과학기술인의 형식 및 무형식학습 유형에 따른 학습접근 차이 분석
An Analysis differences in learning approaches of S&T human resources based on their formal and informal learning clusters
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이 연구는 과학기술인의 학습접근 방식이 형식학습 및 무형식학습에 어떠한 효과를 갖는지 구명하는 것을 목적으로 하였다. 연구 목적에 따라 과학기술인 R&D전주기 교육을 수행하고 있는 국가과학기술인력개발원의 교육대상자를 대상으로 연구자료를 수집하여 최종 340명의 자료를 토대로 연구하였다. 수집된 자료는 R 프로그램을 활용하여 기술통계 및 차이분석, 그리고 잠재프로파일분석(Latent profile analysis) 방법 등을 활용하여 분석하였다. 연구 결과, 학습 및 무형식학습 형태를 기반으로 5개의 잠재 집단이 도출되었으며, 각각 '무형식 비선호자', '균일 학습 단기 기억자', '학습 권태자', '독립적인 학습 계획자', '전이 계획형 형식주의자'로 명명되었다. 학습 형태 유형별 성, 연령의 직무유형 특성 차이는 없었으나, 직무유형은 통계적으로 유의한 차이가 나타났다. 마지막으로, 형식학습 및 무형식학습 유형에 따라 학습접근 방법의 수준 차이가 나타났는데 구체적으로,‘전이 계획형 형식주의자’는 다른 모든 집단에 비해 평균 심층적 접근 수준이 높았으며,‘독립적인 학습 계획자’또는 ‘균일 학습 단기 기억자’집단은 ‘무형식 비선호자’ 및 ‘학습 권태자’에 비해 평균 심층적 접근 수준이 높았다. 이러한 연구결과에 따라 과학기술인들의 학습 형태 파악과 비교의 중요성을 논의하였으며, 변수 중심 분석과 사람 중심 분석을 결합한 혼합 방법 접근법의 필요성을 강조하였다. 연구 결과 및 결론을 바탕으로 과학기술인 인재양성에 주는 시사점과 성인을 대상으로 학습을 연구하는 연구자에게 주는 시사점을 제시하였다.
Abstract
This study aimed to elucidate the effects of science and technology professionals learning approaches on formal and informal learning. In accordance with the research objectives, data were collected from 340 participants engaged in R&D pre-cycle education at the National Science and Technology Human Resources Development Institute. The collected data were analyzed using R software, employing descriptive statistics, difference analysis, and Latent Profile Analysis(LPA) methods. The results revealed five latent groups based on learning and informal learning patterns, named as Informal Learning Non-Preferers, Uniform Learners with Short-term Memory, Learning Burnout Individuals, Independent Learning Planners, and Transfer Planning Formalists. No significant differences were found in the gender, age, and job Cluster characteristics across learning pattern Clusters; however, job Cluster exhibited statistically significant differences. Lastly, differences in the level of learning approach were observed depending on the learning and informal learning Clusters. Specifically, Transfer Planning Formalists had higher average deep learning approach levels compared to all other groups, while Independent Learning Planners and Uniform Learners with Short-term Memory groups exhibited higher average deep learning approach levels than Informal Learning Non-Preferers and Learning Burnout Individuals. The study discussed the importance of understanding and comparing learning patterns among science and technology professionals, emphasizing the need for a mixed-method approach combining variable-centered and person-centered analyses. Based on the research findings and conclusions, implications for talent development in science and technology, as well as insights for researchers studying adult learning, were provided.
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