1. 서론
4차 산업혁명에 의한 급격한 기술 혁신을 반영한 대학교육의 변화에 대한 사회적 요구가 커지고 있다. 특히 2020년 시작된 코로나 19는 대학교육의 대내외적 환경 변화를 반영한 혁신을 가속화 하였다. 현재 대부분 대학은 미래사회 변화에 대응하기 위하여 대학의 비전과 교육목표, 인재상을 재설정하고 핵심역량을 선정하여 교육과정에 반영하는 등 다양한 변화 노력을 하고 있다. 교육부에서는 2018년부터 대학 기본역량 진단 및 교원양성기관 역량진단 결과에 기반하여 자율개선대학 및 역량강화대학을 선정하여 미래사회에 적합한 대학의 혁신을 지원하고 있다. 4차 산업혁명 시대는 특정 전공의 ‘지식’을 갖춘 인재보다는 스스로 지식을 생산하고 응용하며 적용할 수 있는 ‘능력’을 갖춘 인재를 원하고 있다. OECD(2018)는 DeSeCo(Defining and Selecting Competencies) 프로젝트에서 핵심역량 중심의 교양교육을 통한 사회적 요구의 반영을 강조했다. 이러한 변화 속에서 미래사회에 필요한 능력을 키울 수 있는 역량에 기반한 교양교육에 주목해야 한다(윤유진, 이연주, 2018).
그동안 대학이나 국가 차원에서 학생들의 학습 성과를 측정하고 관리하여 교육과정을 개선하려는 노력이 많았다. 현재 대학교육의 성과를 측정하기 위해 활용되는 평가도구는 전반적인 대학교육의 성과나 만족도에 초점을 맞춘 경우가 대부분으로 현재 교양교육의 성과 측정은 만족도 수준에 머물거나, 교양교육 담당 교⋅강사에 대한 강의평가 등에 의존한다는 한계가 있다(강경희, 2013; 이지연, 이영주, 2018; 홍성기 외, 2016). 교양교육의 목표를 반영한 평가항목 및 진단도구에 의한 실질적 평가보다는 교육학적 관점에서 평가를 다루는 당위적 차원 연구에 머물고 있다(홍성기 외, 2016). 그러므로 대학 교양교육의 질 개선을 위한 타당한 평가모델을 바탕으로 한 측정도구의 개발이 요구되었다(Garg & Garg, 2008). 이러한 요구에 따라 최근 한국교양기초교육원에서는 대학 교양교육에서의 학생 성과를 평가하기 위한 지표 개발 및 측정도구 개발 연구를 지속적으로 수행하였다(배상훈 외, 2012; 배상훈, 라은종, 한송이, 2017; 송해덕, 배상훈, 김연경, 2015; 임선애 외, 2016; 조명실 외, 2016; 홍성기 외, 2016; 홍성연 외, 2016; 홍후조 외). 특히 2020년에는 교양기초교육의 표준모델에 기반한 교양교육 학생성과 측정도구(The Evaluation tool for Students’ Outcomes in General Education, ESOGE)’를 개발하였다(김동심 외, 2021).
대부분의 연구는 교양교육 성과를 역량을 중심으로 정의하고 있으며(배상훈 외, 2012; 송해덕, 배상훈, 김연경, 2015; 임선애 외, 2016; 조명실 외, 2016; 홍성연 외, 2016), 교양수업 자체에 대한 수업 참여 경험이나 만족도 등을 성과의 범위에 포함하였다(송해덕, 배상훈, 김연경, 2015; 임선애 외, 2016; 조명실 외, 2016). 배상훈 외(2012)는 교양교육 성과를 측정하기 위한 역량으로 총 11개 역량(정보기술활용능력, 세계시민의식, 창의적 문제해결 능력, 수리적 사고능력, 사회와 국가에 대한 이해와 가치관, 인성함양, 비판적 분석적 사고 능력, 자신에 대한 이해와 가치관, 전공과목 기초지식, 의사소통능력, 외국어 구사 능력)을 제시하였다. 홍성연 외(2016)는 교양교육의 성과를 측정하기 위한 범위를 세계와 인간에 대한 균형 잡힌 안목과 통찰을 위한 영역으로 제한하고, 총 5개 영역(기초학습역량 영역, 지식 및 경험 영역, 사고 영역. 가치 영역. 통합 영역)으로 구분하였다. 김동심 외(2021)는 교양교육 목표를 고려한 배분이수제(인문학, 사회과학, 자연과학으로 구분)를 기반으로 인간과 세계에 대한 바람직한 가치관 정립과 융합적 창의적 문제해결 능력 함양 성과를 측정할 수 있는 도구를 개발하였으며, 총 4개 영역(인문학적 가치, 과학적 가치, 지식융합능력, 문제해결능력)으로 구분하였다.
교양교육을 경험한 학생들을 대상으로 교양교육의 성과를 결정하는 요인을 구체적으로 분석하여 교양 교육과정에 개선에 반영한다면 효과적인 교양교육 질 개선이 가능할 것이다(김남희, 정미애, 2018). 교양 교육과정의 질 개선을 위하여 일부 대학에서는 지속적인 교육품질 개선(Continuous Quality Improvement)을 시행하고 있다(송영명, 2020). 그러나 현재 대학 교양교육의 성과에 초점을 둔 선행연구가 부족하며(Garg & Garg, 2008), 교양교육의 성과를 결정하는 다양한 요인을 입체적으로 탐색하는 선행연구는 더욱 부족한 현실이다. 교양교육의 성과를 결정하는 요인을 분석한 김완섭(2012)의 연구는 컴퓨터 교양교육에 한정하여 로지스틱 회귀분석과 데이터마이닝 분석을 실행하여 교육기간, 담당교수, 강의실, 강의시간 등이 복합적으로 교육성과에 영향을 주는 것을 파악하였다.
그러나 대부분의 선행연구는 교양교육과 관련된 개별 요인들을 연구하였다. 교양교육 만족도와 관련된 선행연구는 다수 진행되고 있으나 교양교육의 만족도를 측정하고 집단별 교양교육 만족도를 비교하는 연구이거나(박주호, 유기웅, 2014; 백평구, 2012; 유현숙, 2015; 윤유진, 2020; 이보경, 김은경, 이재성, 2010), 교양교육 만족도에 영향을 미치는 요인을 탐색하는 연구가 대부분이다(김무영, 김민영, 2020; 이은준, 2017, 주소영, 정연재, 2019).
대표적 관련 변인으로는 자기조절학습이 있다. 교양교육이 자기조절학습능력에 미치는 효과를 검증하는 연구(김혜진, 염명숙, 2014; 문정순, 2021; 이숙재, 이정화, 2008), 교양교육에서 자기조절학습이 특정 교양교육 성과에 미치는 영향을 탐색하는 연구로(박은솔, 이현우, 2013; 이현우, 2012; 양재영, 2020; 최미나, 노혜란, 2020; 하석영 외, 2021), 교양교육 성과함양을 위해 자기조절학습의 중요성을 강조한다. 또한 교양교육 학습자의 행복과 관련되어 살펴보는 연구들이 있다. 교양교육이 행복에 미치는 영향을 검증하거나(서수진, 2018; 송홍락, 유원용, 2014), 교양수업에 참여하는 학생들의 행복감이 특정 교양교육의 성과에 미치는 영향을 탐색하는 연구이다(김춘이, 2019; 지희진, 2019). 즉, 교양교육에 영향을 미치는 개별 요인에 대한 선행연구는 다수 진행되었으나 요인 간의 상호작용이나 우선순위를 확인한 연구는 부족한 현실이다.
이러한 문제의식을 바탕으로 본 연구에서는 선행연구를 토대로 교양교육의 성과를 결정하는 요인을 도출하고 이를 통하여 교양교육의 성과를 결정하는 요인을 탐색하고자 한다. 본 연구에서는 한국교양기초교육원 표준모델에 기반한 교양교육 학생성과 측정도구 ESOGE를 활용하여, 교양교육을 경험한 대학생들에게 교양교육의 성과를 측정하고 도출된 요인들을 추가 설문하여, 교양교육의 성과를 결정하는 요인들의 상호작용 및 우선순위를 탐색하고자 한다. 의사결정나무분석(Decision Tree Analysis) 기법을 활용하여 요인 간의 상호작용 및 우선순위를 파악하고자 한다. 이를 통하여 효과적인 교양 교육과정 개선방안을 모색하고자 한다. 구체적인 연구문제는 다음과 같다.
첫째, ESOGE로 측정한 교양교육 성과를 결정하는 요인들의 우선순위 및 상호작용은 어떠한가?
둘째, ‘인문학적 가치정립’의 성과를 결정하는 요인들의 우선순위 및 상호작용은 어떠한가?
셋째, ‘과학적 가치추구’의 성과를 결정하는 요인들의 우선순위 및 상호작용은 어떠한가?
넷째, ‘지식융합능력’의 성과를 결정하는 요인들의 우선순위 및 상호작용은 어떠한가?
다섯째, ‘창의적 문제해결능력’의 성과를 결정하는 요인들의 우선순위 및 상호작용은 어떠한가?
2. 연구방법
2.1. 분석자료
본 연구에서는 2020년 한국대학교육협의회의 한국교양기초교육원에서 공모과제로 진행된 ‘교양교육에서의 학생 성과평가 도구의 개발’의 자료를 활용하였다. 전국 4년제 대학생을 대상으로 온라인 설문조사(총 20일, 2020. 10.21.~2020.11.10.)를 실시하여 수집되었다. 연구 미동의, 불성실 응답 등을 제외하고 671명의 응답자료를 최종 분석하였다. 연구대상자의 특징은 다음 <표 1>과 같다. 전공계열 비율은 인문계열 29.4%, 공학계열 26.1%, 사회(상경)계열 23.4%, 자연계열 8.8%, 교육(사범)계열 4.3%, 예체능계열 4.3%, 의약계열 3% 순이며, 학년 비율은 1학년 32.5%, 4학년 이상 23.7%, 3학년 23.5%, 2학년 20.3% 순이며, 성별 비율은 여학생 57.1%, 남학생 42.8%이다.
2.2. 측정도구
본 연구에서 활용한 종속변수는 김동심 외(2021)가 교양교육의 성과를 측정하기 위해 개발한 ESOGE(The Evaluation Tool for Students’ Outcomes in General Education, 이하 ESOGE)를 활용하였다. ESOGE는 교양교육의 영역인 ‘기초교육’, ‘교양교육’, ‘소양교육’ 중 ‘교양교육’의 성과를 측정하며, 배분이수제에 기반한 도구이다. 즉, 대학교양기초교육 표준모델에서 제시하는 전체 6개 교양교육 목표 중 배분이수제를 고려한 2개 교양교육 목표(‘인간과 세계에 대한 바람직한 가치관’, ‘융합적 창의적 문제해결능력 함양’)를 측정한다. ESOGE는 총 4개의 하위 영역, 20개 문항으로 구성되었다. 4단계 행동기준평정척도(Behaviorally Anchored Rating Scale)를 적용하여 응답자가 실제 자신의 행동을 고려하기 때문에(Cocanougher & Ivancevich, 1978), Likert 척도를 적용한 도구와 비교하여 관대화 오류가 감소하는 장점이 있다.
본 연구에서는 ESOGE의 하위 영역인 1) 인문학적 가치(5개 문항), 2) 과학적 가치추구(3개 문항), 3) 지식융합능력(6개 문항), 4) 창의적 문제해결 능력(6개 문항)의 부분 합과 20개 문항 총합을 교양교육 성과(전체)로 하여 의사결정나무분석의 종속변수로 활용하였다. ESOGE에 의한 교양교육 성과(전체)의 Cronbach’ α값은 0.903, 인문학적 가치정립의 Cronbach’ α값은 0.765, 과학적 가치추구의 Cronbach’s α값은 0.728, 지식융합능력의 Cronbach’ α값은 0.795, 창의적 문제해결의 Cronbach’s α값은 0.829이다.
의사결정나무분석 모형에 투입된 독립변수는 <표 2>와 같다. 교양 교육과정 수강유무는 한국교양기초교육원(2019)이 정의한 교양교육의 목표가 인문학, 사회과학, 자연과학분야로 설명된다는 점을 고려하여 교양 교육과정을 3개 분야로 구분하고 수강유무를 확인하였다. 이에 따라 1) 인문 분야(당신은 인문 분야(문학⋅예술, 역사⋅철학⋅종교)의 교양수업을 수강한 경험이 있습니까?), 2) 사회과학 분야(당신은 사회과학 분야(정치학⋅경제학⋅사회학⋅문화학⋅심리학)의 교양수업을 수강한 경험이 있습니까?), 3) 자연과학 분야(당신은 자연과학 분야(수학, 물리학, 화학, 생물학, 지구과학 등)의 교양수업을 수강한 경험이 있습니까?)로 구분하였다.
<표 2>
의사결정나무분석 모형에 투입된 독립변수
교양교육 만족도는 대학생 교수⋅학습과정 조사도구(NASEL) 중 교양 교수학습 만족도(L-STL) 13개 문항의 일부를 활용하였다. 본 연구에서는 문항 내용을 고려하여 1) 수업의 질(전반적으로 교양교육 수업의 질에 만족하는가?), 2) 중요도(전반적으로 교양교육 중요도하다고 생각하는가?), 3) 흥미(전반적으로 교양교육이 흥미로운가?), 4) 지적호기심(전반적으로 교양교육이 지적호기심을 유발하는가?)으로 명명하였다. 13개 문항으로 구성된 원도구의 Cronbach’s α는 .985이며(유현숙 외 2015), 본 연구에서 활용한 4개 문항의 Cronbach’s α는 .896이다.
자기조절학습은 DiDonato(2013)가 자기조절학습 관련 문항으로 제시한 5개 문항 중 4개 문항을 활용하였다. 본 연구에서는 문항 내용을 고려하여 1) 학습 목적 이해(나는 수업과 과제의 목적을 잘 알고 있다), 2) 학습 계획(나는 늘 수업 시작하기 전에 배울 내용을 미리 확인한다), 3) 학습 점검(나는 다음 학습으로 넘어가기 전에 이미 배운 내용을 이해하였는지 확인한다), 4) 학습 관리(나는 나의 학습계획 등을 잘 관리하고 있다)으로 명명하였다. 5개 문항으로 구성된 원 도구의 Cronbach’s α는 .79이며(DiDonato, 2013), 본 연구에서 활용한 4개 문항의 Cronbach’s α는 .744이다.
행복은 Lyubomirsky와 Lepper(1999)가 주관적 행복 측정을 위해 제안한 4개 문항 중 2개 문항을 활용하였다. 본 연구에서는 문항 내용을 고려하여 주관적 행복(나는 일반적으로 행복하다)과 상대적 행복(나는 다른 친구와 비교해 보았을 때, 좀 더 행복하다)으로 명명하였다. 4개 문항으로 제안 한 원 도구의 평균 Cronbach’s α는 .86이며(Lyubomirsky & Lepper, 1999), 본 연구에서 활용한 2개 문항의 Cronbach’s α는 .814이다.
2.3. 분석방법
본 연구는 신뢰도 검사, 의사결정나무분석을 위하여 IBM SPSS Statistics 27을 활용하였다. <표 2>의 독립변수를 의사결정나무분석 모형에 투입하여 교양교육의 성과(교양교육 성과(전체) 및 4개 하위 영역)를 결정하는 요인을 탐색하기 위한 분석을 실행하였다. 의사결정나무분석은 의사결정규칙(decision rule)에 따라 나무 구조로 도표화하여 전체 집단을 여러 개의 소집단으로 분류(classification) 또는 예측(prediction)하는 분석방법이다. 종속변수에 영향을 미치는 2개 이상의 독립변수 간의 우선순위나 상호작용을 확인 할 수 있다. 이러한 의사결정나무분석은 판별분석이나 회귀분석, 신경망 분석 등에 비하여 분석과정에 대한 이해 및 설명이 쉽다는 장점이 있다(Shmueli et al., 2010).
3. 연구결과
3.1. ‘교양교육 성과(전체)’ 결정요인 의사결정나무분석 결과
교양교육 성과(전체)를 결정하는 요인을 탐색하기 위하여 교육과정 수강유무, 전반적인 교양교육 만족도, 자기조절학습, 행복 관련 영역의 독립변수를 투입하여(<표 2> 참고), 의사결정나무분석을 시행한 결과는 [그림 1]과 같다. 의사결정나무분석의 중지규칙을 부모노드 50, 자식노드 25로 설정한 결과, 최종 나무 깊이는 3으로 결정되었다. 독립변수가 투입되지 않은 노드 0에서 교양교육 성과(전체)는 80점 만점(20개 문항, 4단계 척도)에 평균 55.198점이며, 중요도에 차이가 있으나 자기조절학습, 교양교육 만족도, 교육과정 수강유무 관련 요인이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 교양교육 성과(전체)에 대한 첫 번째 분리는 자기조절학습 관련 변수 중 ‘ 학습관리’로 결정되었다.
즉, ‘학습관리’를 잘할수록 교양교육 성과(전체)가 높아지는 것으로 나타났다. 교양교육 성과(전체)에 대한 두 번째 분리는 집단에 따라 교양교육 만족도 관련 변수인 ‘지적호기심’ 또는 ‘흥미’에 의해 결정되었다. 교양교육 성과(전체)에 대한 세 번째 분리는 집단에 따라 교양교육 만족도 관련 변수인 ‘중요도’ 또는 수강여부 관련 변수인 ‘자연과학’에 의해 결정되었다.
<표 3>은 의사결정나무분석에 의한 교양교육 성과(전체)를 결정하는 변수들의 상호작용에 의한 집단분류 결과이다. 교양교육 성과(전체)가 가장 높은 집단은 노드 3이며, 평균 62.079점으로 노드 0보다 약 6.881점 높았다. 즉, 자기조절학습 관련 변수인 ‘학습관리’가 ‘매우 그렇다’ 일 때 교양교육 성과(전체)가 가장 높았다. 이에 비하여 교양교육 성과(전체)가 가장 낮은 집단은 노드 5이며, 평균 44.661점으로 노드 0보다 약 10.537점 낮았다. 즉, 자기조절학습 관련 변수인 ‘학습관리’가 ‘아니다’ 또는 ‘매우 아니다’이며, 교양교육 만족도 관련 변수인 ‘지적호기심’이 ‘보통이다’, ‘아니다’, ‘매우 아니다’ 일 때 교양교육 성과(전체)가 가장 낮았다.
<표 3>
교양교육 성과(전체) 결정요인 의사결정나무분석 노드별 이익요약
본 연구는 의사결정나무분석의 비 안정성 극복을 위하여 교차검증을 실시하였으며, 재치환(위험추정값 84.356, 표준오차 4.506)과 교차검증(위험추정값 99.046, 표준오차 5.372)의 차이가 작아 모형 일반화에 문제가 없었다.
3.2. ‘인문학적 가치정립’ 결정요인 의사결정나무분석 결과
교양교육 성과의 하위 영역인 ‘인문학적 가치정립’의 성과를 결정하는 요인을 탐색하기 위하여 교육과정 수강유무, 전반적인 교양교육 만족도, 자기조절학습, 행복 관련 영역의 독립변수를 투입하여(<표 2> 참고), 의사결정나무분석을 시행한 결과는 [그림 2]와 같다. 의사결정나무분석의 중지규칙을 부모노드 50, 자식노드 25로 설정한 결과, 최종 나무 깊이는 2로 결정되었다. 독립변수가 투입되지 않은 노드 0에서 인문학적 가치정립은 20점 만점(5개 문항, 4단계 척도)에 평균 13.818점이며, 중요도에 차이가 있으나 자기조절학습, 교양교육 만족도 관련 요인이 영향을 미치는 것으로 나타났다.
인문학적 가치정립에 대한 첫 번째 분리는 자기조절학습 관련 변수 중 ‘ 학습관리’로 결정되었다. 즉, ‘학습관리’를 잘 할수록 교양교육 성과(전체)가 높아지는 것으로 나타났다. 인문학적 가치정립에 대한 두 번째 분리는 교양교육 만족도 관련 변수인 ‘지적호기심’에 의해 결정되었다.
다음 <표 4>는 의사결정나무분석에 의한 인문학적 가치정립을 결정하는 변수들의 상호작용에 의한 집단분류 결과이다. 인문학적 가치정립이 가장 높은 집단은 노드 3이며, 평균 15.794점으로 노드 0보다 약 1.976점 높았다. 즉, 자기조절학습 관련 변수인 ‘학습관리’가 ‘매우 그렇다’ 일 때 인문학적 가치정립이 가장 높았다. 이에 비하여 인문학적 가치정립이 가장 낮은 집단은 노드 5이며, 평균 10.982점 노드 0보다 약 2.836점 낮았다. 즉, 자기조절학습 관련 변수인 ‘학습관리’가 ‘아니다’ 또는 ‘매우 아니다’이며, 교양교육 만족도 관련 변수인 ‘지적호기심’이 ‘보통이다’, ‘아니다’, ‘매우 아니다’ 일 때 인문학적 가치정립이 가장 낮았다. 인문학적 가치정립이 가장 높은 집단과 가장 낮은 집단의 특징은 교양교육 성과(전체)와 동일하였다.
<표 4>
’인문학적 가치정립’ 결정요인 의사결정나무분석 노드별 이익요약
본 연구는 의사결정나무분석의 비 안정성 극복을 위하여 교차검증을 실시하였으며, 재치환(위험추정값 9.065, 표준오차 .435)과 교차검증(위험추정값 9.704, 표준오차 .468)의 차이가 작아 모형 일반화에 문제가 없었다.
3.3. ‘과학적 가치추구’ 결정요인 의사결정나무분석 결과
교양교육 성과의 하위 영역인 ‘과학적 가치추구’의 성과를 결정하는 요인을 탐색하기 위하여 교육과정 수강유무, 전반적인 교양교육 만족도, 자기조절학습, 행복 관련 영역의 독립변수를 투입하여(<표 2> 참고), 의사결정나무분석을 시행한 결과는 [그림 3]과 같다. 의사결정나무분석의 중지규칙을 부모노드 50, 자식노드 25로 설정한 결과, 최종 나무 깊이는 2로 결정되었다. 독립 변수가 투입되지 않은 노드 0에서 과학적 가치추구는 12점 만점(3개 문항, 4단계 척도)에 평균 7.615점이며, 중요도에 차이가 있으나 교육과정 수강유무, 자기조절학습, 행복 관련 요인이 영향을 미치는 것으로 나타났다.
과학적 가치추구에 대한 첫 번째 분리는 교육과정 수강유무 관련 변수 중 ‘자연과학’으로 결정되었다. 즉, 교양교육에서 ‘자연과학’를 수강한 학생이 수강하지 않았거나 수강여부가 기억나지 않은 학생에 비하여 과학적 가치추구가 높아지는 것으로 나타났다. 과학적 가치추구에 대한 두 번째 분리는 집단에 따라 자기조절학습 관련 변수인 ‘학습점검’ 또는 행복 관련 변수인 ‘상대적 행복’에 의해 결정되었다.
다음 <표 5>는 의사결정나무분석에 의한 과학적 가치추구를 결정하는 변수들의 상호작용에 의한 집단분류 결과이다. 과학적 가치추구이 가장 높은 집단은 노드 5이며, 평균 9.593점으로 노드 0보다 약 1.978점 높았다. 즉, 교육과정 수강유무 관련 변수인 ‘자연과학’을 수강하였으며, 자기조절학습 관련 변수인 ‘학습점검’이 ‘매우 그렇다’일 때 과학적 가치정립이 가장 높았다. 이에 비하여 과학적 가치추구가 가장 낮은 집단은 노드 6이며, 평균 6.872점으로 노드 0보다 약 0.743점 낮았다. 즉, 교육과정 수강유무 관련 변수인 ‘자연과학’을 수강하지 않거나 수강유무가 기억나지 않으며, 행복 관련 변수인 ‘상대적 행복’이 ‘그렇다’, ‘보통이다’ 또는 ‘아니다’일 때 과학적 가치정립이 가장 낮았다.
<표 5>
’과학적 가치추구’ 결정요인 의사결정나무분석 노드별 이익요약
본 연구는 의사결정나무분석의 비 안정성 극복을 위하여 교차검증을 실시하였으며, 재치환(위험추정값 4.366, 표준오차 .212)과 교차검증(위험추정값 4.752, 표준오차 .235)의 차이가 작아 모형 일반화에 문제가 없었다.
3.4. ‘지식융합능력’ 결정요인 의사결정나무분석 결과
교양교육 성과의 하위 영역인 ‘지식융합능력’의 성과를 결정하는 요인을 탐색하기 위하여 교육과정 수강유무, 전반적인 교양교육 만족도, 자기조절학습, 행복 관련 영역의 독립변수를 투입하여(<표 2> 참고), 의사결정나무분석을 시행한 결과는 [그림 4]와 같다. 의사결정나무분석의 중지규칙을 부모노드 50, 자식노드 25로 설정한 결과, 최종 나무 깊이는 4로 결정되었다. 독립 변수가 투입되지 않은 노드 0에서 지식융합능력은 24점 만점(6개 문항, 4단계 척도)에 평균 16.45점이며, 중요도에 차이가 있으나 교양교육 만족도, 자기조절학습, 교육과정 수강유무, 행복 관련 요인이 영향을 미치는 것으로 나타났다.
지식융합능력에 대한 첫 번째 분리는 교양교육 만족도 관련 변수 중 ‘흥미’로 결정되었다. 즉, 대체로 교양교육 만족도 중 ‘흥미’가 높을수록 지식융합능력이 높아지는 것으로 나타났다. 지식융합능력의 두 번째 분리는 집단에 따라 자기조절학습 관련 변수인 ‘학습관리’, ‘학습점검’ 또는 ‘학습계획’에 의해 결정되었다. 지식융합능력의 세 번째 분리는 집단에 따라 교육과정 수강유무 관련 변수인 ‘사회과학’, 행복 관련 변수인 ‘상대적 행복’에 의해 결정되었다. 마지막으로 지식융합능력의 네 번째 분리는 자기조절학습 관련 변수인 ‘학습목적 이해’에 의해 결정되었다.
다음 <표 6>은 의사결정나무분석에 의한 지식융합능력을 결정하는 변수들의 상호작용에 의한 집단분류 결과이다. 지식융합능력이 가장 높은 집단은 노드 14이며, 평균 21.5점으로 노드 0보다 약 5.05점 높았다. 즉, 교양교육 만족도 관련 변수인 ‘흥미’가 ‘매우 그렇다’이며, 자기조절학습 관련 변수인 ‘학습관리’가 ‘그렇다’ 또는 ‘매우 그렇다’일 때 지식융합능력이 가장 높았다. 이에 비하여 지식융합능력이 가장 낮은 집단은 노드 1이며, 평균 13.476점으로 노드 0보다 약 2.974점 낮았다. 즉, 교양교육 만족도 관련 변수인 ‘흥미’가 ‘아니다’일 때 지식융합능력이 가장 낮았다.
<표 6>
’지식융합능력’ 결정요인 의사결정나무분석 노드별 이익요약
본 연구는 의사결정나무분석의 비 안정성 극복을 위하여 교차검증을 실시하였으며, 재치환(위험추정값 9.902, 표준오차 .523)과 교차검증(위험추정값 11.969, 표준오차 .634)의 차이가 작아 모형 일반화에 문제가 없었다.
3.5. ‘창의적 문제해결능력’ 결정요인 의사결정나무분석 결과
교양교육 성과의 하위 영역인 ‘창의적 문제해결능력’의 성과를 결정하는 요인을 탐색하기 위하여 교육과정 수강유무, 전반적인 교양교육 만족도, 자기조절학습, 행복 관련 영역의 독립변수를 투입하여(<표 2> 참고), 의사결정나무분석을 시행한 결과는 [그림 5]와 같다. 의사결정나무분석의 중지규칙을 부모노드 50, 자식노드 25로 설정한 결과, 최종 나무 깊이는 3으로 결정되었다. 독립변수가 투입되지 않은 노드 0에서 창의적 문제해결은 24점 만점(6개 문항, 4단계 척도)에 평균 17.314점이며, 중요도에 차이가 있으나 자기조절학습, 행복, 교양교육 만족도 관련 요인이 영향을 미치는 것으로 나타났다.
창의적 문제해결에 대한 첫 번째 분리는 자기조절학습 관련 변수 중 ‘학습관리’로 결정되었다. 즉, 자기조절학습의 ‘학습관리’를 잘 할수록 창의적 문제해결능력이 높아지는 것으로 나타났다. 창의적 문제해결능력의 두 번째 분리는 집단에 따라 행복 관련 변수인 ‘상대적 행복’에 의해 결정되었다. 창의적 문제해결능력의 세 번째 분리는 교양교육 만족도 관련 변수인 ‘지적호기심’에 의해 결정되었다.
다음 <표 7>은 의사결정나무분석에 의한 창의적 문제해결능력을 결정하는 변수들의 상호작용에 의한 집단분류 결과이다. 창의적 문제해결능력이 가장 높은 집단은 노드 8이며, 평균 20.565점으로 노드 0보다 약 3.251점 높았다. 즉, 자기조절학습 관련 변수인 ‘학습관리’가 ‘그렇다’ 또는 ‘매우 그렇다’이며, 행복 관련 변수인 ‘상대적 행복’이 ‘매우 그렇다’일 때 창의적 문제해결능력이 가장 높았다. 이에 비하여 창의적 문제해결능력이 가장 낮은 집단은 노드 5이며, 평균 13.683점으로 노드 0보다 약 3.631점 낮았다. 즉, 자기조절학습 관련 변수인 ‘학습관리’가 ‘아니다’ 또는 ‘매우 아니다’이며, 행복 관련 변수인 ‘상대적 행복’이 ‘아니다’ 또는 ‘매우 아니다’ 일 때 창의적 문제해결능력이 가장 낮았다.
<표 7>
’창의적 문제해결능력’ 결정요인 의사결정나무분석 노드별 이익요약
본 연구는 의사결정나무분석의 비 안정성 극복을 위하여 교차검증을 실시하였으며, 재치환(위험추정값 10.951, 표준오차 .588)과 교차검증(위험추정값 11.905, 표준오차 .661)의 차이가 작아 모형 일반화에 문제가 없었다.
4. 결론 및 논의
본 연구는 의사결정나무분석을 활용하여 4년제 대학생들이 인식한 교양교육 성과를 결정하는 요인을 확인하였다. 교양교육의 성과는 한국교양기초교육원 표준모델에 기반하여 개발된 ESOGE로 측정하였으며, 선행연구를 통하여 교양교육 성과와 관련이 있다고 판단되는 교양 교육과정 수강여부, 교양교육 만족도, 자기조절학습, 행복 등 다양한 요인을 분석 모형에 투입하였다. ESOGE의 4개 하위 영역(인문학적 가치, 과학적 가치추구, 지식융합능력, 창의적 문제해결 능력)과 교양교육 성과(전체)를 결정하는 요인을 각각 탐색하였다. 본 연구는 교양교육 성과를 구체적으로 구분하고 측정하여, 이것을 결정하는 다양한 요인 간의 우선순위나 상호작용을 종합적으로 파악했다는 특징이 있다. 이를 통하여 교양교육의 질 제고 및 교양교육 성과 향상을 위한 구체적인 전략을 제공하고자 한다. 주요 연구결과 및 의의는 다음과 같다.
첫째, ESOGE에 의한 교양교육 성과(전체)와 ESOGE 하위 영역 중 인문학적 가치정립, 창의적 문제해결능력의 성과를 결정하는 가장 중요한 요인(깊이 1)은 ‘자기조절학습의 학습관리’로, 학습관리를 잘하는 학생일수록 성과가 높은 것으로 나타났다. 자기조절학습 능력은 효과적인 학습을 위해 필수적인 요인이며, 학습 성과에 정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다(노혜란, 최미나, 2016; Paris, Byrnes, & Paris, 2001). 대부분의 선행연구에서는 전반적인 자기조절학습 능력과 학습 성과의 관계를 분석하였다. 그러나 본 연구에서는 교양교육 성과에 초점을 맞춰 자기조절학습 뿐만 아니라 교양교육과정 수강유무, 교양교육 만족도 및 행복 관련 다양한 요인들의 우선순위를 고려한 분석을 시행하였다. 그 결과, 자기조절학습 능력 중 ‘학습관리’가 교양교육 성과(전체) 및 하위 영역인 인문학적 가치정립과 창의적 문제해결능력 성과에 가장 결정적인 요인이라는 것을 파악했다는 특징이 있다. 특히, ‘학습관리’는 자기조절학습 관련 요인 중 학습 자원을 관리하는 행동 특성에 해당하며 교수학습 과정에서 자원을 관리하는 것으로 할당된 시간의 관리, 주어진 환경 조건 관리, 과제 수행을 위한 노력 분배 관리, 필요한 도움 요청 등으로 구체화 할 수 있다(Pintich, 1990). 자기조절학습 능력은 후천적인 학습을 통하여 습득할 수 있는 능력이기 때문에(Zimmerman & Martinez-Ponz, 1990), 자기조절학습 능력 향상을 통한 교양교육 성과의 개선이 가능하다. 그러므로 효과적인 교양교육 성과 개선을 위하여 한국교양기초교육원, 대학 교양교육연구소, 대학 교육개발센터 등에서는 교양교육 성과에 가장 크게 영향을 미치는 요인인 학습관리의 향상을 위한 교양교육 맞춤형 학습법 프로그램 등을 우선적으로 개발하고 지원해야 할 것이다. 특히, 인문학적 가치정립과 창의적 문제해결능력과 관련된 교양 교과목에서는 학습법 지원을 함께 할 수 있는 방안을 모색해야 할 것이다.
둘째, ESOGE 하위 영역 중 과학적 가치추구의 성과를 결정하는 가장 중요한 요인(깊이 1)은 교양 교육과정 수강유무 관련 ‘자연과학’이며, ‘자연과학’을 수강한 학생은 미수강한 학생과 비교하여 과학적 가치추구의 성과가 높은 것으로 나타났다. 과학 관련 교양 교육과정은 배분이수제의 한 영역임에도 불구하고, 대학 교양교육 성과에 초점을 둔 과학 및 과학적 가치추구와 관련된 선행연구는 거의 없다. 대부분의 선행연구는 초, 중등학생을 대상으로 한 연구이거나(박두찬, 송진웅, 2009; 장지영 외, 2012; 홍훈기, 박은이, 2011), 과학에 대한 가치관을 포괄적으로 다룬 연구가 대부분이다(이은경, 이기원, 정남호, 2016; 정태석, 2006; 홍경남, 2009). 그러나 본 연구에서는 교양교육 성과의 하위 영역인 과학적 가치추구에 초점을 맞춰 교양 교육과정 수강유무 뿐만 아니라 교양교육 만족도, 자기조절학습 및 행복 관련 다양한 요인들의 우선순위를 고려한 분석을 시행하였다. 그 결과, 교양교육을 통하여 ‘자연과학’ 교과목의 수강유무가 과학적 가치추구 성과에 가장 결정적인 요인이라는 것을 파악했다는 특징이 있다. 그러므로 대학에서는 교양교육을 통한 과학적 가치추구의 성과를 높이기 위하여 학생들에게 ‘자연과학’ 관련 교과목을 제공하고 수강할 수 있도록 독려하고 제도화해야 할 것이다. 다만 본 연구에서는 학생의 ‘자연과학’ 관련 교과목의 수강유무만 확인했을 뿐 학생이 구체적으로 어떠한 자연과학 관련 강의 주제를 경험했는지 확인 불가하다. 그러므로 대학 교양교육에서 다루는 자연과학 영역에서 어떠한 강의 주제가 효과적으로 과학적 가치추구 성과를 높일 수 있는지에 대한 후속 연구가 필요하다.
셋째, ESOGE 하위 영역 중 지식융합능력의 성과를 결정하는 가장 중요한 요인(깊이 1)은 교양교육 만족도 관련 ‘흥미’이며, 대체로 ‘흥미’가 높은 학생은 낮은 학생과 비교하여 지식융합능력의 성과가 높은 것으로 나타났다. 초, 중등학생을 대상으로 창의융합수업, STEAM(융합인재교육)이 흥미에 미치는 정적인 영향을 확인한 연구가 대부분이다(김두환, 김문조, 이왕원, 2013; 배덕현, 김방희, 김진수, 2014; 탁정숙, 유미현, 2018). 본 연구에서는 흥미가 교양교육의 지식융합능력 성과에 가장 큰 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 그러나 본 연구에서는 교양교육 성과의 하위 영역인 지식융합능력에 초점을 맞춰 교양교육 만족도 뿐만 아니라 교양교육과정 수강유무, 자기조절학습 및 행복 관련 다양한 요인들의 우선순위를 고려한 분석을 시행하였다. 그 결과, 대학 교양교육을 통하여 교양교육 만족도 중 ‘흥미’가 지식융합능력 성과에 가장 결정적인 요인이라는 것을 파악했다는 특징이 있다. 대학의 융합 수업에 적용 가능한 교수법 연구가 진행되었으나(김영아, 현일선, 2021; 김재경, 2018), 지식융합능력 영역 수업의 흥미를 높이기 위한 교수법 연구는 부족하다. 한국교양기초교육원, 각 대학 교양교육연구소와 교육개발센터 등에서는 지식융합능력 성과를 효과적으로 높이기 위하여 해당 영역 수업의 흥미 높일 수 있는 맞춤형 교수-학습법을 개발하고 지원해야 할 것이다.
넷째, ESOGE에 의한 교양교육 성과(전체)와 ESOGE 4개 하위 영역별 분석 결과, 의사결정나무분석의 중지규칙에 의한 나무 깊이와 결정 요인 간의 상호작용에 차이가 있는 것으로 나타났다. 교양교육 성과(전체)의 나무 깊이는 3으로 결정되었으며 나무 구조는 깊이 2와 3을 결정하는 요인인 지적호기심, 흥미, 중요도, 자연과학 수강유무의 조합으로 결정되었다. 창의적 문제해결능력은 나무 깊이 3, 지식융합능력은 나무 깊이 4로 비교적 복잡한 나무 구조로 결정되었다. 특히, 지식융합능력 영역은 다양한 학문의 융합을 기반으로 한 만큼 해당 영역의 성과는 흥미, 학습계획, 학습점검, 학습관리, 사회과학 수강유무, 상대적 행복, 학습목적 이해 등의 다양한 요인의 조합으로 결정되었다. 이에 비하여 인문학적 가치정립과 과학적 가치추구의 나무 깊이는 2로 결정되어 나무 구조가 단순하여 다른 영역에 비하여 특정 요인이 해당 영역의 성과에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 인문학적 가치정립의 성과는 학습관리와 지적호기심의 조합에 따라 결정되었으며, 과학적 가치추구의 성과는 자연과학 수강유무 및 학습점검, 상대적 행복의 조합에 따라 결정되었다. 즉, 본 연구에서는 교양교육의 하위 영역별 성과를 결정하는 다양한 요인들의 우선순위 뿐만 아니라 상호작용을 고려한 분석을 시행하였다. 그 결과, 하위영역별 성과를 결정하는 요인의 우선순위 및 상호작용에 차이가 있다는 것을 파악하였다는 특징이 있다. 이러한 결과는 향후 교양교육의 성과를 보다 효율적으로 개선할 수 있는 교수-학습법의 개발에 기초자료로 역할을 할 수 있을 것이다.
본 연구의 제한점과 후속 연구를 위한 제언은 다음과 같다. 본 연구의 교양교육의 성과 측정에 활용한 ESOGE는 대학교양기초교육 표준모델에서 제시하는 전체 6개 교양교육 목표 중 배분이수제를 고려한 2개 교양교육 목표를 측정하기 때문에 교양교육의 모든 성과를 측정하지 못하였다. 또한 본 연구결과는 교양교육의 성과를 결정하는 요인을 교양 교육과정 수강유무, 교양교육 만족도, 자기조절학습, 행복 관련 변수로 제한하고 분석을 시행하였기 때문에 해당 변수 간의 우선순위 및 상호작용에 대한 제한된 해석이라는 한계가 있다. 그러므로 후속 연구에서는 본 연구에서 다루지 못한 교양교육 성과를 측정하고, 교양교육 성과를 결정하는 다양한 요인 간의 우선순위와 상호작용을 확인하는 것이 필요할 것이다. 마지막으로 본 연구에서는 교양교육에 한정하여 성과를 측정하고 결정요인을 파악하였다는 한계가 있다. 그러므로 후속 연구를 통하여 전공교육과 교양교육의 성과를 결정하는 요인을 비교하는 것이 필요할 것이다.
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