 제공하고자 한다. 또한 교육과 정신보건 분야에서 각각 중요하게 다뤄지는 학업 스트레스와 스마트폰 중독 경향성을 함께 연구함으로써 서로 다른 두 학문 분야에서의 융합적 함의를 도출해내고자 한다.
본 연구는 대학생의 학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성을 중심으로 잠재계층분석을 통해 잠재집단의 유형을 분류하고 각 집단의 주요 특성을 파악하고자 하였다.
그러나 다항 로지스틱 회귀분석은 이항 로지스틱 회귀분석과는 달리, 본 연구와 같이 종속변수의 범주가 3개 이상일 때사용된다. 본 연구에서는 이러한 다항 로지스틱 회귀분석을 통해 어떠한 요인들이 확인된 잠재계층 유형을 구분 하는지 알아보고자 한다.
본 연구에서는 잠재계층을 구분하는 변인을 살펴보기 위하여 출석점수와 학업성적을 학업 변인으로 선정하였 다. 학업 변인은 출석점수(30점 만점, 범위: 2-30점)와 학업성적(70점 만점, 범위: 26.
학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성간의 관계에 따른 잠재계층의 수를 결정하기 위해 잠재계층분석을 실시했다. 본 연구에서는 잠재계층의 수를 2개에서 4개까지 하나씩 증가시켜 정보지수와 분류의 질이 어떻게 변하는지 살펴보았다. 분석 결과는 Table 2와 같다.
이를 통해 대학생의 학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성의 관계양상에 따른 개입 방법에 대한 시사점을 제공하였다. 본 연구의 결과는 스마트폰 중독의 개념적 틀을 수정‧보완하고 스마트폰 중독의 실질적인 개입 방법의 개발에 있어 보다 복합적인 접근을 위한 기초 자료를 제공한다는 점에서 의의를 가진다. 또한 스마트폰을 보다 건강하게 사용하기 위한 예방 교육을 마련하는 발판으로써 의미가 있을 것으로 사료된다.
스트레스와 스마트폰 중독 경향성에 따른 잠재계층 유형을 확인하고, 이에 영향을 미치는 요인으로 개인요인은 성별과 학년을, 학업 요인은 출석과 성적을 다항로지스틱 회귀분석을 통해 검증하였다. 이를 통해 대학생의 학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성의 관계양상에 따른 개입 방법에 대한 시사점을 제공하였다. 본 연구의 결과는 스마트폰 중독의 개념적 틀을 수정‧보완하고 스마트폰 중독의 실질적인 개입 방법의 개발에 있어 보다 복합적인 접근을 위한 기초 자료를 제공한다는 점에서 의의를 가진다.
즉, 학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성이 모두 높은 유형의 집단이 실제로 존재하는지, 나아가 이러한 유형의 집단이 정말 학업저하의 문제양상을 보이는지 살펴볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성의 유형과 패턴이 어떻게 나타나는지를 잠재 계층분석을 통해 탐색하고, 분석을 통해 확인된 잠재집단에 영향을 미치는 요인을 파악함으로써 확인된 각 잠재 집단에 대한 개입방법에 대한 시사점을 제공하고자 한다.
Wilks[46]는 학업스트레스를 “개인이 이용할 수 있는 적응적 자원을 초과하여 부과되는 학업 관련 요구의 산물” 이라 정의했고, 박병기와 박선미[47]는 “성적, 수업, 공부등 학업과 관련된 일로 부모, 교사, 자기 스스로의 압력에 의해 학생들이 고민하고 괴로워하는 것과 같은 심리상태의 불균형”으로 보았다. 이와 같은 학업스트레스의 정의를 근거로 본 연구에서는 학업 스트레스를 부모, 교사, 자신과 같은 원천으로부터 성적, 수업, 공부에 대한 압력이 주어질 때 자신이 가진 자원을 초과하여 압력이 부과되 었다는 압박감에 부정적인 정서가 초래되는 것으로 정의 하고자 한다.
기존의 연구들은 대학 생의 스마트폰 중독에 영향을 미치는 요인에 초점에 맞추어, 학업스트레스와 스마트폰 중독 간의 관련성에 대한 연구가 진행되어 왔다. 이와 차별적으로 본 연구에서는 대학생들의 학업스트레스와 그에 대한 대처양상인 스마트폰 중독 경향성의 유형화를 바탕으로 그 관계양상을 파악하고 이에 영향을 미치는 요인에 대해서 분석하였다. 본 연구의 주요 결과와 시사점은 다음과 같다.

제안 방법

기존 연구에 따르면 성별은 스마트폰 의존 및 중독 경향성의 차이를 나타내는 주요한 요인이며[25-31] 남자보 다는 여자들이 더 스마트폰 활동에 몰입하는 것으로 보고되고 있다. 나아가 연령과 학년에 따라서도 다른 정도의 학업스트레스를 경험하므로[32,33], 본 연구에서는 성별과 학년을 학업 스트레스와 스마트폰 중독 경향성에 따른 집단 차이에 기여하는 개인요인으로 설정하였다. 또한 출석은 학생의 성실성을 평가하는 보편적인 학업 요인 중 하나이며, 학업성적은 대학생들의 학업스트레스를 결정짓는 핵심적 요인이다[34].
주요 분석에 앞서 연구 참여자들의 특성을 알아보기 위해 평균과 표준편차, 측정도 구의 신뢰도 분석, 그리고 변인간의 관계를 알아보는 상관분석을 실시하였다. 다음으로 학업 스트레스와 스마트폰 중독 양상을 분석하기 위해 잠재계층분석(LCA: Latent Class Analysis)을 수행하였다. 잠재계층분석은 확인된 응답 패턴을 통하여 유사한 성격을 가진 관측값을 하나의 잠재집단으로 분류하는 분석 방법이다[58].
따라서 향후 연구에서는 중고등학생을 대상으로 하는 연구가 필요하다. 둘째, 본 연구는 자기보고식 척도를 활용하여 응답자의 주관적인 반응으로 결과를 얻었다. 스마트폰 중독의 경우 증상을 자각하지 못하고 있을 수 있으므로 실제의 어려 움을 평가하는데 한계가 있을 수 있다.
둘째, 학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성의 잠재계층 분류에 영향을 미칠 수 있는 요인으로 개인 요인과 학업 요인을 확인하였다. 그 결과 개인요인인 성별과 학년이 학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성의 잠재계층을 구분 짓는 요인으로 나타났다.
또한 출석은 학생의 성실성을 평가하는 보편적인 학업 요인 중 하나이며, 학업성적은 대학생들의 학업스트레스를 결정짓는 핵심적 요인이다[34]. 따라서 본 연구에서는 출석과 학업성적을 확인된 잠재집단을 설명하는 학업 요인 으로 설정하였다.
본 연구에서는 잠재계층을 구분하는 변인을 살펴보기 위하여 참가자들의 성별, 학년을 개인 변인으로 선정하였 다. 성별은 여자대학생의 경우 0, 남자대학생은 1로 코딩 하였으며, 학년은 1학년은 1, 2학년은 2, 3학년은 3, 4학 년은 4로 코딩하여 모형에 투입하였다.
8이상을 준거로 삼았다. 본 연구에서는 학업스트레스와 스마트폰 중독 변인의 척도 차이(각각 6점, 4점)를 고려하고 결과해석의 이해를 돕기 위하 여, 원점수를 표준점수인 T점수(평균 50, 표준편차 10)로 변환하여 잠재계층분석을 시행하였다. 마지막으로, LCA 분석 결과에서 도출된 하위집단간의 차이를 설명하는 요인을 탐색하기 위하여 예측변인으로 개인 요인(성 별, 학년)과 학업 요인(출석, 학업성적)을 투입하여 다항 로지스틱 회귀분석을 시행하였다.
이를 토대로 학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성에 따른 계층을 분석하여 각 계층의 특성을 반영한 연구가 고려되어야 할 것이다. 셋째, 본 연구에서는 잠재계층의 유형에 따라 개인 요인으로 성별, 학년을, 학업 요인으로 출석, 학업성적 변인을 사용하여 그 영향력을 검증하였다. 그러나 각 잠재계층 별로 어떻게 접근하면 좋을 것인지에 대한 실질적인 제안을 하고 있지는 않다.
나아가 분류의 질에 대한 평가를 위하여 각기 다른 군집의 수로 잠재계층을 실시한 모형의 엔트로피(Entropy) 값을 상호 비교하였다. 엔트 로피(Entropy) 값은 0에서 1까지의 값을 가지는데, 본연구에서는 엔트로피 값이 클수록 더 적합하다고 보고, 일반적인 기준인 0.8이상을 준거로 삼았다. 본 연구에서는 학업스트레스와 스마트폰 중독 변인의 척도 차이(각각 6점, 4점)를 고려하고 결과해석의 이해를 돕기 위하 여, 원점수를 표준점수인 T점수(평균 50, 표준편차 10)로 변환하여 잠재계층분석을 시행하였다.
학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성간의 관계에 따른 잠재계층의 수를 결정하기 위해 잠재계층분석을 실시했다. 본 연구에서는 잠재계층의 수를 2개에서 4개까지 하나씩 증가시켜 정보지수와 분류의 질이 어떻게 변하는지 살펴보았다.

대상 데이터

본 연구는 서울 소재 대학교 교양/교직 과목을 수강 중인 대학생 297명을 대상으로 웹설문지를 통해 이루어 졌다. 총 297명의 연구 참여자의 인구통계학적 특성은 다음과 같다.
총 297명의 연구 참여자의 인구통계학적 특성은 다음과 같다. 분석에 사용된 297명의 성별 구성은 남자 161명(54.2%), 여자 132명(44.4%), 무응답 4명(1.4%)이 었으며, 학년은 1학년 130명(43.8%), 2학년 92명 (31.0%), 3학년 44명(14.8%), 4학년 이상 28명(9.4%), 무응답 3명(1.0%) 이었다. 전공 구성은 인문사회계열(예: 경영, 법학, 심리학 등) 95명(32.
본 연구의 제한점 및 후속연구에 대한 제언은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 편의 표집 방식으로 일부 서울 지역의 대학생만을 대상으로 연구하였다. 따라서 스마트폰을 주로 많이 이용하는 중고등학생들에게 본 연구의 결과를 일반화하는데 한계가 있을 수 있다.

데이터처리

이 때, p값(p-value)이 유의하지 않다면 (k-1) 개의 잠재집단 모형을 선택하고, 유의하다면 k개의 잠재 집단 모형을 선택한다[64]. 나아가 분류의 질에 대한 평가를 위하여 각기 다른 군집의 수로 잠재계층을 실시한 모형의 엔트로피(Entropy) 값을 상호 비교하였다. 엔트 로피(Entropy) 값은 0에서 1까지의 값을 가지는데, 본연구에서는 엔트로피 값이 클수록 더 적합하다고 보고, 일반적인 기준인 0.
다음으로 잠재계층 분류에 영향력을 미치는 요인이 무엇인지 확인하기 위해 다항 로지스틱 회귀분석을 실시하 였다. 잠재계층에 대한 영향요인 검증 결과, Table 4에 제시한 바와 같이 성별, 학년의 영향이 유의미하게 나타 났고, 출석과 성적 요인은 유의하게 나타나지 않았다.
본 연구에서는 학업스트레스와 스마트폰 중독 변인의 척도 차이(각각 6점, 4점)를 고려하고 결과해석의 이해를 돕기 위하 여, 원점수를 표준점수인 T점수(평균 50, 표준편차 10)로 변환하여 잠재계층분석을 시행하였다. 마지막으로, LCA 분석 결과에서 도출된 하위집단간의 차이를 설명하는 요인을 탐색하기 위하여 예측변인으로 개인 요인(성 별, 학년)과 학업 요인(출석, 학업성적)을 투입하여 다항 로지스틱 회귀분석을 시행하였다. 다항 로지스틱 회귀분 석은 기준점이 되는 사건 대 관심 있는 사건의 비율에 관한 모형이라는 점에서 이항 로지스틱과 유사하다.
이러한 제한점에도 불구하고 본 연구는 두가지 다른 요소라고 볼 수 있는 학업 관련 변인인 학업 스트레스와 정신의학 및 정신보건 관련 변인인 스마트폰 중독 경향 성을 융합적으로 연관시켜 분석했다는 것에 의의가 있다.스트레스와 스마트폰 중독 경향성에 따른 잠재계층 유형을 확인하고, 이에 영향을 미치는 요인으로 개인요인은 성별과 학년을, 학업 요인은 출석과 성적을 다항로지스틱 회귀분석을 통해 검증하였다. 이를 통해 대학생의 학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성의 관계양상에 따른 개입 방법에 대한 시사점을 제공하였다.
특히, Mplus는 종속변수가 이분형일 경우에도 분석이 가능하여 로지스틱 회귀, 로그 선형과 같은 분석에도 적용될 수 있다. 주요 분석에 앞서 연구 참여자들의 특성을 알아보기 위해 평균과 표준편차, 측정도 구의 신뢰도 분석, 그리고 변인간의 관계를 알아보는 상관분석을 실시하였다. 다음으로 학업 스트레스와 스마트폰 중독 양상을 분석하기 위해 잠재계층분석(LCA: Latent Class Analysis)을 수행하였다.

이론/모형

연구에서는 대학생의 학업스트레스 수준을 측정하기 위하여 박병기, 박선미[47]가 개발한 학업스트레스 척도(SAS; Scale of Academic Stress)를 사용하였다.
본 연구에서는 정보준거지수 중 Akaike‘s Information Criterion(AIC)[60], Bayesian Information Criterion(BIC)[61], Sample-size Adjusted Bayesian Information Criterion(SABIC)[62] 을 사용하였으며 이들의 값이 더 작을수록 더 적합한 모형으로 판단된다. 다음으로, 모형 비교 검증 방법 중Lo-Mendell-Rubin adjusted Likelihood Ratio Test(LMR LRT)[63]를 사용하여, (k-1)개 잠재집단 모형과 k개 잠재집단 모형의 검증 결과를 통해 최종 모형을 선택했다. 이 때, p값(p-value)이 유의하지 않다면 (k-1) 개의 잠재집단 모형을 선택하고, 유의하다면 k개의 잠재 집단 모형을 선택한다[64].
본 연구에서는 대학생 스마트폰 중독 경향성을 측정하기 위하여 김동일 외[56]가 개발한 성인용 간략형 스마트폰 중독 자가진단 척도를 사용하였다. 본 척도는 총 4개의 하위요인으로 구성되어 있다.
본 연구에서는 정보준거지수 중 Akaike‘s Information Criterion(AIC)[60], Bayesian Information Criterion(BIC)[61], Sample-size Adjusted Bayesian Information Criterion(SABIC)[62] 을 사용하였으며 이들의 값이 더 작을수록 더 적합한 모형으로 판단된다.
성별, 학년, 전공의 무응답자에 대해서는 완전 정보 최대 우도법(Full Information Maximum Likelihood: FIML)을 사용하였다. 완전 정보 최대 우도법(FIML)은 결측치가 있을 경우, 분석 시 투입된 변수들의 정보를 활용 하여 결측치를 추정한 이후 분석을 하는 방법이다.

성능/효과

개인요인 으로 학년과 관련하여, 4학년에 비해 1학년, 2학년, 3학 년일수록 각각 ‘학업스트레스 없는 스마트폰 몰입집단’보다 ‘중간수준 학업스트레스와 스마트폰 몰입집단’에 속할 확률이 높았다.
둘째, 학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성의 잠재계층 분류에 영향을 미칠 수 있는 요인으로 개인 요인과 학업 요인을 확인하였다. 그 결과 개인요인인 성별과 학년이 학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성의 잠재계층을 구분 짓는 요인으로 나타났다. 성별과 관련하여, 여학생이 남학생에 비해 ‘중간수준 학업스트레스와 스마트폰 몰입집단’에 속할 가능성이 높은 것으로 나타났다.
두 번째 집단은 ‘중 간수준 학업스트레스와 스마트폰 몰입집단’으로 다른 집단들에 비해 학업 스트레스와 스마트폰 중독이 상대적으로 높은 점수를 보였으나, 임상적으로 문제시 되는 수준 (T점수 65 혹은 70점 이상)으로 나타나지 않았다.
두 번째 집단의 경우, 중간수준의 학업 스트레스와 중간수준의 스마트폰 중독 경향성을 가지는 것으로 나타나 ‘중간수준 학업스트레스와 스마트폰 몰입집단’이라 명명하였다.
70 이상이었다. 따라서 본 연구는 이상의 세 가지 기준의 결과와 해석가능성을 종합적으로 고려한 결과 잠재계층의 수가 3개인 모형이 가장 적절하다고 판단하였으며, 이를 최종 모형으로 결정하였다.
그러나 학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성의 잠재 계층 분류에 있어 학교 요인인 출석과 학업성적은 유의미한 관계가 없었다. 또한 상관분석 결과, 학업스트레스중 수업에 대한 스트레스가 학업성적과 약간 관계가 있었으나 나머지 학업스트레스 요인과 스마트폰 중독 경향 성의 하위 4개의 요인 모두 출석과 학업성적과는 유의미한 관계가 없었다. 이는 학업스트레스가 학업성취에 영향을 미친다는 기존의 연구[84,85]와 일치하나 스마트폰의 과다 사용이 학교부적응과 낮은 학업성취와 관련이 있다는 기존의 연구들[86-88]과 반대되는 결과이다.
또한, 남학생에 비해 여학생일수록 ‘학업스트레스 없는 스마트폰 몰입집단’에 비해 ‘중간수준 학업스트레스와 스마 트폰 몰입집단’에 속할 확률이 2배 이상 높았다(β =-.853, p=0.004, odds ratio=.426).
마지막으로, 4학 년에 비해 1학년일수록(5배), 2학년일수록(3배), 3학년일 수록(3배) 각각 ‘학업스트레스 없는 스마트폰 몰입집단’ 보다 ‘중간수준 학업스트레스와 스마트폰 몰입집단’에 속할 확률이 높았다(1학년은 β=-1.742, p=0.001, odds ratio=0.175, 2학년은 β=-1.133, p=0.032, odds ratio=0.322, 3학년은 β=-1.292, p=0.028, odds ratio=0.275).
마지막으로, 세 번째 집단은 중간수준의 학업스트레스와 아주 낮은 스마트폰 중독 경향성을 가지는 것으로 나타나 ‘중간수준 학업스트레스와 스마트폰 비몰입집단’이라 명명하였다.
먼저, 성별과 관련하여, 남학생에 비해 여학생일수록 ‘중간 수준 학업스트레스와 스마트폰 비몰입집단’ 보다 ‘중간수준 학업스트레스와 스마트폰 몰입집단’에 속할 확률이 약 3배 높았다(β=1.082, p=.003, odds ratio=2.949).
분석 결과는 Table 2와 같다. 먼저, 정보 지수 AIC, BIC, SABIC는 잠재계층의 수가 늘어남에 따라 정보지수의 값이 감소하는 추세를 보였다. 모형비교검증 결과, LMR LRT는 잠재계층의 수가 3개까지 일 때 p값이 0.
각 변인의 평균과 표준편차 및 각 변인 간 상관계수는 Table 1과 같다. 먼저, 평균 및 표준편차의 경우, 성적스 트레스(M=3.80, SD=.97), 수업스트레스(M=2.31, SD=.81), 공부스트레스(M=3.56, SD=.90)로 나타났으며, 성적 관련 스트레스 요인의 평균이 가장 높았고 수업에 대한 스트레스는 상대적으로 낮은 것으로 나타났다. 스마트폰 중독 경향성에서는 일상생활장애(M=2.
먼저, 정보 지수 AIC, BIC, SABIC는 잠재계층의 수가 늘어남에 따라 정보지수의 값이 감소하는 추세를 보였다. 모형비교검증 결과, LMR LRT는 잠재계층의 수가 3개까지 일 때 p값이 0.05보다 작아 유의하게 나타났지만, 잠재계층의 수를 4개로 증가시켰을 때 p값이 0.06으로 0.05 수준에서 유의하지 않은 것으로 나타났다. 분류의 질을 나타내는 Entropy 값은 모든 잠재계층 모형에서 .
이러한 스마트폰의 특성을 고려할 때, 최근 국내에서 보편적으로 쓰고 있는 용어인 ‘스마트폰 중독’이 실제로 행위중독으로 분류 가능하여 중독으로 정의될 수 있는지에 대한 논의가 필요하나 이에 대한 실증적인 연구가 부족한 실정이다. 본 연구 결과 역시 대다수의 대학생들이 스마트폰 사용에 있어서 건강한 집단일 수 있음이 시사되어 스마트폰 중독으로 일상 생활에 어려움을 겪는 임상군이 실제로는 매우 적을 수있음을 추정할 수 있는 결과가 나왔다. 이는 임숙희 등 [72]의 연구 결과와 같이, 일상생활에서 중독 수준이 아닌 경미한 수준의 어려움을 나타내는 이용자들이 많다는 것과 맥락을 같이 하고 있으며, 권예지와 나은영은[67] 역시 스마트폰 중독이라는 병적인 이용보다는 심리적으로 의존하는 정도에 초점을 맞춰 의존이 더 적절하다고 보았다.
본 연구에 사용되는 연구변인들 간의 상관관계를 분석한 결과, 학업스 트레스 하위요인인 성적스트레스와 스마트폰 중독 경향성 하위요인인 가상 스트레스 지향성(스마트폰 중독)에서 .211로 유의미한 정적 상관이 나타났으며(p<.05), 학업스트레스 하위요인인 성적과 공부 스트레스 요인은 성별(여자=0, 남자=1)에서 모두 부적인 상관을 보였다.
본 연구의 결과에 따르면 학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성에 따른 계층의 분류에 있어 학업스트레스와 스마트폰 중독이 모두 임상적으로 문제가 되는 수준으로 상승한 집단을 발견할 수 없었다. 나아가 변인간의 상관 관계 분석 결과에서도 학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성 간의 관계는 통계적으로 유의하지 않게 나타나지 않았다.
성별과 관련하여, 여학생이 남학생에 비해 ‘중간수준 학업스트레스와 스마트폰 몰입집단’에 속할 가능성이 높은 것으로 나타났다.
90)로 나타났으며, 성적 관련 스트레스 요인의 평균이 가장 높았고 수업에 대한 스트레스는 상대적으로 낮은 것으로 나타났다. 스마트폰 중독 경향성에서는 일상생활장애(M=2.20, SD=.50), 가상 세계지향성(M=1.64, SD=.58), 금단(M=2.03, SD=.68), 내성(M=2.42, SD=.53)으로 나타났으며, 하위요인 중 내성 요인의 평균이 가장 높았고 상대적으로 가상세계지향 성의 평균은 낮은 것으로 나타났다. 중간/기말/과제의 합 산점수인 학업성적은 평균이 54점(SD=8.
잠재계층분석을 통해 확인된 첫 번째 집단은 전반적으로 낮은 학업 스트레스와 평균수준의 스마트폰 중독 경향성을 보이는 집단이기에 ‘학업스트레스 없는 중간수준 스마트폰 몰입집단’이라 명명하였다.
이는 스마트폰의 사용에 여학생이 남학생보다 스마트폰 의존도가 더 높다는 연구결과들[5,21,22,72-79]과, 여자의 경우 스트레스에 있어서 스마트폰 중독에 취약하다는 선행 연구의 결과들과 일치한다[19,38,80]. 즉, 스마트폰 의존 경향은 인터넷 중독이나 게임중독이 남학생에게 많이 나타나는 것과는 달리 여학생에게 더 많이 나타났다. 이는 스마트폰 의존이 인터넷 중독이나 게임 중독과는 다른 양상을 보인다는 것을 시사한다고 볼 수 있다.
즉, 학년인 낮을수록 ‘중간수준 학업스트레스와 스마트폰 몰입집단’에 속할 가능성이 높은 것으로 나타났다.
본 연구의 주요 결과와 시사점은 다음과 같다. 첫째, 잠재 계층분석 결과 학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성에 따라 총 3개의 집단으로 분류되었다. 첫 번째 집단은 ‘학업스트레스 없는 중간수준 스마트폰 몰입집단’으로 학업 스트레스가 없고, 중간 수준의 스마트폰 중독경향성을 보인다.

후속연구

나아가 본 연구의 결과를 토대로 스마트폰 중독의 개념에 대한 논의가 필요할 것으로 보인다. 통합적인 관점 에서 중독은 물질뿐만 아니라 행위 중독을 포함하는 것으로 그 개념이 확장되었다[66].
이를 통해 잠재계층 별 개입방법에 대한 세분화된 제안이 이루어질 필요가 있다. 넷째, 종단적 연구를 통해 스마트폰 중독의 영향요인들에 대한 진전된 규명으로 스마트폰 중독의 개념틀을 수정‧보완할 필요가 있다. 또한 시간의 변화에 따른 학업스트레스와 스마트폰 중독 양상의 변화의 흐름을 살펴 볼 필요가 있으며, 이를 통해 각 잠재계층 유형에 따른 보다 실질적인 개입 방안이 마련될 수 있을 것으로 기대된다.
이처럼 스마트폰은 다양한 즐거움과 생활의 편리 함을 주는 첨단 기기로, 그 사용시간이 증가하고 있으며 스마트폰은 이제 대다수의 사람들에게 일상생활을 하는데 없어서는 안 될 중요한 필수품이 되었다. 따라서 스마 트폰의 다기능적인 특성에 대한 이해를 기반으로 스마트폰 중독의 개념에 대한 정의와 그에 따른 실증적인 연구가 보다 필요할 것으로 보인다. 이에 따라 스마트폰 중독에 있어 일반적인 중독의 특징인 특정 물질이나 행위에의 몰입, 통제력의 상실, 중독된 물질이나 행위로 인해 부정적인 결과를 초래함에도 지속적으로 그것을 이용하는 것에 초점을 맞추기 보다는 일반인들의 스마트폰 사용 특성에 초점을 맞춘 연구가 필요할 것으로 보인다.
첫째, 본 연구는 편의 표집 방식으로 일부 서울 지역의 대학생만을 대상으로 연구하였다. 따라서 스마트폰을 주로 많이 이용하는 중고등학생들에게 본 연구의 결과를 일반화하는데 한계가 있을 수 있다. 따라서 향후 연구에서는 중고등학생을 대상으로 하는 연구가 필요하다.
또한 스마트폰의 다기능화를 고려할 때, 스마트폰의 사용 빈도와 사용 목적, 사용 유형에 대한 추가적인 정보를 확인할 필요가 있다. 따라서 추후 연구에서는 관찰자 평정을 포함한 스마 트폰 사용에 대한 다차원적인 평가가 필요하다. 이를 토대로 학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성에 따른 계층을 분석하여 각 계층의 특성을 반영한 연구가 고려되어야 할 것이다.
따라서 스마트폰을 주로 많이 이용하는 중고등학생들에게 본 연구의 결과를 일반화하는데 한계가 있을 수 있다. 따라서 향후 연구에서는 중고등학생을 대상으로 하는 연구가 필요하다. 둘째, 본 연구는 자기보고식 척도를 활용하여 응답자의 주관적인 반응으로 결과를 얻었다.
그러나 각 잠재계층 별로 어떻게 접근하면 좋을 것인지에 대한 실질적인 제안을 하고 있지는 않다. 따라서 후속 연구에서 스마트폰 중독에 영향을 미치는 자기통제력 혹은 조절능력과 같은 다양한 심리적 변인을 사용하여 각 잠재 계층이 갖는 특성을 더 세밀하게 분석할 필요가 있다. 이를 통해 잠재계층 별 개입방법에 대한 세분화된 제안이 이루어질 필요가 있다.
이에 따라 스마트폰 중독에 있어 일반적인 중독의 특징인 특정 물질이나 행위에의 몰입, 통제력의 상실, 중독된 물질이나 행위로 인해 부정적인 결과를 초래함에도 지속적으로 그것을 이용하는 것에 초점을 맞추기 보다는 일반인들의 스마트폰 사용 특성에 초점을 맞춘 연구가 필요할 것으로 보인다. 또한 생활 필수품의 하나로, 스마트폰의 건강하고 만족스러운용을 위한 연구도 필요할 것으로 보인다.
스마트폰 중독의 경우 증상을 자각하지 못하고 있을 수 있으므로 실제의 어려 움을 평가하는데 한계가 있을 수 있다. 또한 스마트폰의 다기능화를 고려할 때, 스마트폰의 사용 빈도와 사용 목적, 사용 유형에 대한 추가적인 정보를 확인할 필요가 있다. 따라서 추후 연구에서는 관찰자 평정을 포함한 스마 트폰 사용에 대한 다차원적인 평가가 필요하다.
넷째, 종단적 연구를 통해 스마트폰 중독의 영향요인들에 대한 진전된 규명으로 스마트폰 중독의 개념틀을 수정‧보완할 필요가 있다. 또한 시간의 변화에 따른 학업스트레스와 스마트폰 중독 양상의 변화의 흐름을 살펴 볼 필요가 있으며, 이를 통해 각 잠재계층 유형에 따른 보다 실질적인 개입 방안이 마련될 수 있을 것으로 기대된다.
따라서 추후 연구에서는 관찰자 평정을 포함한 스마 트폰 사용에 대한 다차원적인 평가가 필요하다. 이를 토대로 학업스트레스와 스마트폰 중독 경향성에 따른 계층을 분석하여 각 계층의 특성을 반영한 연구가 고려되어야 할 것이다. 셋째, 본 연구에서는 잠재계층의 유형에 따라 개인 요인으로 성별, 학년을, 학업 요인으로 출석, 학업성적 변인을 사용하여 그 영향력을 검증하였다.
따라서 스마트폰 중독의 원인 이나 스마트폰 중독으로 인한 결과는 다양한 영역의 문제로 인한 것일 수 있다는 것이다. 이를 통해 볼 때 학업 스트레스와 스마트폰 중독 간의 상관관계와 인과관계에 대한 연구가 보다 많이 필요할 것으로 보인다.
이는 학업스트레스가 학업성취에 영향을 미친다는 기존의 연구[84,85]와 일치하나 스마트폰의 과다 사용이 학교부적응과 낮은 학업성취와 관련이 있다는 기존의 연구들[86-88]과 반대되는 결과이다. 이를 통해 볼 때, 스마트폰 중독이 학업 저하를 가져오는지에 대 한 연구는 좀 더 이루어질 필요가 있음이 시사된다. 또한본 연구가 스마트폰 중독 임상군이 아닌 일반 대학생을 대상으로 진행된 점을 고려할 때, 대학생의 30% 이상이 스마트폰 중독 경향성을 가지고 있다고 보고한 기존의 연구들[4,52]이 어쩌면 대학생의 스마트폰 중독을 과다 추정했을 수도 있음을 조심스럽게 추측해 볼 수 있다.
따라서 스마 트폰의 다기능적인 특성에 대한 이해를 기반으로 스마트폰 중독의 개념에 대한 정의와 그에 따른 실증적인 연구가 보다 필요할 것으로 보인다. 이에 따라 스마트폰 중독에 있어 일반적인 중독의 특징인 특정 물질이나 행위에의 몰입, 통제력의 상실, 중독된 물질이나 행위로 인해 부정적인 결과를 초래함에도 지속적으로 그것을 이용하는 것에 초점을 맞추기 보다는 일반인들의 스마트폰 사용 특성에 초점을 맞춘 연구가 필요할 것으로 보인다. 또한 생활 필수품의 하나로, 스마트폰의 건강하고 만족스러운용을 위한 연구도 필요할 것으로 보인다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	스마트폰 과다 사용으로 인한 역기능은 무엇인가?	이러한 스마트폰의 실용적인 측면에도 불구하고 편리 성이 불러온 스마트폰 과다 사용은 업무나 학업에 방해가 됨은 물론 다양한 역기능적 문제를 확대 재생산할 가능성이 높은 것으로 예상되고 있다[1,4-7]. 이러한 역기 능적 문제는 불면증, 시력저하 목, 손목, 손가락 이상 등의 신체 건강상 문제에서부터 우울, 불안, 분노증상과 같은 정신건강 문제를 유발하며, 나아가 집중력과 같은 인지기능을 떨어뜨려 학교생활과 사회생활에서의 기능을 저하시키는 것으로 보고되고 있다[1,8-14].
	스마트폰 중독이란 무엇인가?	스마트폰 중독은 스마트폰에 지나치게 몰입한 나머지 스스로를 제어할 수 없는 상태에 이르는 것이다[9]. 이는 스마트폰의 보급이 급속도로 확산되면서 스마트폰 이용이 습관으로 굳어지고 사용량을 점점 조절할 수 없게 되며, 이에 따라 스마트폰 이용에 대한 자각 증상 없이 점점 더 많이 사용하게 된다는 다른 선행 연구와 맥을 같이 하는 정의이다[35,36].
	스마트폰 의존이 증가하는 이유는 무엇인가?	이러한 대학생들의 가장 큰 스트레스 요인은 진로 및 학업 관련 스트레스이며 사회적 통념과 달리 대학생의 학업스트레스 수준이 중·고등학생들보다 높은 것으로 보고되고 있다[18]. 스마트폰은 앞서 언급했듯이 언제 어디서나 인터넷과 게임 등의 오락을 즐길 수 있는 편리를 제공하기 때문에 스트레스로 인한 대학생들의 스마트폰 의존이 증가하여 최근에 사회적 이슈로 떠오르고 있다[1]. 선행연구에 의하면 대학생들이 스트레스를 받을때 스마트폰으로 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 이용하여 사회적 지지를 추구하고 게임, 동영상 시청, 음악 감상 등을 통해 스마트폰을 정서적 대처의 도구로 사용하고 있는데 스마트폰을 활용한 스트레스 대처는 스마트폰 사용을 증가하게 하여 스마트폰을 사용하지 않을 때 불안하게 하고, 집중 곤란으로 인한 학업 저하, 문제회피 성향을 증가시키는 부작용을 낳는다고 보고 되고 있다[5].

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원문보기 상세보기
H. J. Han. (2015). The effects of smartphone addiction on mental health and physical health in college students : moderating effect of self-efficacy, parent-child relationships, and friendship. Doctoral dissertation. Daegu Catholic University, Daegu.

저자의 다른 논문 :

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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