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농대 미래전문농업경영인 과정 참여 대학생의 학습전이 관련 요인 간 구조적 관계 분석

Structural Equation Analysis of Factors Related to Learning Transfer with agricultural college specialized management program for University students

박성열|차승봉|김학섭
한국농·산업교육학회 (The Korean Society for Agricultural Education and Human Resource Development)|2015.12|농업교육과 인적자원개발 (Journal of Agricultural Education and Human Resource Development)|제47권 제4호|pp. 1-26|DOI 10.23840/agehrd.2015.47.4.1

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Structural Equation Modeling학습전이구조방정식 모델learning transfer농업교육훈련미래전문농업경영인 과정조직적 지원agricultural educational training
주제분류교육학

초록

본 연구는 정예농업인력 육성을 위한 대학생 대상의 농업교육훈련에서 학습전이에 영향을 주는 요인이 무엇이며, 요인 간의 관계를 규명하고자 농대 미래전문농업경영인 과정이 운영된 10개 대학교 참여자 총 1,320명 연구대상으로 선정하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 여러 유형의 적합도 지수를 활용하여 검증한 결과 RMR(.040), GFI(.920), AGFI(.906), NFI(.954), CFI(.965), IFI(.965)가 수용기준 요건을 충족하였다. 둘째, 농림축산식품부에서 지원하는 농대 미래전문농업경영인 과정이 성과를 이루고 있다고 할 수 있다. 모든 잠재내생과 외생변인에서 측정아이템별의 결과 값이 중간점수를 상회하여 지원사업의 타당성이 확보되었다고 할 수 있으며, 지원사업의 책무성도 이루고 있다고 볼 수 있다. 마지막으로, 농대생이 농업관련 학습 내용을 현업에 적용시키기 위해서는 학교측의 지원이 크게 작용을 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 체계적이고 실질적인 지원이 농대생들의 교육효과에 크게 작용하는 것으로 결론지을 수 있다.

Abstract

The purpose of the study were to analyze the relationships between learning transfer with selected demographic factors and to develop a general linear structural model of agricultural college students’ learning transfer with selected latent endogenous (organizational support, learning motivation, transfer-plan, satisfaction and exogenous variables (transfer effort/expectancy for performance, self-efficacy and attitude.), Further, the relationships among the latent variables including learning transfer were analyzed within the model. 1360 agricultural college students from 10 universities who participated in the educational program sponsored by Korea Agency of Education, Promotion and Information Service in Food, Agriculture, Forestry, and Fisheries voluntary joined as sample in the study. Following conclusions were made according to the major study results. First, The model was accepted according to the some goodness of fit statistics such as RMR(.040), GFI(.920), AGFI(.906), NFI(.954), CFI(.965), IFI(.965). Second, the agricultural educational programs sponsored by Korea Agency of Education, Promotion and Information Service in Food, Agriculture, Forestry, and Fisheries were identified as being effective and efficient in terms of learning outcomes. Third, the general structural model appropriately captured the collected data according to the results of the goodness-of fit tests. All latent variables in the model were identified as having direct or indirect effects on the final endogenous variable, learning transfer. Transfer-plan as an endogenous variable was the most influential factor.

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