본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

고등학생의 디지털 리터러시 프로파일 탐색: 자기조절학습, 창의성 및 학업성취와의 관계

Identifying Digital Literacy Profiles of High School Students: Associations with Self-Regulated Learning, Creativity, and Academic Achievement

최고은|정수정
교육발전연구소 (Pusan National University Educational Development Institute)|2024.03|교육혁신연구 (Journal of Educational Innovation Research)|제34권 제1호|pp. 325-348|DOI 10.21024/pnuedi.34.1.202403.325

0

조회

0

다운로드

1

인용

0

참고문헌

키워드

디지털 리터러시Digital LiteracyCreativity창의성학업성취잠재 프로파일 분석자기조절학습Academic AchievementSelf-Regulated LearningLatent Profile Analysis

초록

연구목적: 본 연구의 목적은 고등학생 디지털 리터러시에서의 개인차를 탐구하고, 이러한 개인차가 학생들의 자기조절학습능력, 창의성 및 학업성취와 어떤 관계가 있는지 검증하는 것이다. 연구방법: 서울교육종단연구 2010 초등패널 9차년도 데이터 중 일반계 고등학교 3학년 2,793명의 설문 응답에 대해 잠재 프로파일 분석을 실시하였다. 연구결과: 분석 결과, 고등학생의 디지털 리터러시의 구성요소와 수준을 바탕으로 전반적 고수준(86.2%), 관리 고수준･창출 저수준(7.9%), 전반적 저수준(5.9%)의 총 세 가지 유형의 잠재 프로파일을 확인하였다. 또한, 유형화된 프로파일에 따라 학생들의 자기조절학습능력, 창의성, 학업성취에 유의한 차이가 나타났다. 논의 및 결론: 본 연구 결과는 청소년의 자기조절학습능력, 창의성, 학업성취 향상 방안으로서의 맞춤형 디지털 리터러시 교육을 위한 시사점을 제공할 것으로 기대한다.

Abstract

Purpose: This study aims to investigate the individual differences in digital literacy among high school students and to examine how these differences are associated with students’ self-regulated learning ability, creativity, and academic achievement. Method: Latent profile analysis was conducted on the survey responses from 2,793 third-year high school students using the 9-year panel data from the 2010 Seoul Education Longitudinal Study (SELS). Results: Three distinct profiles of digital literacy for high school students were identified: Overall high-level profile (86.2%), High-level management and low-level creation profile (7.9%), and Overall low-level profile (5.9%). Furthermore, significant differences were found between the three profiles in terms of students’ self-regulated learning ability, creativity, and academic achievement. Conclusion: Our findings are expected to provide important insights into how to enhance adolescents’ self-regulated learning, creativity, and academic achievement through personalized and targeted digital literacy education.

참고문헌 (50)

  1. 계보경, "2022년 디지털 교육 인프라 및 학생 디지털 역량 현황" (2022), 한국교육학술정보원
  2. 곽은지, "사이버대학 학습자의 디지털 리터러시 역량과 학습성과의 관계에서 학습자 연령의 조절효과 검증", 석사, pp.2016
  3. 교육부, "초･중등학교 교육과정 총론" (2022), 교육부
  4. 권선아, "컴퓨터 및 스마트폰 활용이 중학생의 창의성과 학업성취도의 종단적 변화에미치는 영향", 컴퓨터교육학회 논문지, 20(3), pp.35~46 (2017)[DOI]
  5. 김동심, "고등학생의 스마트폰 사용에 대한 유능성, 자율성, 관계성이 진로성숙도와 학교생활만족도에 미치는 영향력 연구 : 특성화고를 중심으로", 사회과학논집, 51(1), pp.215~230 (2020)[DOI]
  6. 서울교육종단연구 9차년도 기초분석보고서, "김성식", 서울특별시교육청교육연구정보원, ~ (2018)
  7. 김세리, "고등학교 학생의 자기주도적 학습능력에 영향을 주는 교수 매체활용 관련 변인 탐색", 교육정보미디어연구, 18(3), pp.313~339 (2012)
  8. 김유경, "Elastic net 회귀분석을 활용한 고등학생들의 자기주도학습능력 예측요인 탐색", 한국교육문제연구, 40(2), pp.83~109 (2022)[DOI]
  9. 김인숙, "증거 중심 설계를 활용한 디지털 리터러시 평가도구 개발", 교육방법연구, 32(3), pp.437~459 (2020)[DOI]
  10. 김혜숙, "ICT 활용이 학업성취도에 미치는 영향 : PISA 2006 한국자료를 중심으로", 한국교육, 35(4), pp.107~129 (2008)[DOI]
  11. 박병기, "자기보고형 통합 창의성 척도의 개발 및 타당화", 교육심리연구, 20(1), pp.155~177 (2006)
  12. 박상현, "서울교육종단연구 9차년도 사용자 매뉴얼" (2019), 서울특별시교육연구정보원
  13. 박주혜, "고등학생 스마트미디어 활용 유형의 영향요인 및 학습성과, 비대면 학습참여의 차이", 교육학연구, 60(8), pp.219~249 (2022)[DOI]
  14. 박현정, "서울교육종단연구 2010 사용자 매뉴얼" (2010), 서울특별시교육연구정보원
  15. 박효진, "초등학생의 디지털 리터러시 하위 군집에 따른 인지적 실재감과 학습몰입차이 분석", 학습자중심교과교육연구, 23(1), pp.55~66 (2023)[DOI]
  16. 서순식, "초등학생용 ICT 리터러시 검사 도구 개발 및 타당화 연구", 교육공학연구, 25(3), pp.193~220 (2009)
  17. 성은모, "초등학생의 스마트미디어 활용능력 요인과 교과태도 및 학업성취도와의 관계", 교육 정보미디어연구, 21(2), pp.215~243 (2015)[DOI]
  18. 성은모, "잠재계층분석(Laten Class Analysis)을 활용한 중학생의 ICT 리터러시 유형및 특성 탐색", 교육공학연구, 32(4), pp.987~1013 (2016)[DOI]
  19. 오지안, "노년층의 디지털 리터러시가 심리적 안녕감과 삶의 만족도에 미치는 영향", 한국공공관리학보, 32(2), pp.319~344 (2018)[DOI]
  20. 유진은, "Elastic net을 통한 학생의 창의성 예측 모형 연구", The SNU Journal of Education Research, 27(3), pp.185~205 (2018)
  21. 윤가영, "MZ세대의 디지털 리터러시 유형 및 특성 분석", 학습자중심교과교육연구, 22(17), pp.439~453 (2022)[DOI]
  22. 이문형, "AI 시대의 청소년 디지털 리터러시 교육 연구 : Berkman Klein Center 교육을 중심으로", 만화애니메이션 연구, 59, pp.533~555 (2020)[DOI]
  23. 정수정, "중학생의 ICT 활용유형과 ICT 리터러시에 따른 잠재집단 분류 및 창의성, 학업성취와의 관계", 교육정보미디어연구, 28(4), pp.1099~1120 (2022)[DOI]
  24. 진성희, "고등교육에서 대학생들의 전공만족도와 진로탐색 자기 효능감이 진로탐색행동에 미치는 영향 : 공학계열 대학생들을 중심으로", 직업교육연구, 31(1), pp.1~18 (2012)
  25. 최효선, "중학생의 스마트미디어 리터러시 유형에 따른 자기주도학습능력 차이 분석 : 잠재계층분석(Laten Class Analysis)을 활용하여", 교육정보미디어연구, 23(1), pp.169~195 (2017)[DOI]
  26. 홍성용, "컴퓨터 사용시간 및 사용목적과 창의성간의 관계", 영재와 영재교육, 13(2), pp.281~299 (2014)[DOI]
  27. Akaike, H., "Factor analysis and AIC", Psychometrika, 52, pp.317~332 (1987)[DOI]
  28. "Auxiliary variables in mixture modeling: Using the BCH method in Mplus to estimate a distal outcome model and an arbitrary secondary model" (2014)[URL]
  29. Bakk, Z., "Robustness of stepwise latent class modeling with continuous distal outcomes", Structural Equation Modeling : a Multidisciplinary Journal, 23(1), pp.20~31 (2016)
  30. Binkley, M., "Assessment and Teaching of 21st Century Skills", pp.17~66 (2012), Springer
  31. Celeux, G., "An entropy criterion for assessing the number of clusters in a mixture model", Journal of Classification, 13(2), pp.195~212 (1996)[DOI]
  32. Chi, M. T., "The ICAP framework : Linking cognitive engagement to active learning outcomes", Educational Psychologist, 49(4), pp.219~243 (2014)[DOI]
  33. Eshet-Alkalai, Y., "Digital literacy : A conceptual framework for survival skills in the digital era", Journal of Educational Multimedia and Hypermedia, 13(1), pp.93~106 (2004)
  34. Fraillon, J., "Preparing for life in a digital world : IEA international computer and information literacy study 2018 international report" (2018), Springer Open
  35. Geiser, C., "Data analysis with Mplus" (2013), Guilford Press
  36. Greene, J. A., "Measuring critical components of digital literacy and their relationships with learning", Computers & Education, 76, pp.55~69 (2014)[DOI]
  37. Lei, H., "The relationship between ICT literacy and academic achievement among students : A meta-analysis", Children and Youth Services Review, 127, pp.106~123 (2021)[DOI]
  38. Lo, Y., "Testing the number of components in a normal mixture", Biometrika, 88(3), pp.767~778 (2001)[DOI]
  39. Marsh, H. W., "Classical latent profile analysis of academic self-concept dimensions : Synergy of person-and variable-centered approaches to theoretical models of self-concept", Structural Equation Modeling : A Multidisciplinary Journal, 16(2), pp.191~225 (2009)[DOI]
  40. Martin, A., "Digital Literacies: Concepts, Policies & Practices", pp.151~176 (2008), Peter Lang
  41. Morin, A. J. S., "Growth mixture modeling of adolescents trajectories of anxiety : The impact of un tested invariance assumptions on substantive interpretations", Structural Equation Modeling, 18, pp.613~648 (2011)[DOI]
  42. Ng, W., "Can we teach digital natives digital literacy?", Computers & Education, 59(3), pp.1065~1078 (2012)
  43. Organisation for Economic Co-operation and Development(OECD), "OECD skills outlook 2019 : Thriving in a digital world" (2019), OECD Publishing
  44. Perera, H. N., "A systematic review of digital literacy in the information systems discipline", International Journal of Education and Development using Information and Communication Technology, 12(2), pp.136~155 (2016)
  45. Pintrich, P. R., "A conceptual framework for assessing motivation and self-regulated learning in college students", Educational Psychology Review, 16, pp.385~407 (2004)[DOI]
  46. Pintrich, P. R., "Reliability and predictive validity of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire(MSLQ)", Educational and Psychological Measurement, 53(3), pp.801~813 (1993)[DOI]
  47. Sclove, S. L., "Application of model-selection criteria to some problems in multivariate analysis", Psychometrika, 52(3), pp.333~343 (1987)[DOI]
  48. Tømte, C., "Gender-differences in self-efficacy ICT related to various ICT-user profiles in Finland and Norway. How do self-efficacy, gender and ICT-user profiles relate to findings from PISA 2006", Computer & Education, 57, pp.1416~1424 (2011)[DOI]
  49. van Laar, E., "Determinants of 21st-century skills and 21st-century digital skills for workers : A systematic literature review", Sage Open, 10(1), pp.1~14 (2020)[DOI]
  50. Zimmerman, B. J., "Self-regulated learning and academic achievement : An overview", Educational Psychologist, 25(1), pp.3~17 (1990)[DOI]

관련 논문AI추천

중학생의 ICT 활용유형과 ICT 리터러시에 따른 잠재집단 분류 및 창의성, 학업성취와의 관계정수정, 최고은한국교육정보미디어학회 · 교육정보미디어연구2022 · 제28권 제4호고등학생의 디지털 역량 유형에 따른 학습 및 심리 특성 차이 분석김연교육발전연구소 · 교육혁신연구2024 · 제34권 제4호잠재프로파일 분석을 활용한 학생의 디지털 리터러시 유형 분류와 영향요인 분석 : PISA 2018을 중심으로김훈, 길혜지, 박지민교육연구소 · 교육문화연구2023 · 제29권 제3호중학생의 스마트미디어 리터러시 유형에 따른 자기주도학습능력 차이 분석: 잠재계층분석(Laten Class Analysis)을 활용하여성은모, 최효선한국교육정보미디어학회 · 교육정보미디어연구2017 · 제23권 제1호우리나라 고등학생의 디지털 리터러시 결정요인 분석양정호한국교육공학회 · 교육공학연구2012 · 제28권 제2호디지털 활동 양상과 디지털 리터러시 역량의 관계 분석 : 중학교 1학년 학생을 중심으로서수현, 양길석, 옥현진교육연구소 · 교육문화연구2020 · 제26권 제5호

이 간행물의 다른 논문 (14건)

디지털교육 교과목 개발을 위한 예비교사의 인식과 요구분석서희정, 이준pp. 1-272019 개정 누리과정 실행기관에 자녀를 보낸 어머니의 놀이 관점 탐구김현영, 정정훈pp. 29-54컴퓨팅 사고력 함양을 위한 융합수업 실행에 관한 체계적 문헌 고찰문정미, 박휴용pp. 55-79리빙랩의 고등교육 ODA 가능성 탐색: 베트남 T대학 리빙랩 사례를 중심으로신하영, 이정인pp. 81-100아동청소년 통합스트레스 검사(IESS-A)의 단축형 구성한태희, 홍상황pp. 101-129
원문 보기