대학생의 학업성취도와 핵심역량 유형 분류 및 특징 분석 - K 대학교 학생들을 대상으로
Classifying the academic achievements and key competencies and analyzing the characteristics for K university students
0
조회
0
다운로드
16
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구는 대학생의 학업성과를 학업성취도와 핵심역량의 수준으로 측정하고, K 대학교 학생들을 대상으로 학업성과에 따른 이질적인 잠재계층을 분류하여 각 유형별 특징을 파악하였다. 또한, 학생 변인(성별, 소속 계열, 학년)를 통제한 상태에서 학교 변인(비교과 프로그램 참여 정도, 열람실 이용시간, 도서대출 권수)의 효과를 분석하였다. 학업성취도는 GPA(학점)를 활용하였으며, 핵심역량은 K 대학교에서 자체 개발한 5대(인문 역량, 소통 역량, 글로벌 역량, 창의 역량, 전문 역량) 핵심역량 진단 도구를 사용하였다. 이를 위해 잠재계층을 추정한 후 잠재계층을 고정한 상태에서 다항 로지스틱 회귀분석을 실시하는 3단계법을 이용한 잠재프로파일분석(Latent profile analysis)을 수행하였다. 그 결과, 학업성과를 토대로 다섯 개의 이질적인 계층을 도출하였으며, 잠재계층별 특성에 따라 중간성취-고역량, 중간성취-중간역량, 중간성취-저역량, 저성취-저역량, 저성취-최저역량으로 명명하였다. 이후 다항 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과, 비교과 프로그램별 참여 정도, 도서대출 권수가 잠재계층 구분과 유의한 관계가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 학업성취도와 핵심역량 수준이 일치하지 않을 수 있음을 확인한 것으로, 잠재계층별로 학교 활동 및 비교과 프로그램을 계획하는 데 있어서 차별적이고 다각적인 접근이 필요함을 의미한다. 마지막으로, 본 연구의 제한점을 기술하고 이를 토대로 한 후속 연구를 제언하였다.
Abstract
The purpose of this study was to classify heterogeneous latent class of K university students’ academic outcomes and to analyze the characteristics of each class. A academic outcomes included GPA as an academic achievement and five key competencies (liberal arts, communication, global, creative, and professional competency). To do this, A latent profile analysis using a three-step approach was performed. Based on the results, five latent classes were identified: a middle achievement-high competence, middle achievement-middle competence, middle achievement-low competence, low achievement-low competence and low achievement-lowest competence. A logistic regression analysis revealed that school related variables (number of extracurricular programs participation, number of book lending) were relevant factors which impact upon the classes after controlling for student related variables. Finally, the limitations of the current is study and suggestions for future research were discussed.
참고문헌 (38)
- 2015 KMU 핵심역량 진단도구 결과 보고서, "국민대학교 국민인재개발원", 국민대학교 국민인재개발원, ~ (2015)
- 김대중, "대학교육에서의 핵심역량과 역량기반 교육에 대한 이해와 쟁점", 핵심역량교육연구, 2(1), pp.23~45 (2017), 한국핵심역량교육학회[DOI]
- 이민정, "ACE사업 참여 대학의 핵심역량 및 실천전략에서의 교육적 함의", 아시아교육연구, 18(2), pp.339~364 (2017), 교육연구소
- 김옥현, "간호대학생의 KCUE-Q1(Korean College & University Education Questionnaire)에 따른 비인지적 학습성과", 한국콘텐츠학회 논문지, 14(10), pp.862~872 (2014), 한국콘텐츠학회[DOI]
- 경기도 교육과정 핵심역량 체계 재정비 및 측정도구 개발연구, "김위정", 경기도교육연구원, ~ (2014)
- 한국의 교육지표·지수개발 연구 (Ⅱ): 학생역량지수 개발 연구, "김창환", 한국교육개발원, ~ (2013)
- 박경희, "대학생의 핵심역량 특성과 창의적 인성과의 관계", 학습자중심교과교육연구, 17(20), pp.839~868 (2017), 학습자중심교과교육학회[DOI]
- 박수정, "대학 특성화에 따른 대학생 핵심역량 진단도구 개발", 직업능력개발연구, 19(2), pp.79~107 (2016), 한국직업능력연구원[DOI]
- 박영신, "대학생 핵심역량 자가진단 평가도구 개발 및 타당화 연구", 교육방법연구, 29(4), pp.567~595 (2017), 한국교육방법학회[DOI]
- 박종배, "대학생의 도서관 이용과 학업성취도 간의 영향관계 분석", 한국도서관·정보학회지, 45(2), pp.5~27 (2014), 한국도서관·정보학회[DOI]
- 박창남, "비교과프로그램이 대학핵심역량에 미치는 영향 ― K 대학교를 중심으로", 교양교육연구, 11(1), pp.39~71 (2017), 한국교양교육학회
- 배상훈, "한국 대학생의 학습참여 양상과 예측요인: 잠재계층분석", 교육학연구, 54(2), pp.305~340 (2016), 한국교육학회
- 백승희, "대학 입학생의 대학생활 성과에 대한 잠재계층 분류 및 영향요인 탐색: 입학사정관 전형 입학 여부를 중심으로", 아시아교육연구, 17(1), pp.251~280 (2016), 교육연구소
- 양시윤, "대학의 자율적 학습공동체 프로그램이대학생의 핵심역량과 학업역량에 미치는 영향", 학습자중심교과교육연구, 18(9), pp.141~164 (2018), 학습자중심교과교육학회[DOI]
- 오종현, "대학생 핵심역량 진단 평가에 대한 잠재 프로파일 분류 - H대학교를 중심으로", 역량개발학습연구(구 한국HRD연구), 11(2), pp.31~55 (2016), Human Engagement Institute[DOI]
- 유현숙, "대학생의 의사소통능력 및 종합적 사고력에 영향을 주는 학습과정 요인 분석", 교육행정학연구, 29(4), pp.319~337 (2011), 한국교육행정학회
- 정혜원, "청소년의 학업성취도와 핵심역량 유형 분류 및 영향요인 검증", 한국청소년연구, 29(2), pp.185~215 (2018), 한국청소년정책연구원[DOI]
- 조일현, "대학생의 학습동기, 인지전략 및 학업성취 간의 구조적 관계 분석", 교육과학연구, 45(2), pp.77~98 (2014), 교육과학연구소
- 조진숙, "대학생의 학습참여가 학습성과에 미치는 영향에 대한 사례 연구", 한국콘텐츠학회 논문지, 19(1), pp.524~534 (2019), 한국콘텐츠학회[DOI]
- 진미석, "대학생 핵심역량 진단체제 구축 방안 연구", 교육행정학연구, 29(4), pp.461~486 (2011), 한국교육행정학회
- 최준열, "대학생의 외부활동경험이 핵심역량에 미치는 영향", 역량개발학습연구(구 한국HRD연구), 12(2), pp.63~84 (2017), Human Engagement Institute[DOI]
- 최홍일, "한국 청소년역량의 잠재계층과 가족특성: 잠재프로파일분석(LPA)을 이용하여", 학교사회복지, (43), pp.101~128 (2018), 한국학교사회복지학회[DOI]
- 한명아, "대학생의 독서활동과 핵심역량간의 관계연구", 석사, 독서학전공, pp.2012
- Akaike, H., "A new look at the statistical model identificatio", IEEE Transactions on Automatic Control, 19, pp.716~723 (1974)
- Asparouhov, T., "Auxiliary variables in mixture modeling: Three-step approaches using Mplus", Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 21(3), pp.329~341 (2014)
- Bolck, A., "Estimating latent structure models with categorical variables: One-step versus three-step estimators", Political Analysis, 12(1), pp.3~27 (2004)
- Clark, S. L., "Mixture modeling with behavioral data" (2010), University of California
- Geiser, C., "Data analysis with Mplus" (2013), Guilford Press
- Piecing together the student success puzzle: Research, propositions, and recommendations, ASHE Higher Education Report, "Kuh, G. D.", Jossey-Bass, ~ (2007)
- Lanza, S. T., "Identification and prediction of latent classes of weight‐loss strategies among women", Obesity, 18(4), pp.833~840 (2010)
- Lo, Y., "Testing the number of components in a normal mixture", Biometrika, 88, pp.767~778 (2001)
- McCrae, J. S., "Profile of children investigated for sexual abuse: Association with psychopathology symptoms and services", American Journal of Orthopsychiatry, 76(4), pp.468~481 (2006)
- McLachlan, G. J., "Finite mixture models" (2000), Wiley
- No, U., "A comparison of mixture modeling approaches in latent class models with external variables under small samples", Educational and psychological measurement, 78(6), pp.925~951 (2018)
- OECD, "Definition and selection of competencies: Theoretical and conceptual foundation" (2003), OECD
- Schwartz, G., "Estimating dimensions of a model", Annals of Statistics, 6, pp.461~464 (1978)
- Sclove, L., "Application of model-selection criteria to some problems in multivariate analysis", Psychometrika, 52, pp.333~343 (1987)
- Vermunt, J. K., "Latent class modeling with covariates: Two improved three-step approaches", Political analysis, 18(4), pp.450~469 (2010)