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

• 영문명: Identifying Digital Literacy Profiles of High School Students: Associations with Self-Regulated Learning, Creativity, and Academic Achievement
• 발행기관: 부산대학교 교육발전연구소
• 저자명: 정수정 최고은
• 간행물 정보: 『교육혁신연구』제34권 제1호, 325~348쪽, 전체 24쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.03.31

국문 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.

영문 초록

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.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 연구결과

V. 논의 및 결론

참고문헌

키워드

디지털 리터러시 자기조절학습 창의성 학업성취 잠재 프로파일 분석 Digital Literacy Self-Regulated Learning Creativity Academic Achievement Latent Profile Analysis