사이버대학교 학생의 중도탈락 원인분석
Analysis of the causes of dropout of cyber university students
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학생들의 중도탈락 문제는 학교 교육이 시작된 이후부터 지금까지 어느 나라, 어떤 학교에서나 발생하는 문제이나 완전하게 해결되고 있지 않다. 요즘 대학의 여러 문제 중에서 학생의 중도탈락 문제는학생의 유치와 더불어 가장 중요하다 할 수 있다. 특히 한번 이상의 대학을 경험해 봤을 사이버대학교 학생의 과도한 중도탈락 문제는 고등교육 기관인 사이버대학의 위상을 떨어뜨릴 수 있다. 이에 사이버대학교 학생의 개인적 특성과 학업적 특성 그리고 대학 학문적 경험에 따라 중도탈락 여부에 차이가 있는지 알아보고자 하였다. 또한 중도탈락의 요인은 무엇인지, 대학 학문적 경험에 따라 중도탈락에 미치는 영향력은 어떠한지를 비교했다. 본 연구는 D사이버대학교 2016~2021학년도까지 학적 보유자 8,366명을 대상으로 차이검증과 이항 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과, 차이검증에서는 개인적 특성과 학업적 특성 그리고 대학 학문적 경험 모두에서 중도탈락에 유의미한 효과를 미쳤다. 또한 연령, 성별, 입학전형, 학과, 부복수전공의 선택 여부, 장학금 수혜 여부 모두 중도탈락에 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 독립변인 간 영향력 비교에서는 모형1에서는 유의미하지 않았던 입학전형이 모형2에서는 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 각 변인별 중도탈락 방지를 위한 시사점과 후속연구를 제안하였다.
Abstract
The problem of student dropout has occurred in any country or school since the beginning of school education, but has not been completely resolved. Among the various problems in universities these days, the problem of student dropout can be said to be the most important along with attracting students. In particular, the dropout problem of cyber university students who have experienced more than one university may degrade the status of cyber university. Accordingly, we investigated whether there is a difference in dropout according to personal characteristics, academic characteristics, and university academic experiences of cyber university students. In addition, we compared what factors contribute to dropout and what influence it has on dropout according to university academic experience. In this study, chi-square analysis and binomial logistic regression analysis were conducted on 8,366 academic holders from 2016 to the 2021 academic year of D Cyber University. As a result of the study, the significant differences were found on dropout in both personal characteristics, academic characteristics, and university academic experience. In addition, age, gender, admissions screening, department, choice of a double major, and scholarship benefit were all factors that influence dropout. In the comparison of the influence between independent variables, it was found that the admissions screening, which was not significant in Model 1, had a significant effect in Model 2. Based on the research results, implications and follow-up studies were proposed to prevent dropout by each variable.
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