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문제 정의
- 하지만 이는 동일한 개체의 반복측정으로 횡단적 자료와 시계열(time-series) 자료가 통합된 패널 자료에서는 종단적 특징을 반영하지 못한다는 단점을 가진다[25]. 본 연구는 K-평균 군집화 알고리즘을 시계열 포함한 종단적인 패턴을 분석하기 위한 목적으로 확장된 KML(K-means for longitudinal data) 알고리즘이 사용되었고, 알고리즘 내 거리를 측정하는 다양한 방법 중 가장 보편적으로 사용되는 유클리드 거리를 사용하였다[26]. 패널 데이터의 두 학생의 거리를 계산하는 수식은 다음과 같다[25].
- 컴퓨터 활용 교육이 시작된 지 20년이 되는 현시점에서 초등학교에서 고등학교까지 컴퓨터 활용능력과 빈도에 따른 학업성취도의 종단적인 변화를 살펴보는 것은 의미가 있다고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 기존의 학년별로 진행되었던 단기간 종단연구를 9개년으로 확장하여 컴퓨터를 활용하는 능력에 대한 인식과 실제로 사용하는 빈도를 토대로 종단적 패턴을 찾고, 패턴에 따른 학업성취도와 희망하는 대학전공을 분석하는 것이다. 분석은 서울교육종단연구(Seoul Education Longitudinal Study, SELS)의 2010학년도 초등학교 4학년 패널을 선정하여 2018학년도 고등학교 3학년까지 9개년 동안에 응답한 컴퓨터 활용능력과 빈도, 학업성취도, 희망하는 대학전공 데이터를 분석하였다.
- 본 연구의 목적은 컴퓨터를 활용하는 능력에 대한 인식과 실제로 사용하는 빈도를 토대로 학업성취도와 진로에 미치는 종단적인 영향을 분석하고자 하였다. 분석을 위해 서울교육종단연구의 2010학년도에 4학년 패널을 선정하여 2018학년도 고등학교 3학년까지 9개년 동안 학생이 응답한 컴퓨터활용능력과 빈도, 학업성취도, 고등학교 3학년일 때 희망하는 대학전공 데이터를 활용하였다.
제안 방법
- 잠재성장모형은 모수 통계로 모집단에 대한 확률분포를 가정하고 있을 뿐 아니라 분석에 자료로 측정되는 자료가 등간척도로 측정되어야 하고, 확률분포를 구체적으로 가정할 수 있어야 한다. 본 연구에서 사용한 컴퓨터 활용빈도는등간척도라 보기 어려워 비모수 방식을 고려하였다.
- 본 연구에서는 KML R 패키지로 컴퓨터 활용능력과 빈도에 대한 16개 변인과 9개년의 시간 변인으로 학생들의 컴퓨터 활용과 빈도에 대한 종단적 패턴을 분류하고, 각 집단의 학업성취도 차이와 고등학교 3학년 대학전공 선택을 분석하였다.
- SELS에서는 국어, 영어, 수학의 점수를 종단적으로 비교하기에 적합한 수직척도 점수로 제공하고 있다. 본 연구에서는 학생의 각 과목별 수직척도점수를 활용하였다.
- 선정된 패널이 고등학교 3학년인 9차년도의 대학 전공계열을 인문, 사회, 자연, 공학, 의·약학, 교육, 예체능, 사관·경찰, 기타 9개로 구분하여 설문하였다.
- 컴퓨터 활용능력은 온라인 채팅, 사진 및 이미지편집, 정보 검색, 파일 및 프로그램 다운로드, 워드프로세서 사용, 인터넷을 통한 음악듣기, 이메일쓰기 등 10개의 능력으로 구분하여 설문하였다. 설문은 전혀 할 수 없다(1점), 다른 사람이 도와주면 할 수 있다(2점), 혼자서도 잘할 수 있다(3점)는 척도로 구성되었다.
- 컴퓨터 활용빈도는 인터넷 검색, 게임, 음악 및 영화 감상, 프로그램 다운로드, 문서작성, 온라인강의 시청의 6개 활용빈도로 구분하여 설문하였다. 설문은 전혀 안함(1), 한 달에 1~2번(2점), 한 달에 3~4번(3점), 일주일에 2~4번(4점), 거의 매일(5점)의 척도로 구성되었다.
대상 데이터
- SELS의 1-9차년도 컴퓨터 활용능력 10문항, 컴퓨터 활용빈도 6문항, 국어, 영어, 수학 학업성취도와 9차년도에 희망하는 대학전공 데이터를 사용하였다.
- 본 연구는 SELS의 데이터를 활용하였다. SELS는 2010년부터 2018년까지 총 9년간의 종단 데이터 구축 및 분석을 위해 설계되었다[23].
- 본 연구의 목적은 기존의 학년별로 진행되었던 단기간 종단연구를 9개년으로 확장하여 컴퓨터를 활용하는 능력에 대한 인식과 실제로 사용하는 빈도를 토대로 종단적 패턴을 찾고, 패턴에 따른 학업성취도와 희망하는 대학전공을 분석하는 것이다. 분석은 서울교육종단연구(Seoul Education Longitudinal Study, SELS)의 2010학년도 초등학교 4학년 패널을 선정하여 2018학년도 고등학교 3학년까지 9개년 동안에 응답한 컴퓨터 활용능력과 빈도, 학업성취도, 희망하는 대학전공 데이터를 분석하였다.
- 본 연구의 목적은 컴퓨터를 활용하는 능력에 대한 인식과 실제로 사용하는 빈도를 토대로 학업성취도와 진로에 미치는 종단적인 영향을 분석하고자 하였다. 분석을 위해 서울교육종단연구의 2010학년도에 4학년 패널을 선정하여 2018학년도 고등학교 3학년까지 9개년 동안 학생이 응답한 컴퓨터활용능력과 빈도, 학업성취도, 고등학교 3학년일 때 희망하는 대학전공 데이터를 활용하였다.
- 권선아·이수영(2017)은 컴퓨터와 스마트폰의 활용이 중학생의 창의성과 학업성취도의 종단적 변화에 미치는 영향을 분석하였다[14]. 연구는 SELS의 3개년 패널 데이터를 활용하였고, 연구결과 중학교 1학년에는 컴퓨터 및 스마트폰의 활용이 많은 학생일수록 창의성과 학업성취도 모두 높은 것으로 분석되었다. 학년이 올라감에 따라 컴퓨터 및 스마트폰의 활용은 학업성취도 증가율에 영향을 미치지 끼치지 않는 것으로 나타났다.
- SELS는 2010년부터 2018년까지 총 9년간의 종단 데이터 구축 및 분석을 위해 설계되었다[23]. 연구대상은 2010년도에 구성된 초등학교 4학년 표본 5,297명으로 시작하여 2013년도에 중학교 입학, 2016년 고등학교에 입학, 2018년 고등학교를 졸업한 학생 중 9년 동안의 데이터가 모두 수집되고, 일반계 고등학교를 졸업한 1,301명을 대상으로 분석하였다.
데이터처리
- 컴퓨터 활용능력 10개와 빈도 6개를 16차원으로 9개년 동안 응답한 데이터를 바탕으로 종단적 패턴을 분석한 결과 3개의 패턴으로 분석되었다.
- 컴퓨터 활용능력과 빈도의 종단적 패턴에 따른 국어, 영어, 수학의 학업성취도 수직척도 점수의 차이는 일원분산분석과 사후검증을 통해 분석하였다. 학업성취도는 컴퓨터 활용과 빈도가 모두 높은 A 패턴이 가장 높은 것으로 분석되었고, B 패턴,C 패턴의 순으로 나타났다.
성능/효과
- 공학계열에서 컴퓨터 활용과 빈도가 가장 높은 A 패턴이 25.7%로 가장 높았고, C 패턴 15.4%, B 패턴 15.0%의 순으로 나타나 희망하는 대학전공은 컴퓨터에 대한 활용과 빈도가 높을수록 공학계열을 선호하는 것으로 해석할 수 있다. 또한 희망하는 대학의 전공을 미선택하는 학생의 비율이 C 패턴이 25.
- 연구결과 첫째, 컴퓨터 활용능력과 빈도가 높을수록 성취도가 높은 것으로 분석되었다. 기존의 컴퓨터 사용시간이 길어지거나 빈도가 높으면 학업성취도가 낮아진다는 연구결과와 반대로 보이지만 컴퓨터를 활용하는 목적을 구분해서 살펴보면 게임과같이 학업과 관련이 없는 C 패턴은 학업성취도가 낮은 것으로 나타났고, 학업목적으로 사용하는 빈도가 높은 A 패턴과 B 패턴의 경우 학업성취도가 높은 것으로 분석되었다. 따라서 컴퓨터를 활용하는 목적과 의향에 따라 학업성취도가 다르다는 기존연구와 유사한 결과라고 할 수 있다.
- 둘째, 컴퓨터 활용능력과 빈도가 높을수록 희망하는 대학전공을 공학계열로 선택하는 비율이 높은 것으로 분석되었다. 9개년 동안 컴퓨터 활용능력과 빈도가 꾸준히 높은 학생인 대학의 전공을 공학계열로 선택하고자 한다는 것은 학생 스스로 인식하는 컴퓨터를 활용하는 일 대한 기대와 가치가 높은 것으로 해석할 수 있다.
- 학년이 올라감에 따라 컴퓨터 및 스마트폰의 활용은 학업성취도 증가율에 영향을 미치지 끼치지 않는 것으로 나타났다. 또한 학습목적의 컴퓨터 활용은 학습자가 인식한 학업성취도에는 긍정적인 영향을 주었고, 국어, 수학, 영어 점수의 합으로 이루어진 학업성취 점수에는 유의미한 영향을 주지 못하는 것으로 분석되었다.
- 마지막으로 컴퓨터 활용에 대한 능력과 빈도의 패턴은 변화 없이 지속적으로 유지되는 것으로 분석되었다. 데이터가 수집된 초등학교 4학년 초기부터 컴퓨터 활용과 빈도가 지속적으로 높게 유지된다는 것은 초등학교 저학년 혹은 유아기에 컴퓨터를 활용하고자 하는 인식에 영향을 미치는 주요한 변인이 있음을 시사한다.
- 분류된 패턴에 따른 컴퓨터 활용능력 중에서 온라인 채팅 변인을 샘플로 분석한 결과 A 패턴이 가장 높고, B 패턴, C 패턴 순인 것으로 나타났다.
- 분류된 패턴에 따른 컴퓨터 활용빈도 중에서 인터넷 검색 변인을 샘플로 분석한 결과 A 패턴이 가장 높고, B 패턴, C 패턴 순인 것으로 나타났다.
- 종단적 패턴에 대한 국어 성취도 차이를 일원분산분석을 통해 분석한 결과 모든 학년에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 사후검정 결과, A 패턴과 C 패턴은 초등학교 4학년부터 고등학교 3학년 9개년 동안 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 분석되었다. B 패턴과 C 패턴은 초등학교 4학년에서 고등학교 1학년까지 유의한 차이를 보였으나, 고등학교 2학년(B 패턴: 366.
- 8점)을 제외한 모든 학년에서 유의하게 나타났다. 사후분석 결과, 초등학교 5학년부터 고등학교 3학년까지 A 패턴이 C 패턴보다 영어성취도가 유의하게 높았으며, B 패턴도 C 패턴보다 유의하게 높은 영어성취를 보였다. 초등학교 5학년부터 A 패턴은 B 패턴보다 영어성취도가 일관되게 높았으나 그 차이는 유의하지 않았다.
- 8점)을 제외한 모든 학년에서 수학 성취도의 차이가 유의하게 나타났다. 사후분석 결과, 초등학교 6학년부터 고등학교 3학년까지 A 패턴은 C 패턴보다 수학 성취도가 유의하게 높았으며, B 패턴도 C 패턴보다 유의하게 높은 수학 성취도를 보였다. 초등학교 4학년의 경우, A 패턴과 B 패턴의 수학 성취도 차이(A 패턴: 398.
- 세부적으로 초등학교 4학년부터 고등학교 3학년일 때까지 A 패턴이 가장 높은 것으로 분석되었지만, 중학교 3학년 때부터 C 패턴이 B 패턴보다 게임을 하는 빈도가 높은 것으로 나타났다.
- 연구결과 첫째, 컴퓨터 활용능력과 빈도가 높을수록 성취도가 높은 것으로 분석되었다. 기존의 컴퓨터 사용시간이 길어지거나 빈도가 높으면 학업성취도가 낮아진다는 연구결과와 반대로 보이지만 컴퓨터를 활용하는 목적을 구분해서 살펴보면 게임과같이 학업과 관련이 없는 C 패턴은 학업성취도가 낮은 것으로 나타났고, 학업목적으로 사용하는 빈도가 높은 A 패턴과 B 패턴의 경우 학업성취도가 높은 것으로 분석되었다.
- 허균(2017)은 고등학생의 학습목적의 컴퓨터 활용과 주관적 학업성취도의 관계를한국아동청소년 패널 조사(KCYPS)의 4-6차년도(2012년-2014년) 3개년 패널 데이터로 분석하였다[22]. 연구결과, 고등학교 동안의 학습목적의 컴퓨터 사용은 고등학교 3학년의 주관적 학업성취도에영향을 미치는 것으로 나타났다. 권선아·이수영(2017)은 컴퓨터와 스마트폰의 활용이 중학생의 창의성과 학업성취도의 종단적 변화에 미치는 영향을 분석하였다[14].
- 남창우·전훈(2012)은 SELS의 1-2차년도 패널 데이터를 활용하여 고등학생의 컴퓨터 활용빈도와 자기주도학습 요인이 수학 저성취 학생의 학업성취도에 미치는 영향을 분석하였다[21]. 연구결과, 수학 저성취 고등학생의 컴퓨터 활용에 관한 요인에서 컴퓨터 활용빈도가 상대적으로 낮은 것으로 분석되었다. 허균(2017)은 고등학생의 학습목적의 컴퓨터 활용과 주관적 학업성취도의 관계를한국아동청소년 패널 조사(KCYPS)의 4-6차년도(2012년-2014년) 3개년 패널 데이터로 분석하였다[22].
- 종단적 패턴에 대한 국어 성취도 차이를 일원분산분석을 통해 분석한 결과 모든 학년에서 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 사후검정 결과, A 패턴과 C 패턴은 초등학교 4학년부터 고등학교 3학년 9개년 동안 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것으로 분석되었다.
- 종단적 패턴에 대한 수학 성취도의 일원분산분석 결과 초등학교 4학년(A 패턴:360.0점, B 패턴:359.4점, C 패턴: 361.8점)을 제외한 모든 학년에서 수학 성취도의 차이가 유의하게 나타났다. 사후분석 결과, 초등학교 6학년부터 고등학교 3학년까지 A 패턴은 C 패턴보다 수학 성취도가 유의하게 높았으며, B 패턴도 C 패턴보다 유의하게 높은 수학 성취도를 보였다.
- 종단적 패턴에 대한 영어 성취도의 차이를 일원 분산분석으로 살펴본 결과 초등학교 4학년(A 패턴:335.3점, B 패턴: 339.2점, C 패턴: 343.8점)을 제외한 모든 학년에서 유의하게 나타났다. 사후분석 결과, 초등학교 5학년부터 고등학교 3학년까지 A 패턴이 C 패턴보다 영어성취도가 유의하게 높았으며, B 패턴도 C 패턴보다 유의하게 높은 영어성취를 보였다.
- 컴퓨터 활용능력 10개와 빈도 6개 변인 중에서 유일하게 게임 빈도 변인만 고등학생일 때 C 패턴이 B 패턴보다 높은 것으로 분석되었다.
- 컴퓨터 활용능력과 빈도의 종단적 패턴에 따른 국어, 영어, 수학의 학업성취도 수직척도 점수의 차이는 일원분산분석과 사후검증을 통해 분석하였다. 학업성취도는 컴퓨터 활용과 빈도가 모두 높은 A 패턴이 가장 높은 것으로 분석되었고, B 패턴,C 패턴의 순으로 나타났다.
후속연구
- 연구의 의의는 컴퓨터를 활용하는 능력에 대한 인식과 빈도를 기반으로 9개년 동안의 학생의 종단적인 패턴을 처음으로 분석을 시도하였다는 점에서 의의가 있고, 향후 연구로 컴퓨터 활용능력과 빈도에 따라 학생의 자기주도학습, 창의성 등에 어떠한 영향을 미치는지 분석할 필요가 있다.
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