대학 신입생 대상 학습전략 하위요인에 의한 학업성취 예측 및 군집 분석 사례 연구

• 영문명: A Case Study on Predicting Academic Achievement and Cluster Analysis by Sub-factors of Learning Strategies for College Freshmen
• 발행기관: 학습자중심교과교육학회
• 저자명: 박연정(Yeonjeong Park) 강현주(Hyunju Kang)
• 간행물 정보: 『학습자중심교과교육연구』제24권 24호, 583~602쪽, 전체 20쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.12.31

국문 초록

목적 본 연구는 대학에서 신입생들의 학습전략검사(MLST)를 바탕으로 학생들을 군집 분석하여 유형별 맞춤화된 교수학습 지원체제를 구축하는 기초를 마련하는 데 있다. 방법 이를 위하여 G시 소재 A 대학의 신입생 1,503명을 대상으로 MLST를 활용하여 학습들의 성격, 동기, 정서, 행동 특성에 대한 진단을 실시하고, MLST의 하위요인과 관련변인들을 중심으로 기술통계분석, 회귀분석, 군집분석, 교차분석을 실시하였다. 결과 학습자들의 학업성적인식에 따른 MLST 하위요인들의 점수를 분석한 결과, 성격특성에 해당하는 효능감, 결과기대, 성실성 세 가지 요인 모두 학업성적이 낮아질 수록 점수가 감소하였다. 회귀분석 결과 MLST 하위요인들은 학업성적의 19.5%를 설명하였는데, 학습시간, 성격특성, 행동특성이 유의한 변인으로 나타났고, 정서특성은 학업성적과 부적 상관관계를 보였으나 회귀모델에서는 유의한 변인으로 나타나지 않았다. 세부 변인을 모두 포함한 17개 변인은 학업성적 22.9%의 설명력을 보였고, 성격특성에서는 효능감, 동기특성에서는 경쟁동기와 회피동기, 행동특성에는 수업 듣기와 시험전략이 높은 기여를 한 것으로 나타났다. 집중전략과 기억전략도 학업성취에 유의한 변인으로 나타났다. 본 연구에서는 MLSTS 하위 요인을 중심으로 K-Means를 활용한 군집분석을 실시하였는데, 4개의 군집으로 모델링 되어 각각 옐로라이트, 래드라이트, 블루라이트, 그린라이트로 레이블을 부여하였다. 이러한 학습자 유형은 학습량과 학습전략의 수준을 기준으로 분류된 유형(잠재형, 정체형, 성실형)과 비교, 교차분석을 실시한 결과 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 결론 본 연구는 대학에서 신입생을 대상으로 실시하는 MLST 검사를 보다 맞춤화된 학습지원으로 연결시키기 위한 기초연구로서 의미를 가진다.

영문 초록

Objectives The purpose of this study is to lay the foundation for establishing a customized teaching and learning support system by clustering students based on the Learning Strategy Test (MLST) for freshmen in universities. Methods For this purpose, 1,503 freshmen from A university in G city were diagnosed using the MLST to analyze their personality, motivation, emotion, and behavior characteristics. Descriptive statistics, regression analysis, cluster analysis, and cross-analysis were conducted, focusing on the sub-factors and related variables of the MLST. Results The analysis of MLST sub-factors according to learners' academic achievement revealed that for personality characteristics, the scores for self-efficacy, outcome expectation, and conscientiousness decreased as academic achievement decreased. Learning motivation and competitive motivation also decreased with academic levels, while avoidance motivation was higher in the top academic group. In emotional characteristics, depression was lowest in the lower academic group but higher in the top group compared to the middle groups. Behavior characteristics scores decreased with lower academic achievement, but memory strategy scores were lower in the top group compared to middle groups. Regression analysis showed that MLST sub-factors explained 19.5% of academic achievement, with learning time, personality, and behavior characteristics being significant variables. When all 17 variables were included, the explanatory power increased to 22.9%, with notable contributions from self-efficacy, competitive and avoidance motivation, class listening, and test strategies. Four clusters were modeled based on MLST sub-factors: Yellow Light, Red Light, Blue Light, and Green Light. Cross-analysis showed significant differences when comparing these clusters with types based on study quantity and learning strategies (latent, stagnant, diligent). Conclusions This study holds significance as a foundational study to link the MLST tests conducted for freshmen in universities to more customized learning support

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구 방법

Ⅳ. 연구 결과

Ⅴ. 결론 및 제언

참고문헌

키워드

대학생 맞춤형 학습지원 학습전략 검사 군집분석 University Students Customized Learning Support Learning Strategy Test Cluster Analysis