대학생의 교수·학습 상호작용에 영향을 미치는 요인 분석

• 영문명: A Study on the Factors Affecting Student-Faculty Interaction at Colleges
• 발행기관: 학습자중심교과교육학회
• 저자명: 이길재(Lee, Giljae) 이정미(Lee, Jungmi)
• 간행물 정보: 『학습자중심교과교육연구』제17권 22호, 829~849쪽, 전체 21쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2017.11.30

국문 초록

본 연구는 우리나라의 고등교육의 교육성과를 예측해주는 역량지수인 ‘교수-학생 상호작용’에 영향을 미치는 개인수준과 대학수준의 요인을 분석하였다. 교수-학생 상호작용은 대학생의 학습성과를 강력하게 예측해주는 변수이지만, 가장 낮은 역량 점수를 보여주는 지표이기도 하다. 이에 본 연구는 교수-학생 상호작용 영향 요인을 분석함으로써 대학생의 학습성과를 제고하기 위한 정책적 시사점을 제시하고자 하였다. 분석을 위해서 62개 4년제 대학생 42,660명을 대상으로 하는 2014 NASEL 데이터를 활용하였다. 주요한 분석결과를 제시하면 다음과 같다. 먼저, 교수-학생 상호 작용을 가장 강력하게 예측하는 변수들은 대학수준의 특성이 아닌 개인특성 변수라는 점이다. 특히, 협력적 학습은 교수-학생 상호작용에 핵심적인 영향요인으로 분석 되었다. 둘째, 대학생의 진로결정 여부가 교수-학생 상호작용을 예측하는 중요한 변수라는 점이다. 셋째, 대학의 규모와 설립유형을 나타내는 변수는 교수-학생 상호작용에 유의미한 영향을 보이지 않았다. 넷째, ACE와 교육역량강화사업은 교수-학생 상호작용에 영향을 미치지 않는다는 것으로 나타났다. 다섯째, 보다 엄격한 분석방법을 적용함으로써 표준오차 과소추정이 불러올 수 있는 혼란을 예방할 필요가 있다. 이러한 분석 결과를 토대로 대학들이 교수-학생 상호작용을 촉진시킬 수 있는 정책 적 대안을 제시하였다.

영문 초록

The purpose of this study is to analyze the factors associated with ‘student-faculty interaction’ that is a benchmark predicting the performance level of higher education system in South Korea. The benchmark of student-faculty interaction (SFI) is a strong predictor of academic performance of college students, however, it ranks the lowest among other benchmarks to measure the academic potent of colleges and universities. With that on mind, this study tries to contribute to the development of higher education system in South Korea. Drawing on the data from 62 4-year colleges and universities, this study analyzes the 2014 NASEL data. Major findings of the study are as follows : 1) Most strong predictor of SFI was not institutional characteristics but students’ personal characteristics. 2) One of the critical indicators of forecasting SFI is whether a student sets up a career plan or not. 3) The size and control of a higher education institution have nothing to do with SFI. 4) National-level funding programs such as ACE and Fostering Educational Potent failed to show a statistically significant relationship with SFI. 5) Researchers analyzing nested data is required to apply a rigorous analytic strategy to not make a mistake by under-estimating standard error in estimating regression coefficients. Drawing on the findings of the study, the authors suggested policy alternatives to improve the reality of teaching and learning at colleges and universities.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 분석 결과

Ⅴ. 결론 및 시사점

키워드

교수-학생 상호작용 능동적 학습 협력적 학습 국가재정지원 사업 효과 위계적 선형모형 faculty-student interaction active learning collaborative learning national funding program Hierarchical Linear Model