대학생의 학습성과 잠재계층 분류 및 영향요인 탐색 : 지방 A 대학 재학생을 대상으로
Identifying Latent Classes of Learning Outcomes of Local University Students and Testing Determinants of the Classes : A Case Study of One University
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연구목적: 본 연구는 대학교육을 통한 학습성과에 따른 잠재계층을 탐색하고 이들이 계층별로 어떠한 특성을 보이는지 확인하는 데 그 목적이 있다. 또한, 잠재계층을 분류하는 데 영향을 미치는 요인이 무엇인지 살펴보고, 계층에 따른 GPA 차이가 있는지도 검증해보고자 한다. 연구방법: NASEL 조사에 참여한 725명을 대상으로 학습성과 9개 지표를 토대로 잠재계층분석을 실시하였다. 연구결과: 잠재계층분석을 통해 4개의 학습성과 유형을 도출하였다. 첫 번째 계층은 학습성과 하위요인 지표에서 자신의 학습성과 수준을 높게 인식하고 있는 ‘우수집단(36.7%)’, 두 번째 계층은 다른 지표와 비교해 문제해결능력에서 매우 낮은 수준을 보이는 ‘문제해결 저조집단(13.8%)’, 세 번째 계층은 학습성과의 여러 하위요인에서 전체 평균보다 약간 높은 수준을 보이면서, 문제해결능력 수준을 매우 높게 인식하는 ‘평균집단(41.4%)’, 그리고 네 번째 계층은 모든 지표에서 자신의 학습성과를 낮게 인식하는 ‘부진집단(8.1%)’이다. 다음으로, 학습성과 잠재계층 분류에 영향을 미치는 영향 변인을 확인한 결과, 성별, 계열, 사고력 증진, 능동적 학습, 교수와의 상호작용, 전공 및 교양수업 만족도가 계층 간의 비교에서 유의한 변인으로 나타났고, 학년과 다양성 경험은 유의하지 않은 것으로 확인되었다. 마지막으로, 대학교육을 통한 학습성과 계층에 따른 GPA 차이를 살펴본 결과, 우수집단,·문제해결 저조집단, 평균집단, 부진집단 순으로 높은 평점을 보여 대학교육을 통한 학습성과를 높게 인지하는 학생일수록 GPA가 높아진다는 사실을 확인하였다. 논의 및 결론: 이상의 연구 결과를 토대로 향후 학습성과 제고를 위한 방안과 후속 연구를 제언하였다.
Abstract
Purpose: The purpose of this study is to identify the latent classes of learning outcomes through university education by using latent class analysis and to determine what characteristics they represent. Method: For 725 students who participated in the NASEL, a latent class analysis was conducted based on 9 learning outcome indicators. Results: Four types were derived from university students' learning outcomes sub-factors. The first class was the 'excellent group (36.7%)', which was highly aware of its level of learning outcomes in all indicators, the second class was the 'problem-solving low-level group (13.8%)', which showed a very low level of problem-solving competency compared to other indicators, the third class was the 'average group (41.4%)', which recognized the level of problem-solving ability very high, showing a slightly higher level than the overall average in various sub-factors of learning outcomes, and the fourth class was the 'weak group (8.1%)' that recognized their learning outcomes low in all indicators. As a result of analyzing the factors affecting the classification of latent classes, gender, major, improvement of thinking skills, active learning, interaction, major and liberal arts classes were predictive factors, and finally, differences in GPA according to latent classes were confirmed. Conclusion: From these results, policy implications and future studies were proposed to improve university students' learning outcomes.
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