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Korean J General Edu > Volume 17(6); 2023 > Article
텍스트 네트워크 분석을 통한 성적경고자 멘토링 프로그램 참여 경험 분석

Abstract

본 연구의 목적은 성적경고자 멘토링 프로그램 진행 과정에서 작성된 활동지를 통해 개인적 참여 경험 도출 및 상호작용 효과를 확인하며, 텍스트 네트워크 분석 방법의 시각화와 연결망 분석을 통해 대학 내 운영 중인 프로그램에 참여한 전체 학생들의 경험을 통합적으로 경험을 살펴봄으로써 시사점을 제공하는 데 있다. 연구 대상은 G시 소재 4년제 대학의 성적경고자 멘토링 프로그램 참여자로 총 86팀, 176명이다. 프로그램은 총 5회기로 이루어졌고, 참여자들은 회기 종료 후 활동 보고서를 작성하였다. 자료수집 및 활용 동의를 구한 후 활동지 및 소감문 내용을 수집했고, MAXQDA를 사용하여 자료분석을 실시했다. 연구 결과 멘티 경험에서 456개의 코드(code)가 코딩되었으며, 코드 빈도수에 따른 핵심 키워드는 ‘학습태도 개선’, ‘자기효능감 증진’ 등으로 나타났다. 멘토 경험에서 코드는 411개이며, 코딩 결과 ‘멘티를 도우며 성장’, ‘페이스 메이커’ 등이 핵심 키워드로 도출됐다. 마지막으로 상호작용 경험에서 총 1,483개의 코드가 코딩되었으며, 핵심 키워드는 ‘동행’, ‘꾸준한 의사소통’ 등이다. 마지막으로 각 경험의 코드체계 분석 결과를 토대로 연결망 분석을 실시하여 시각적으로 확인하였으며, 클러스터에 따른 구조적 해석을 제시했다. 이러한 결과를 토대로 성적경고자 멘토링 프로그램의 효과를 높이기 위한 방안을 제안하였다.

Abstract

The purpose of this study is to identify the effect of personal participation and interaction through activity sheets created in a course called Mentoring Program for Graders. In doing so, this study provides educational implications by examining the experiences of all students who participated in the programs operated in the university through the visualization of text network analysis methods and network analysis. The target audience is a total of 86 teams and 176 participants in the mentoring program for merit credits at a four-year university in G City. The program consisted of a total of 5 sessions, and participants wrote an activity report after each session. After obtaining consent for data collection and use, the contents of the activity sheets and impressions were collected, and data analysis was carried out using MAXQDA. As a result of the study, 456 codes were coded in the mentee experience, and the main keywords according to the frequency of the codes were ‘improvement of learning attitude’ and ‘enhancement of self-efficacy’. In the mentor experience, there were 411 codes, and as a result of the coding, ‘growing by helping the mentee’ and ‘pace maker’ were derived as the main keywords. Finally, a total of 1,483 codes were coded in the interaction experience, and the main keywords were ‘companionship’ and ‘steady communication’. Finally, based on the results of the code system analysis of each experience, network analysis was carried out to visually confirm Code map, and the structural analysis according to the cluster was presented. Based on these results, we proposed a plan to increase the effectiveness of the mentoring program for graders.

1. 서론

해마다 대학에서 성적경고를 받는 학생들은 지속적으로 발생하고 있으며, 이러한 현상은 결과적으로 학생들의 중도탈락의 주요 원인으로 제기되고 있다(이봉숙, 2018). 최근 대학알리미 통계 자료에 따르면 2022년 전국 4년제 대학에서 중도탈락 학생은 총 148,679명으로 전체 재적 학생 중 6.6%의 학생들이 성적경고 등 다양한 이유로 중도탈락을 하는 것을 확인할 수 있다. 이 중에서도 자퇴, 미등록 등 개인적인 사정으로 중도탈락을 하는 경우를 제외한 학업 변인에 의한 중도탈락 비율이 높게 나타나고 있는데, 2022년 성적경고에 의한 중도탈락 학생은 2,028명으로 전체 중도탈락 학생 중 1.4%를 차지하고 있다. 이는 2020년 성적경고에 의한 중도탈락 학생이 2,667명으로 1.7%를 차지한 것과 비교할 때 성적경고로 인해 중도 탈락하는 학생의 수가 크게 감소되지 못하고 있다는 것을 확인할 수 있다(대학알리미, 2022).
성적경고로 인한 중도탈락은 단순히 개인적인 차원을 넘어 대학 기관에도 부정적인 영향을 미친다. 특히 지방대학들은 저출산 문제로 인해 학령인구가 감소함에 따라 대학 총원율 감소 등 다양한 위기를 겪고 있다. 이러한 상황에서 학업저성취로 인한 중도탈락 학생 수가 더욱 증가한다면 대학의 재정적인 측면에서 큰 손실을 일으킬 수 있다. 대학의 재정 안정성이 위협받게 되면 대학 교육의 질 저하 및 1인당 교육비 증가와 직결됨과 동시에 교육 수요자의 불만족을 낳아 다시 소속 대학생들의 중도탈락을 높이는 악순환 구조를 반복할 가능성이 생기게 될 것이다(이은정 외, 2020).
이러한 맥락에서 교육의 질을 높이기 위해 정부에서는 2011년도부터 성적경고자에 대한 관리 및 지원을 대학기본역량 평가 지표에 포함하였으며, 이에 국내 대학들은 더욱 다양하고 구체적인 지원방안을 통해 학생들을 지원하고 있다(차재경, 이태훈, 2019). 특히 각 대학에서는 교수학습개발센터와 학생상담센터를 중심으로 성적경고 학생을 지원하고 관리하기 위해 다양한 학습프로그램을 진행하고 있다(이용진 외, 2017). 주요 프로그램으로 학습 관련 컨설팅(전보라 외, 2015), 멘토링 프로그램(김나미, 김효원, 2015), 학습동기향상 프로그램(최주영, 김경희, 2018) 등이 있다.
대학생 학업지원 프로그램 연구 동향 결과를 살펴보면 대학 내에서 학습공동체 프로그램이 가장 많이 운영된 것으로 나타났다(김신애, 조항, 2022). 학습공동체 프로그램은 튜터링, 스터디그룹, 멘토링 등을 포함하는 용어로 이 중에서도 멘토링 프로그램이 성적경고자를 위한 대표적인 프로그램으로 자리잡고 있다(김옥분, 김혜진, 2018). 학업저성취자를 위한 프로그램 메타분석 결과에 따르면 개입 유형에 따른 프로그램의 효과 크기를 분석했을 때 집단 학습컨설팅의 효과크기는 0.61이었으며, 개인상담과 집단상담이 혼합된 혼합형 학습코칭의 경우 0.07, 또래 멘토링이 0.67로 또래 멘토링의 형태로 진행된 프로그램이 상대적으로 가장 큰 효과를 나타났다(임이랑, 2019). 이와 더불어 여러 연구들(강대식, 2021; 구진순 외, 2013; 김나미, 김효원, 2015; 김나미 외, 2014; 박덕희, 2017)에서 성적경고자를 위한 멘토링 프로그램이 효과적이라는 결과가 발표되고 있다. 이에 본 연구는 다수의 대학에서 활용되고 있고 그 효과성이 검증된 멘토링 프로그램에 주목해 보고자 한다.
멘토링(mentoring)이란 경험이 많은 사람인 멘토가 비교적 경험이 적은 사람인 멘티의 성장을 높이기 위해 일대일의 관계 속에서 친구, 조언자, 모범인 등의 역할을 수행하는 것을 의미한다(Hunt & Michael, 1983). 멘토링 프로그램은 역할 모델링과 상호작용을 통해 공통 목표를 달성하도록 하는 것이 그 목적인 만큼 멘토와 멘티와의 연결망을 통해 동반 성장과 변화를 이끌어 시너지 효과를 높일 수 있다. 성적경고자의 특징 중 하나는 학습에 유용한 또래나 외부 지지자원을 만드는 기술의 부재로 어려움을 겪는 경우가 많다는 것이다(양명희, 2014). 멘토링 프로그램은 멘토-멘티 관계에서 일대일로 이루어지는 활동으로써 또래 유대감 향상 및 지지 자원 확보에 더욱 유용하다는 장점이 있다(오현수, 2013). 또한 Sage(2010)의 연구 결과에 의하면 일대일의 관계에서 학습 기술 훈련이 이루어질 때 성적경고자의 학습능력 향상이 가장 효과적으로 이뤄졌다. 이에 성적경고자를 위한 멘토링 프로그램 선행연구들을 살펴보고 그 의의와 한계점을 통해 본 연구의 방향을 제시하고자 한다.
멘토링 프로그램의 효과를 분석한 연구들은 멘토의 변화를 확인하거나, 멘티의 변화를 확인한 연구로 구분된다. 먼저 멘토링 프로그램이 멘티의 학업성취 및 학습전략 측면에서 효과가 있는 것으로 나타났다(구진순, 고영준, 백설향, 2013; 김나미, 김효원, 2015; 박덕희, 2017). 김나미 외(2014)는 2박 3일 집중 운영 캠프 형식 프로그램을 통해 멘티들의 자기효능감, 학습동기의 유의한 상승을 확인하였다. 그 외에 자기조절 효능감과 정서적 지지가 유의하게 증가하였으며(김나미, 김효원, 2015), 자기효능감과 대인관계 능력도 향상되었고(구진순 외, 2013), 자아존중감과 학업 및 사회적응력이 증가하였다(강대식, 2021). 김옥분과 김혜진(2018)은 현상학적 방법을 이용하여 멘티의 참여 경험을 심도 있게 탐구한 결과 대학생활 적응, 자기효능감 등이 향상된 것을 확인하였다.
다음으로 프로그램에 참여한 멘토의 변화를 살펴보면 멘토링 프로그램이 멘토의 자기효능감과 대인관계 지지에 효과가 있었으며 멘토들이 자신의 학습 방법에 대한 주도적 확립 기회와 성취감을 경험한 것으로 나타났다(구진순 외, 2013). 또한 김나미 외(2014)는 멘토의 자아효능감이 향상하였으며 멘토들이 자신에 대한 믿음과 위기극복 능력을 향상시키는 데 도움이 된 것으로 보고했다.
위에서 언급하 연구들은 성적경고자 멘토링 프로그램의 주목적이 멘티의 성적 향상에 있음에 따라 멘토링이 성적경고를 받은 멘티의 학업 동기 및 성취에 효과적이라는 것을 확인하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 자기효능감, 사회적 지지 등 성적경고에 영향을 주는 개인 내적 변인들의 변화에 도움이 되었다는 것을 확인했다는 점에서 그 의의가 있지만, 다음과 같은 한계점을 가지고 있다.
첫째, 멘토와 멘티의 효과성을 개별적으로 각각 확인하여 멘토링의 상호작용 효과를 파악하는 데 한계가 있다는 점이다. 멘토링에서 관계의 질이란 멘토-멘티가 인식하는 관계의 만족도, 상호이익, 그리고 효과성을 의미하며(손수진, 2014; Allen & Eby, 2003), 멘토링의 형식보다는 관계의 만족도가 프로그램 효과에 더 큰 영향을 미치게 된다(Ragins et al., 2000). 즉, 멘토링 특성상 멘토와 멘티가 서로 영향을 주고받는 만큼 특정 참여자의 변화만 확인하는 것이 아닌 상호작용 속에서 어떠한 효과성이 있는지 파악하는 것이 매우 중요한 것이다. 실제로 김경준 외(2013)의 연구에서 청소년 멘토링을 경험한 멘토와 멘티를 대상으로 심층면접한 결과 멘토와 멘티의 욕구에 기초한 만남이 멘토링 효과에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 진용미(2019)의 연구에서도 상호작용 관계가 긍정적일수록 학업 및 수업만족도가 높은 것으로 나타났다. 그러나 멘토링의 효과를 분석한 선행연구들이 멘토와 멘티의 프로그램 참여 효과를 측정 도구를 통해 각각 검증하다 보니 상호작용 효과에 초점을 맞춘 구체적인 탐색이 이루어지지 못하였다. 멘토링에서 관계의 질을 확인하기 위해 심층 인터뷰를 실시한 연구들(김나미, 김효원, 2015; 김나미 외, 2014)이 일부 존재하지만 이조차도 멘티를 통해서만 관계의 질을 확인하였기에 상호작용 효과를 통합적으로 이해하기에는 한계가 있다.
둘째, 멘토링 프로그램에 참여한 인원이 소수에 불과하여 그 결과를 일반화하기에는 어려움이 있다. 박덕희(2017)는 성적경고자 특성상 통제집단을 확보하는 데 어려움이 있기에 성적 향상이 전적으로 프로그램을 통한 효과라고 보기 어렵다는 것을 한계점으로 지적하였으며, 김나미 외(2014)는 적은 연구대상으로 인하여 변화 확인이 어렵다는 것을 한계점으로 지적하였다. 이렇듯 기존 연구들은 참여 학생 인원수가 적어 관련 경험을 드러내거나 일반화하기에 어려움이 있으므로 가능한 다수의 인원을 확보하여 경험을 분석할 필요가 있다.
셋째, 인터뷰에 기반한 멘토링 프로그램 효과성 질적분석에서는 연구자의 의도를 완전히 배제할 수 없다. 다수의 연구(구진순 외, 2013; 김나미 외, 2014; 김나미, 김효원, 2015; 김옥분, 김혜진, 2018)에서 심층인터뷰 방식으로 참여자들의 경험을 파악하였으나 분석 과정에서 연구자가 인터뷰 자료에 대한 중요도를 판단하고 분석하여 의미를 부여하게 되며 이는 인터뷰 자료에서 나타날 수 있는 텍스트의 다양한 의미를 간과하는 한계를 가질 수 있을 수 있다(이정락, 최외출, 2019). 이러한 한계점을 보완하기 위해서는 보다 객관적인 방식으로 참여 경험에 대한 분석이 이루어질 필요가 있을 것으로 보인다.
이에 본 연구에서는 앞선 한계점들을 보완하기 위해 다음과 같은 대안점을 제시하고자 한다. 먼저 멘토-멘티의 상호작용을 살피고, 과정 경험 파악을 위해 멘토링 프로그램 과정 중에 작성된 활동지를 분석하고자 한다. 활동지 및 소감문에 쓰인 글귀들은 학생들이 직접 서술한 것으로 활동 경험에 대해 자유롭게 자신의 생각을 글로 작성함으로써 개인의 관점을 더욱 구체적으로 파악하는데 용이하다(이은진, 김수연, 2020). 또한 텍스트 형태로 서술된 내용은 사고작용 결과로 도출되는 의미를 표현한 것으로 이를 통해 개인의 감정이나 신념을 확인할 수 있다(Serrano et al., 2015). 이처럼 멘토링 프로그램 활동지를 분석할 경우 활동지 내에 작성된 전략 및 목표, 느낀 점 등 다양한 요소를 통해 상호작용 효과성 파악 및 프로그램 과정에서 경험한 요인들에 대해 파악할 수 있을 것으로 기대한다.
다음으로 다수의 학생 경험을 확인하기 위하여 실제 대학상담센터에서 매 학기마다 운영된 프로그램 참여자들의 자료를 분석하고자 한다. 현재 각 대학에서는 매 학기 성적경고자를 위한 멘토링 프로그램을 운영하고 있으며, 여러 학기에 걸쳐 수집된 자료를 활용한다면 특정 학과 및 성별, 나이 등에 국한되지 않고 보다 다채로운 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
마지막으로 객관적인 분석기법을 활용하여 결과를 도출하고자 한다. 특히 본 연구에서 활용하고자 하는 멘토링 경험 활동지의 경우 텍스트 형식의 비수치적이고 구조화되지 않은 비정형 데이터이다. 그리하여 활동지 내용을 분석할 경우 연구 분석 과정에서 자칫 활동 보고서에 대한 나열에 그칠 수 있다. 또한 정형화된 데이터에 비해 자료의 수집 및 분석이 용이하지 않아 내용분석 등 한정적인 분석기법만이 적용할 수 있기에 각별한 주의가 필요하다(Lewis et al., 2013). 이에 본 연구에서는 객관적인 분석방법을 통해 이러한 결과의 신뢰성을 증진하기 위하여 텍스트 네트워크 분석 방법을 사용하고자 한다.
텍스트 네트워크 분석(text network analysis)은 텍스트의 주제와 주요 개념을 파악하고 구축된 네트워크를 통해 드러나 있는 내용과 내재된 의미를 찾아내어 현상을 분석하는 분석기법으로 자유롭게 기술한 텍스트의 의미를 분석하는 데 사용될 수 있다(문미경, 2019; Popping, 2000). 이 분석은 분석 도구에 따른 분석대상에 제한이 없고, 연결망 형태로 특징을 도출하며 관계성으로 체계의 특성을 설명하거나 체계를 구성하는 단위의 행위를 설명한다(김용학, 김영진, 2016). 또한 변인들의 관계를 구조적이고 시각적인 의미망으로 제시하여 구조파악을 용이하게 한다(조규락, 김찬희, 2016). 이처럼 텍스트 네트워크 분석은 비정형, 비구조화된 텍스트 데이터에 내재된 정보나 관계를 추출하여 의미 있는 정보와 시사점을 발견할 수 있는 이점이 있다(박은선, 권해수, 2023).
성적경고자 멘토링 프로그램에 참여한 학생들이 직접 작성한 텍스트 내에 드러나는 표현들이 각자의 경험과 상호작용 경험과 어떤 관계를 이루고 있는지 분류하기는 쉽지 않다. 텍스트 네트워크 분석방법은 텍스트에 내재한 다양한 특성들을 나타내는 개념을 추출하고 텍스트 사이의 의미적 관계성을 파악함으로써 연계 개념을 추출하여 특정 사회현상에 대한 해석 또는 시사점 도출에 용이하다(이정락 외, 2022). 따라서 텍스트 네트워크 분석 방법을 이용하여 프로그램 참여자들의 개인적 경험에서 구성요인을 도출하고, 비구조화된 자료를 텍스트 네트워크 분석 방법 중 시각화 분석 방법과 연결망 분석을 통해 멘토-멘티의 참여 경험과 그 사이에서 발생한 상호작용 경험을 도출하고자 한다.
요약하자면 본 연구는 성적경고자를 위한 멘토링 프로그램 참여자의 활동 보고서의 내용을 텍스트 네트워크 분석의 방법을 통해 멘토-멘티 관계의 상호작용 및 멘토와 멘티의 프로그램 전체 참여 경험을 분석하기 위한 것이다. 본 연구를 통해 성적경고 멘토링 프로그램에 참여하는 학생들의 상호작용에서 비롯된 시너지 효과를 파악할 수 있을 것이며, 성적경고자와 멘토의 경험을 통해 향후 학업 상담 및 성적경고자 멘토링 프로그램의 효과를 극대화 할 수 있는 방안에 대해 모색해 볼 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구에서 설정한 연구문제는 다음과 같다.
첫째, 성적경고 멘토링 프로그램에 참여한 멘티의 경험은 어떠한가?
둘째, 성적경고 멘토링 프로그램에 참여한 멘토의 경험은 어떠한가?
셋째, 성적경고 멘토링 프로그램에 참여한 멘토와 멘티의 상호작용 경험은 어떠한가?

2. 연구 방법

2.1. 성적경고자 멘토링 프로그램

본 연구에서 활용한 성적경고자 멘토링 프로그램은 연구진이 소속된 G광역시 소재의 C대학 학생상담센터에서 운영되고 있는 프로그램이다. 본 프로그램 참여자는 C대학 재학생으로 매 학기마다 선발되며, 멘토-멘티 팀은 학생들이 자발적으로 구성하거나 혹은 학생상담센터에서 학과, 학년 등을 참고하여 임의로 구성해준다. 멘티는 성적경고를 1회 이상 경험한 학생이며, 멘토는 전체 평점 평균 3.0 이상이거나 직전 학기 평점 3.0 이상인 학생이다. 이때 성적경고자의 기준은 C대학의 학칙에 따라 매 학기 말(계절학기 제외) 평점 평균이 1.65 미만인 학생이다.
프로그램 전체 진행 과정은 다음과 같다. 참여자 선정 이후 오리엔테이션 및 사전검사를 실시하고 전체 오리엔테이션 이후 각 팀에 전문상담사가 배정된다. 전문상담사는 프로그램 동안 오픈 카카오톡 등을 활용하여 활동 안내 및 지속적인 관리에 힘쓴다. 프로그램은 총 5회기로 진행되며 참여자들은 회기 종료 후 사전에 안내된 양식을 기반으로 활동 보고서를 작성하여 해당 기한 이내에 사이버캠퍼스를 통해 보고서를 올리게 된다. 이때 전문상담사가 제출된 활동 보고서의 내용 확인 및 피드백을 제공하여 지속적인 모니터링이 이루어진다. 프로그램 종료 이후엔 수료식을 통해 한 학기 동안 일궈낸 성과를 재확인하는 시간을 가진다. 멘토링 프로그램 활동 기간은 학기 초에 시작하여 학기 말까지 진행되며, 평균 3개월 정도가 소요된다. 전체 프로그램 회기 및 세부 내용은 <표 1>과 같다.
<표 1>
멘토링 프로그램 회기 및 세부 내용
회기 목표 및 주요 내용 멘토-멘티의 역할 멘토-멘티의 상호작용 전문상담사 역할
1 MLST 학습전략검사 해석을 통한 자기이해 팀별 프로그램 목표 설정 [멘토] 정보제공 및 조언제공 [멘티] 목표 설정을 위한 자기탐색 및 이해 심리검사 결과를 통한 상호 이해 및 목표 달성을 위한 전략 형성 심리검사 해석 및 상호 역할 설정

2 지도교수와의 상담을 통한 진로 및 학업에 대한 정보 수집 [멘토] 멘티의 지도교수 상담 동행 [멘티] 지도교수 상담을 위한 준비 및 실천 외부지지체계를 통한 변화 동행 및 동기 강화 모니터링

3 공부 환경 탐색 및 비교 경험을 통한 최적의 공부 환경 조성 [멘토] 정보제공 및 피드백 [멘티] 조성된 환경을 통한 실천적 학습 서로 다른 환경 이해 학습환경 공유를 통한 대리학습 모니터링

4 교내 비교과 프로그램 및 제도 탐색 [멘토] 정보제공 및 피드백 [멘티] 대학에 대한 이해 증진 정보 공유를 통한 도움 제공 및 도움 모니터링

5 최종 목표 달성 여부 점검 및 추후 계획 수립 [멘토] 격려 및 지지 [멘티] 개인적 실천 및 다짐 지속적 지지 및 동기 강화 상호성장 및 깨달음 성과 확인 및 미해결 과제 확인

2.2. 연구 대상

연구참여자들은 G광역시 소재 4년제 대학인 C대학에서 운영되는 성적경고자를 위한 멘토링 프로그램에 참여한 학생들이다. 2022년 1학기, 2022년 2학기, 2023년 1학기에 프로그램 참여한 학생들을 대상으로 자료수집 및 활용에 동의를 구하였으며, 최종적으로 연구 자료수집 및 활용에 동의한 학생은 2022년 1학기 29팀, 2022년 2학기 22팀, 2023년 1학기 35팀으로 총 86팀으로 합계 172명이다. 멘티의 성별은 남학생 50명(59.1%), 여학생 36명(41.9%), 학년은 1학년 7명(8.1%), 2학년 36명(41.9%), 3학년 29명(33.7%), 4학년 14명(16.3%)이다. 멘토의 성별은 남학생 40명(46.5%), 여학생 46명(53.5%), 학년은 1학년 4명(4.7%), 2학년 20명(23.3%), 3학년 36명(41.9%), 4학년 26명(30.2%)이다.

2.3. 연구 절차

본 연구에서 수집된 자료는 C대학의 학생상담센터에서 실시되고 있는 성적경고자를 위한 멘토링 프로그램의 활동 보고서이다. 해당 자료를 활용하기 위하여 먼저 학생상담센터로부터 자료 수집에 관한 승인을 구하였으며 이후 구글 온라인 폼을 활용해 멘토링 참여 학생들에게 각 참여자가 제출한 활동보고서 자료를 연구 자료로 사용하는 것에 대한 동의를 구하였다. 본 연구에서는 자료 수집 및 활용에 동의한 자료만을 분석하였다. 동의서의 내용에는 자료수집의 목적, 동의하지 않을 자유와 권리, 개인정보의 비밀 보장, 수집 내용, 민감 정보 미수집, 수집된 자료의 보관과 폐기에 관한 내용이 기재되었다. 또한 추후 자료 활용에 동의하지 않을 시 즉시 자료를 폐기할 것을 안내하였으며, 활용에 동의하지 않는 학생들의 자료는 일절 수집하지 않을 것을 명시하였다. 한편, 본 연구에서는 분석 과정과 결과에 대한 타당성을 확보하기 위해 텍스트 네트워크 분석으로 다수의 논문을 발표한 경험이 있는 교육학 박사 1인, 질적분석 경험이 풍부하고 MAXQDA Professional Trainer인 심리학 박사 1인으로부터 자료 분석 결과에 대한 검증을 받고 수정⋅보완하는 과정을 거쳤다.

2.4. 자료 분석 방법

2.4.1. 분석 도구

텍스트 네트워크 분석을 위하여 텍스트 분석 프로그램인 MAXQDA 2022(ver. 22.7.0; VERBI software, Berlin, Germany)를 사용하였다. MAXQDA의 경우 질적 자료분석(Qualitative Data Analysis: QDA)에 유용한 소프트웨어 중 하나로 수집한 대량의 텍스트 자료를 체계적으로 색인화하고 코딩에 용이하다. 또한 MAXQDA는 개별 파일에 대한 신속한 접근을 통해 텍스트의 동시 관리가 가능하여 활동 보고서 및 소감문을 분석하는데 용이하며 연구진이 직접 텍스트를 반복하여 읽으면서 텍스트에 관련된 메모 및 의미 있는 단어나 문장에 코딩을 입력하고 수정할 수 있어 코드 시스템을 완성할 수 있다.

2.4.2. 분석 절차

① 자료수집 및 데이터 코딩
먼저 연구참여자들이 회기별로 작성한 활동지 및 소감문 내용을 수집했다. 수집된 자료들은 분석의 용이성을 위하여 전체 pdf 파일로 전환하였으며, 분석 용도에 맞게 2022년 1학기, 2022년 2학기, 2023년 1학기로 구분하여 저장하였다. 또한 연구참여자의 익명성 보호 및 원활한 분석을 위하여 각 팀에 일련번호를 부여하였다. 전사된 자료는 연구진이 반복적으로 읽어보며 중복 자료 및 분석에 불필요한 내용이 포함되었거나 불성실하게 작성된 문서의 경우 모두 삭제하였다. 이러한 과정을 거쳐 총분석에 활용된 자료는 총 451개의 pdf 파일로 A4 1,432장의 분량이었다.
② 데이터 분석
연구참여자의 텍스트 자료를 전사하여 MAXQDA 상에서 여러 번 반복하여 읽으며 메모의 기능을 활용해 연구참여자들이 가지고 있는 멘토링 프로그램에 대한 생각을 전체적으로 파악하였으며, 특히 멘토와 멘티의 상호작용에 대한 경험과 멘토, 멘티 각각의 참여 경험을 파악하는 데 집중하였다. 다음으로는 MAXQDA의 코딩 기능을 활용하여 개방형 코딩을 통해 멘토와 멘티의 참여 경험을 분석하였다. 개방 코딩이란 원자료를 대상으로 단어, 문장, 문단 단위의 분석을 통해 특정 개념과 하위범주, 상위범주를 생성하고 개념적 관계를 제시하는 것을 의미한다(이동성, 김영천, 2012). 이를 위해 연구참여자들이 작성한 활동지에서 텍스트 내용을 대변하는 의미 단위를 찾아내어 유사한 의미 단위들을 묶어 단어나 주제로 코딩하였다. 또한 코딩 결과의 객관성을 위해 연구진이 비교 분석하며 토론을 통해 코딩 결과에 대해 합의하였다. 이러한 과정을 반복하여 수행하여 코드 체계(Code System)를 완성하였으며 구성요인을 도출했다.
③ 핵심 키워드 추출 및 시각화
멘토링 프로그램에 참여한 멘토와 멘티 학생들 각각의 경험과 더불어 그들의 상호작용 경험을 파악하기 위하여 최종적으로 도출된 코드 체계(Code system)에서 코딩한 하위코드를 살펴보았으며, 코드의 전체 구조를 확인할 수 있는 코드 매트릭스 브라우저(Code matrix Browser)를 통해 코드가 코딩된 구절(Segments with Code)의 빈도수를 계산하고, symbol size로 시각화한 결과를 확인하였다. 또한 코드 간 동시출현 빈도를 확인하기 위해 코드관계 브라우저(Code relations Browser)를 통해 동일한 문서에 있는 코드의 근접성(Proximity of codes in a segment)을 확인했다. 이때 코드의 근접성 기준을 최대 1단락 이내로 설정하여 두 코드가 구절에 함께 코딩된 횟수를 파악할 수 있도록 했다. 마지막으로 본 연구에서는 각 경험의 핵심 주제 파악 및 분석을 위해 핵심 키워드 5개를 도출했다.
④ 연결망 분석
성적경고자 멘토링 프로그램 참여 경험에서 도출된 구성요인의 관계 구조를 파악하여 도출된 경험 사이에 어떠한 관련성이 있는지 시각적으로 확인하기 위해 코드맵(Code Map)을 통해 연결망 분석을 실시했다. 코드맵에서 두 코드 사이의 거리는 데이터 내 유사성을 의미하며 지도에서 더 가깝게 표시된다. 또한 코드 간 연결선은 동시 출현 빈도를 의미하며, 연결선이 두껍게 표시될수록 두 코드 사이에 동시성이 더 많음을 의미한다(서형준, 2021).

3. 연구 결과

3.1. 멘티 경험

3.1.1. 멘티 경험 핵심 키워드 추출 및 시각화

멘티 경험을 분석한 결과 총 458개의 코드가 코딩됐으며, [그림 1]과 같다. 멘티 경험 코드 체계를 살펴본 결과 3개의 상위코드와 16개의 하위코드가 도출되었다. ‘프로그램 참여 효과(53.9%)’에서 총 7개의 하위코드, ‘프로그램 참여 경험(37.8%)’에서 6개의 하위코드, ‘프로그램 참여 동기(8.3%)’에서 3개의 하위코드가 나타났다. 멘티 경험 하위코드 16개의 문서 구절 빈도를 계산한 결과 ‘학습태도 개선(23,4%)’, ‘자기효능감 증진(18,7%)’, ‘학습환경 탐색(17.8%)’, ‘변화에 따른 뿌듯함(16.4%)’, ‘문제 해결방안 수용 노력(15.0%)’ 순으로 나타났다.
[그림 1]
Code matrix Browser에서 멘티 경험 구성요인
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다음으로 멘티 경험 코드 간 동시 출현 빈도를 파악하기 위해 코드 관계 브라우저(Code Relations Browser)를 실시하여 [그림 2]에 제시했다. 이때 동시 출현 빈도란 특정 기준 범위 내에 두 코드가 동시에 출현하는 것을 의미하며 코드 간 근접성을 의미한다. 텍스트 네트워크 분석에선 하나의 키워드가 동시 출현 빈도가 높을수록 연결 강도가 큰 것으로 간주하며, 영향력 있는 코드를 뜻한다(이정락 외, 2022). 이에 본 연구에서는 동시 출현 기준 범위를 1단락으로 설정하였으며, 이를 두 코드가 함께 코딩된 횟수를 파악했다. 그 결과 하위코드 중 다른 코드와 동시 출현 빈도가 높은 코드는 ‘자기효능감 증진’, ‘학습태도 개선’, ‘변화에 따른 뿌듯함’, ‘학습환경 탐색’, ‘대학생활 적응 증진’, ‘나를 알아감’ 등으로 나타났다.
[그림 2]
Code relations Browser에서 멘티 경험
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마지막으로 본 연구에서는 멘티 경험에서 드러난 경험 중 핵심 주제를 파악하고 분석하기 위해 상위 5개의 코드를 핵심 키워드로 설정했다. 핵심 키워드란 키워드 간 관계와 빈도를 기반으로 문서 내 가장 영향력이 있는 키워드를 의미한다. 이를 위해 단순 출현 빈도 및 동시 출현 빈도를 기준으로 핵심 키워드를 도출했으며, 최종적으로 멘티 경험에서 상위 5개 핵심 키워드는 ‘학습태도 개선’, ‘학습환경 탐색’, ‘변화에 따른 뿌듯함’, ‘자기효능감 증진’, ‘문제해결방안 수용 노력’이다.

3.1.2. 멘티 경험 연결망 분석

코드 간 관련성을 시각적인 연결망 형태로 파악하기 위해 코드맵을 실시한 결과를 [그림 3]에 제시했다. 코드맵을 실시하여 맵 위치에 따른 코드의 색상을 지정한 결과 총 3개의 클러스터가 도출되었다. 클러스터 1에는 ‘새로운 대인관계 경험’, ‘지도교수 상담’, ‘진로효능감 증진’ 3개의 하위코드가 포함되었다. 클러스터 2에는 ‘성적경고 탈출 희망’, ‘생활습관 개선 희망’, ‘문제 해결방안 수용 노력’, ‘멘토의 권유’, ‘멘토를 통한 배움’, ‘정서적 안정’ 6개의 하위코드가 위치하고 있다. 마지막으로 클러스터 3에는 ‘긍정적 생활습관 형성’, ‘대학생활 적응 증진’, ‘변화에 따른 뿌듯함’, ‘학습태도 개선’, ‘자기효능감 증진’, ‘학습환경 탐색’, ‘나를 알아감’ 7개의 하위코드가 포함되어 있다.
[그림 3]
멘티 경험 Code Map
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멘티 경험에서 도출된 핵심 키워드 중 가장 높은 코드 구절 빈도를 보인 ‘학습태도 개선’은 ‘긍정적 생활습관 형성’과 동시성이 가장 높게 나타났다. 핵심 키워드 중에서 ‘학습환경 탐색’, ‘학습태도 개선’, ‘자기효능감 증진’, ‘변화에 따른 뿌듯함’은 동일 클러스터 내에 위치하며, 서로 연결선이 모두 활성화되어 코드 간 동시성이 있다. 다른 핵심 키워드와 동일 클러스터에 포함되지 않은 ‘문제해결 수용 노력’은 ‘성적경고 탈출 희망’과 가장 동시성이 높게 나타났으며, ‘멘토의 권유’와 가장 근거리에 위치해 유사성이 높은 것으로 나타났다. 코드맵에서 유사성이란 코드 간 거리를 나타내며, 전체 문서 데이터에서 각 코드가 얼마나 유사하게 적용되었는지를 의미한다. 또한 동시성은 최대 1단락 이내에 코드가 동시출현한 빈도를 의미하며, 코드맵에서 연결선이 두꺼울수록 코드 사이에 동시성이 더 많음을 나타낸다. 결국 유사성 및 동시성이 높다는 것은 두 코드 간 관련성이 높다는 것을 의미한다.

3.2. 멘토 경험

3.2.1. 멘토 경험 핵심 키워드 추출 및 시각화

멘토 경험을 분석한 결과 총 411개의 코드가 코딩되었으며 [그림 4]와 같다. 멘토의 경험 코드 체계를 살펴본 결과 3개의 상위코드와 17개의 하위코드가 도출되었다. ‘프로그램 참여 경험(60.6%)’에서 총 7개의 하위코드, ‘프로그램 참여 효과(32.6%)’에서 7개의 하위코드, ‘프로그램 참여 동기(6.8%)’에서 3개의 하위코드가 나타났다. 멘토 경험 하위코드 17개의 문서 구절 빈도를 파악한 결과 ‘멘티를 도우며 성장(20.4%)’, ‘페이스 메이커(20.0%)’, ‘공부 습관 재정비(18.7%)’, ‘멘티의 변화에 따른 뿌듯함(17.0%)’, ‘나를 되돌아봄(13.5%)’ 순으로 나타났다.
[그림 4]
Code matrix Browser에서 멘토 경험 구성요인
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다음으로 멘토 경험 코드 간 동시출현 빈도를 통해 근접성을 파악하기 위해서 코드 관계 브라우저(Code Relations Browser)를 실시하여 [그림 5]에 제시했다. 이때 동시 출현 기준 범위를 1단락으로 설정하여 두 코드가 함께 코딩된 횟수를 파악했다. 그 결과 하위코드 중 다른 코드와 동시출현 빈도가 높은 코드는 ‘공부습관 재정비’, ‘멘티의 변화에 따른 뿌듯함’, ‘나를 되돌아봄, ‘자기효능감 향상’, ‘새로운 학습전략 형성’, ‘의사소통 능력 증진’ 등으로 나타났다.
[그림 5]
Code relations Browser에서 멘토 경험
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마지막으로 단순 출현 빈도 및 동시 출현 빈도를 기준으로 상위 5개의 핵심 키워드를 파악한 결과 멘토 경험의 핵심 키워드는 ‘공부 습관 재정비’, ‘멘티의 변화에 따른 뿌듯함’, ‘멘티를 도우며 성장’, ‘페이스 메이커, ‘나를 되돌아봄’이다.

3.2.2. 멘토 경험 연결망 분석

코드 간 관련성을 확인하고 시각적인 연결망 형태로 파악하기 위해 코드맵 분석 결과를 [그림 6]에 제시했다. 코드맵을 실시하여 맵 위치에 따른 코드의 색상을 지정한 결과 총 3개의 클러스터가 도출되었다. 클러스터 1에서는 5개 하위코드, 클러스터 2에서는 4개의 하위코드, 클러스터 3에서는 8개 하위코드가 해당 클러스터에 포함되었다.
[그림 6]
멘토 경험 Code Map
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주 1) 2 Codes는 ‘페이스 메이커’, ‘멘티의 변화 희망’이다.
멘토 경험에서 도출된 핵심 키워드 중 가장 높은 코드 구절 빈도수를 보인 ‘멘토를 도우며 성장’은 ‘멘티의 변화에 따른 뿌듯함’과 ‘멘티의 열정에 자극’과 연결선이 두껍게 나타나 서로 높은 동시성을 보인다. 멘토 경험에서 도출된 주요 핵심 키워드 중에서 멘티를 도우며 성장’, ‘멘티의 변화에 따른 뿌듯함’, ‘나를 되돌아봄’, ‘공부습관 재정비’는 동일 클러스터에 위치하며, 서로 연결선이 모두 활성화되어 동시성을 보인다. 핵심 키워드 중 ‘페이스 메이커’는 ‘멘티의 변화 희망’과 동시성이 가장 높게 나타났으며, 그 외 코드들과 연결선이 활성화되지 않아 동시성이 존재하지 않는 것으로 나타났다.

3.3. 상호작용 경험

3.3.1. 상호작용 경험 핵심 키워드 추출 및 시각화

멘토링 상호작용 경험을 분석한 결과 총 1,483개의 코드가 코딩되었으며 [그림 7]과 같다. 상호작용 경험 코드 체계를 살펴본 결과 5개의 상위코드와 38개의 하위코드가 도출됐다. 먼저 ‘멘토링 관계의 질 향상 노력(36.7%)’에서 총 13개의 하위코드, ‘탄탄한 협력관계 구축(23.0%)’에서 9개의 하위코드, ‘초기 협력관계(17.9%)’에서 6개의 하위코드, ‘멘토링 초기 구조화(12.7%)’에서 5개의 하위코드, ‘멘토-멘티 긴장과 대립(9.6%)’에서 5개의 하위코드가 나타났다. 상호작용 경험 하위코드 38개의 문서 구절 빈도를 파악한 결과 ‘동행(20.2%)’, ‘꾸준한 의사소통(18.9%)’, ‘상호 이해(18.1%)’, ‘이전 습관으로 회귀(17.4%)’, ‘학습 방법 공유(16.6%)’ 순으로 드러났다.
[그림 7]
Code matrix Browser에서 상호작용 경험 구성요인
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다음으로 상호작용 경험 코드 간 동시 출현 빈도를 통해 근접성을 파악하기 위해서 코드 관계 브라우저(Code Relations Browser)를 실시하여 [그림 8]에 제시했다. 이때 동시 출현 기준 범위는 1단락으로 설정하여 두 코드가 함께 코딩된 횟수를 파악했다. 그 결과 하위코드 중 다른 코드와 동시 출현 빈도가 높은 코드는 ‘학습방법 공유’, ‘상호 이해’, ‘꾸준한 의사소통’, ‘적극적 참여’, ‘소속감’, ‘맞춤형 솔루션’ 등으로 나타났다.
[그림 8]
Code relations Browser에서 상호작용 경험
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마지막으로 단순 출현 빈도 및 동시 출현 빈도를 기준으로 상위 5개의 핵심 키워드를 파악한 결과 멘토 경험의 핵심 키워드는 ‘학습 방법 공유’, ‘꾸준한 의사소통’, ‘상호 이해’, ‘동행’, ‘이전 습관으로 회귀’이다.

3.3.2. 상호작용 경험 연결망 분석

코드 간 관련성을 확인하고 시각적인 연결망 형태로 파악하기 위해 코드맵 분석 결과를 [그림 9]에 제시했다. 코드맵을 실시하여 맵 위치에 따른 코드의 색상을 지정한 결과 총 3개의 클러스터가 도출되었다. 클러스터 1에서는 11개의 하위 코드가, 클러스터 2에서는 11개의 하위코드, 클러스터 3에서는 16개의 하위코드가 위치하고 있다.
[그림 9]
상호작용 경험 Code Map
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상호작용 경험에서 도출된 핵심 키워드 연결망 분석 결과, 핵심 키워드 중 가장 높은 코드 빈도를 보인 ‘동행’은 ‘꾸준한 의사소통’과 가장 연결선이 두꺼워 가장 동시성이 높은 것으로 나타났으며, ‘상호 이해’와 가장 근거리에 위치해 유사성이 가장 높은 것으로 나타났다. 클러스터 기준으로 살펴보면 핵심 키워드 중에서 ‘동행’, ‘꾸준한 의사소통’, ‘상호 이해’는 동일 클러스터에 위치하고 있다. ‘이전 습관으로 회귀’의 경우 ‘점진적 행동 변화’와 가장 근거리에 위치해 유사성이 높으며, ‘꾸준한 시도’와 동시성이 가장 높은 것으로 나타났다. ‘학습방법 공유’는 ‘적극적 노력’과 가장 유사성이 높으며, ‘활발한 의사소통’과 동시성이 높은 것으로 나타났다.

4. 논의 및 결론

본 연구에서는 성적경고자 멘토링 프로그램 참여자의 경험을 탐색하기 위하여 멘티 경험, 멘티 경험 그리고 상호작용 경험을 도출하였으며, 연결망 분석을 통해 경험 간 관계를 알아보았다. 본 연구에서 나타난 주요 결과와 의의는 다음과 같다.
첫째, 멘티 경험에서 가장 높은 코드 빈도를 보인 핵심 키워드는 ‘학습태도 개선’으로 이는 ‘긍정적 생활습관 형성’과 밀접한 연관을 보인 것을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 생활습관의 개선을 통해 학습 태도가 개선되거나 혹은 학업을 위해 생활 습관을 개선하기도 하는 등 두 영역이 상호호혜적인 영향을 미친 것으로 보인다. 실제로 멘티의 활동 보고서에서 프로그램 효과에 대한 내용을 살펴보면 프로그램을 통해 생활습관이 개선되었음을 알 수 있다. 구체적으로, ‘학습을 위한 생활습관 구축’, ‘효율적인 개인 루틴 형성’, ‘1차원적인 쾌락으로부터 멀어짐’ 등의 효과를 보고했다. 이는 멘티의 프로그램 참여 동기에 해당하는 ‘성적경고 탈출 희망’과 ‘생활습관 개선 희망’이 동일 클러스터에 위치하는 것을 통해서도 확인할 수 있다. 본 연구 결과는 기존 연구에서 생활습관 개선이 성적경고 극복의 주요한 변인이라고 제시한 연구(이지은, 황현우, 2018; 장애경, 양지웅, 2013)와 일치한다. 이러한 결과를 통해 멘토링 프로그램의 주요 목적인 멘티의 성적경고 탈출을 위해서는 멘토링 초기에 멘티의 생활 습관을 점검하고 더 나아가 멘토와 멘티가 함께 생활 습관을 개선하기 위한 노력을 시작하는 것이 중요하다는 것을 알 수 있다.
다음으로 핵심 키워드 중에서 ‘자기효능감 증진’, ‘학습환경 탐색’, ‘학습태도 개선’, ‘변화에 따른 뿌듯함’ 키워드가 동일 클러스터 내에 위치하는 것으로 나타났다. 이는 멘티가 멘토와 전문상담사의 도움을 받아 본인의 학습 스타일을 점검하면서 학습 태도가 개선되었으며, 그로 인해 학습 의욕이 생기고 조금씩 학습 성과가 나타남으로써 학습에 대한 자신감을 회복하고 변화에 대한 자부심을 획득한 것으로 해석된다. 멘티의 활동 보고서를 살펴보면 ‘미처 몰랐던 공부 환경의 중요성을 알게 됨’, ‘노력하는 과정에서 경험하는 뿌듯함’ 등을 경험했으며, 이를 통해 ‘해낼 수 있다는 자신감’, ‘과거와 달라진 학습태도’ 등을 경험했음을 진술하고 있다. 본 연구 결과는 멘티들이 성적경고자 멘토링을 통해 할 수 있다는 용기를 얻고 미래에 대한 계획을 형성했다는 결과(김나미 외, 2015)와 일치한다.
마지막으로 ‘문제해결 수용 노력’은 ‘멘토의 권유’와 유사성이 높은 것으로 나타났다. 이를 통해 멘티가 멘토의 권유에 의해 프로그램에 참여하였고, 이후 멘토링이 진행되면서 스스로 책임감을 수용하고 문제해결을 위한 의지가 생겨났다는 것을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 성적경고 멘토링 프로그램에 참여한 대부분의 학생이 멘토의 제안을 통해 참여하게 됐다는 연구(김옥분, 김혜진, 2018)와 일치한다. 결국 멘티가 프로그램에 참여하기 위해서는 멘토를 비롯한 주변 인물들이 멘티에게 지속적으로 프로그램을 안내하고 참여를 독려하는 관심을 보이는 것이 필요하다는 것을 시사해준다.
종합하자면 멘티들은 성적경고에서 벗어나고자 하는 바람으로 멘토링을 시작했으며 학습환경 탐색 및 생활습관 개선이 학습태도 증진에 큰 영향을 미친 것으로 나타났다. 이러한 결과는 성적경고 학생이 성적경고로부터 탈출하기 위해서는 단순히 학업 기술 및 전략에 대한 안내만이 아니라 생활습관 개선, 멘토의 지지 등 외부 지지자원이 필요하다는 것을 시사한다.
둘째, 멘토 경험에서 두드러진 핵심 코드는 ‘멘티를 도우며 성장’이다. 이를 연결망 분석한 결과 ‘멘티의 변화에 따른 뿌듯함’과 ‘멘티의 열정에 자극’과 높은 동시성을 보이며 서로 관련이 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과에서 주목할 만한 점은 멘토들이 멘티의 열정에 자극을 받았다는 점이다. 일련의 연구들(구진순 외, 2013; 김나미 외, 2014)에서 멘토들이 프로그램을 통해 성취감을 경험하였음을 보고하였으나 어떠한 과정을 통해 성취감을 경험했는지에 대한 탐색은 이루어지지 않았다. 본 연구를 통해 멘토가 성장해 나갈 수 있었던 궁극적인 요인은 멘티와의 관계이었으며, 멘티의 열정과 변화가 멘토의 성장 요인이었다는 것을 확인할 수 있다.
다음으로 멘토 경험에서 드러난 핵심 키워드 중 ‘멘티를 도우며 성장’, ‘멘티의 변화에 따른 뿌듯함’, ‘나를 되돌아봄’, ‘공부습관 재정비’ 키워드가 동일 클러스터에 위치한 것을 확인할 수 있다. 이는 멘토가 멘티와 함께하면서 자신을 성찰하고 멘티의 변화에 따른 성취감을 경험하며 개인적인 성장 및 학업능력에서 발전을 이룰 수 있었음을 의미한다. 실제로 멘토의 활동 보고서를 살펴보면, ‘고민을 통한 성찰’, ‘스스로를 점검하는 기회’, ‘멘티의 변화에 안심’ 등의 경험을 한 것으로 드러났으며, 이를 통해 ‘기존 학습 고수’, ‘복습을 통한 재정비’, ‘멘티를 위한 행동으로부터 발전’ 등의 효과가 있었던 것으로 나타났다. 이러한 결과는 선행연구에서 멘토들이 성적경고자 멘토링 프로그램을 통해 자신의 학습 스타일을 확립할 수 있었다는 연구(구진순 외, 2013)와 일치한다. 즉, 멘토링 프로그램이 성적경고자인 멘티를 위한 프로그램이긴 하나 멘토의 학습능력 및 개인적 성장에도 긍정적인 영향을 미쳤음을 알 수 있다.
마지막으로 ‘페이스 메이커’ 키워드 연결망 분석 결과 ‘멘티의 변화 희망’과 동시성이 가장 높게 나타났다. 이를 통해 멘토가 멘토링 초기에 멘티의 변화를 위해 앞서서 끌어주는 역할을 하려고 했다는 것을 확인할 수 있다. 그러나 멘토링 후반에 접어들수록 멘티에게 일방적인 도움을 주는 것 못지않게 멘티를 통해 멘토 본인이 성장하는 경험을 하게 됐음을 알 수 있다. 실제로 멘토의 프로그램 효과 결과를 살펴보면 멘토링을 통해 의사소통 능력, 리더십, 자기효능감 등이 향상된 것을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 멘토링 프로그램이 의사소통 능력에 효과적이며(조보람, 2020), 멘토의 대인관계 및 공감 능력에 영향을 미친다는 연구(권명옥 외, 2017), 리더십 역량을 향상하는 데 효과적이라는 연구(오승은 외, 2017)와 일치한다.
종합하자면, 멘토들은 멘티를 위한 도움을 제공하고 자신에게 의미있는 경험을 마련하기 위해 프로그램에 참여했으나 멘토링이 진행되면서 멘토의 변화에 따른 성취감을 경험하고 더 나아가 학업 및 개인 내적인 성장을 도모한 것으로 볼 수 있다.
셋째, 상호작용 경험에서 가장 높은 코드 빈도를 보인 ‘동행’은 ‘꾸준한 의사소통’과 가장 동시성이 높으며 ‘상호 이해’와 가장 유사성이 높은 것으로 나타났다. 이를 통해 멘토와 멘티가 학내 여러 활동을 하기 위해 꾸준히 소통했으며, 그 과정에서 서로에 대한 폭넓은 이해를 했다는 것을 알 수 있다. 또한 연결망 분석 결과 동일 클러스터 내에 ‘응원과 지지’, ‘상호 고민 공유’, ‘대학생활 경험 공유’ 등의 코드가 군집해 있는 것을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 멘토와 멘티가 함께 꾸준히 소통하며 서로를 이해하는 것이 중요하고, 무엇보다 학교생활의 전반적인 부분을 함께 하는 것이 멘티의 성적경고 극복에 효과적인 요인이라는 것을 의미한다. 실제로 참여자들의 활동 보고서를 살펴보면 멘토와 멘티는 단순히 학업을 함께하는 것 외에도 상담, 교내 프로그램 등 다양한 활동에 함께 했다고 한다.
다음으로 ‘이전 습관으로 회귀’ 연결망 분석 결과 ‘점진적 행동 변화’와 유사성이 가장 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 멘토와 멘티가 프로그램에 참여하며 멘토링 관계의 질 향상을 위해 노력하지만 이와 동시에 과거 형성된 습관에서 벗어나는 것에 대한 어려움을 공통적으로 경험한다는 것을 알 수 있다. 실제로 멘토와 멘티가 진술한 내용을 살펴보면 ‘시험 이후 늘어진 마음’, ‘노력과 반비례하는 실천’ 등이 드러났다. 한편, ‘이전 습관으로 회귀’는 ‘꾸준한 시도’와 동시성이 높은 것으로 나타났다. 즉, 어려움을 극복하고 성적경고에서 탈출하기 위해 멘토와 멘티가 ‘꾸준한 시도’를 하였으며 점차 변해가는 모습을 인식하고 이를 수용하면서 ‘점진적인 행동 변화’를 경험하였던 것으로 이해된다.
그동안 이뤄진 멘토링 프로그램 효과 검증 연구에서는 멘티와 멘티의 사회적⋅정서적 지지를 향상시키는 데 주목하였다(강대식, 2021; 구진순 외, 2013; 김나미, 김효원, 2015). 그러나 어떠한 과정 경험을 통해 이러한 지지 경험을 할 수 있었는지에 대한 분석은 이루어지지 않았다. 본 연구에서 연결망 분석을 실시한 결과 멘토와 멘티는 멘토링 과정 중에 ‘이전 습관으로 회귀’, ‘일정 관리 어려움’ 등의 어려움을 경험하며, 이를 극복하는 과정을 거치면서 ‘유대감’과 ‘소속감’이 상승하며, ‘상호 인식 변화’ 및 ‘함께 성장’의 결과를 이끌었음을 볼 수 있다.
마지막으로 ‘학습방법 공유’는 하위코드 내 다른 코드와 동시출현 빈도가 가장 높은 코드이며, 활발한 의사소통’과 가장 동시성이 높고 ‘적극적 노력’과 유사성이 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과는 멘토와 멘티가 초기에 학습방법을 공유하는 과정에서 어떠한 방식으로 노력하며 의사소통하는지에 따라 이후 멘토링 관계의 질을 높이는 데 중요하게 기여한다는 것을 알 수 있다. 실제로 멘토와 멘티의 활동 보고서를 살펴보면 프로그램 목적에 맞게 학업능력 증진 및 성취에 초점을 두고 ‘학습 태도 점검 및 안내’, ‘필기 방법 제공’, ‘학습 환경 공유’ 등 학업을 위한 다양한 방법을 공유한다고 한다. 즉, 멘토링 초기 단계에서 멘토와 멘티가 학습방법을 공유하기 위해 다양한 방법으로 의사소통하고 노력하며 협력관계를 구축하는 것이 중요함을 시사한다.
종합하자면, 멘토와 멘티는 초기에 상호 목표를 설정하며 이를 수행하기 위해 점검 및 인증의 방식을 사용하고 이후 학습방법을 공유하기 위해 활발하게 소통하고 노력할 것을 다짐했다. 또한 프로그램을 진행하며 단순히 학업 이외 전반적인 학교생활을 동행하며 관계의 질 향상을 위해 노력하였다. 한편 과거에 형성된 습관으로 돌아가는 것을 반복하며 어려움을 경험하기도 했으나 이를 극복하기 위해 더욱 적극적으로 참여하고 함께 노력해나가며 오히려 멘토와 멘티 사이의 소속감과 유대감을 증진시키는 효과를 얻을 수 있었던 것으로 이해된다.
위에서 기술한 연구결과를 토대로 성적경고자 멘토링 프로그램의 효과를 높이기 위한 방안을 제안하고자 한다. 첫째, 멘토링 초기 단계에서부터 멘티의 생활습관 개선을 위한 개입이 필요하다고 본다. 본 연구 결과에서 멘티는 성적경고 탈출과 함께 자신의 생활습관이 개선되길 원했으며 실제로 생활습관이 개선되면서 학업 역량이 향상된 것으로 나타났다. 둘째, 전문가의 지속적인 모니터링이 병행될 필요가 있다. 셋째, 멘토와 멘티 간 상호작용을 촉진할 수 있는 다양한 활동이 필요하다고 본다. 본 연구 결과에 따르면 멘토와 멘티의 상호작용은 멘토링 프로그램 전체 효과에도 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 본 연구에서 상호작용이 가장 두드러지게 나타난 요인은 ‘동행’이었는데, 이는 참여자들이 학업 개선을 위한 활동 이외에도 다양한 활동을 함께 하면서 관계의 질을 촉진시켰다는 것을 의미한다. 이러한 점을 통해 멘토와 멘티가 자주 연락을 주고받고. 식당, 도서관 등 대학 생활 공간을 동행하는 등 함께 하는 시간을 충분히 가지는 기회가 필요하다고 본다.
마지막으로 본 연구에 대한 제한점과 추후 연구를 위한 제언을 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서는 프로그램 참여자들의 성별, 학과, 학년 등과 같은 개인적 변인을 고려하지 못하였다. 멘토와 멘티의 활동보고서를 살펴보면 멘토와 멘티가 친구 관계였을 때 멘티 변화를 더 직접적으로 체감할 수 있었다는 보고가 있다. 이외에도 멘토와 멘티가 같은 전공일 때 학업적 도움을 더 제공할 수 있었으며, 전공이 다를 경우 멘토링 시간을 맞추기 어려운 것으로 나타났다. 이에 후속 연구에서는 멘토와 멘티의 전공별 특성을 고려하거나 멘토링 이전의 관계에 따라 세분화하여 그 효과를 분석할 필요가 있겠다. 둘째, 멘토링 프로그램 참여 이후 학습 성취 여부에 따른 비교분석이 이루어지지 않았다. 본 연구 결과 프로그램에 참여한 전체 멘티 중 95.3%가 성적경고에서 탈출한 것으로 나타났다. 추후 연구에서는 학업성취 집단과 그렇지 못한 집단을 구분하여 비교 분석을 실시할 필요가 있으며, 성적경고 탈출 여부에 따라 멘토링 프로그램 경험 간에 차이가 있는지 탐색할 필요가 있다. 셋째, 본 연구는 특정 대학의 멘토링 프로그램에 참여한 멘토와 멘티의 활동 보고서가 분석 자료이었으므로 연구 결과를 일반화하는 데 한계가 있다. 성적경고자를 위한 멘토링 프로그램이 각 대학의 특성에 맞춰 개발 및 시행되고 있으므로 대학마다 특이 사항이 존재할 수 있다. 본 연구에서 활용된 멘토링 프로그램을 살펴보면 멘토의 학점 3.0 이상, 운영 기간이 3~4개월이라는 구조화된 제한을 두었다. 이에 추후 연구에서 프로그램 회기, 운영 기간, 활동 내용, 모집 기준 등을 고려하여 분석이 이루어진다면 성적경고자를 위한 프로그램의 운영 및 개선에 있어 더욱 실질적인 도움을 줄 수 있을 것이다.
이상의 한계점에도 불구하고 본 연구는 성적경고자 멘토링 프로그램에 참여한 멘토와 멘티의 경험과 효과성을 총체적으로 확인하고, 더 나아가 멘토링 프로그램에서의 상호작용 효과를 파악하였다는 점에서 그 의의가 있다.

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