1. 서론
4차 산업혁명 시대의 도래는 디지털 기술과 인공지능(AI)이 다양한 산업과 일상생활의 중심이 되는 변화를 가져왔다. 이에 따라 대학교육은 단순한 지식 전달을 넘어, AI⋅SW 활용 역량을 포함한 디지털 리터러시와 미래 사회의 핵심 역량을 학생들에게 함양하는 방향으로 변화하고 있다. 특히, 대학 교양교육은 모든 학문적 배경의 학생들에게 기초적이면서도 융합적인 사고와 문제해결능력을 기르는 중요한 역할을 담당하고 있다. 이를 통해 학생들은 급변하는 디지털 환경에 효과적으로 적응할 수 있는 역량을 키우기 위한 다양한 경험을 하고 있다.
4차 산업혁명의 도래는 대학교육에 있어서 새로운 도전과 기회를 제공함과 동시에 학생 중심의 학습 환경을 조성하고, 강의의 질을 지속적으로 향상시키는 방향으로 나아가면서 교육과정 설계와 실행 과정에서 혁신적인 변화가 요구되고 있다. 이러한 변화는 단순한 강의 전달 방식을 넘어, 학생들의 학습 만족도를 높이고, 실제적인 학습 경험을 제공할 수 있는 교육 방식을 설계하고 운영하는 데 중점을 두고 있다.
AI⋅SW 교육을 포함한 교양필수 교과목에서도 교수자의 역할과 교수법은 학생들의 학습 경험과 만족도에 중대한 영향을 미친다. 기존 연구들은 교수자의 피드백과 상호작용이 강의 만족도에 긍정적인 영향을 미친다고 반복적으로 보고해 왔다. 예를 들어, 교수 실재감(Teaching Presence) 이론은 교수자가 학습자와의 상호작용을 통해 학생들의 몰입과 학습 동기를 증진시키는 핵심 역할을 한다고 강조하고 있다(변소연 외, 2021). 대학에서 강의 만족도는 학생들이 강의를 통해 얻는 학습 경험의 질을 반영하는 중요한 지표로 활용되고 있다. 기존 연구들은 강의 만족도에 영향을 미치는 요인으로 교수자와 학습자 간의 상호작용, 교수자의 피드백 수준, 수업자료의 적합성, 교수자의 전문성과 열의 등을 중요 요인으로 분석하며, 교수자의 역할이 특히 중요하다고 강조한다(마지에, 2023). 그러나 표준화된 교육과정 안에서 AI⋅SW 관련 동일 교과를 운영하는 다수 분반의 교수자별 역량 차이로 인한 학습 경험 및 강의 평가의 변화를 다루는 심층 연구는 부족한 상황이다.
본 연구는 이러한 배경에서 AI⋅SW 교양교육을 위해 표준화되어 있는 동일 교과를 다수의 교수자가 운영하는 환경하에서 정량화된 교수자별 강의 만족도 설문 결과를 비교하여 특정 요인의 상대적 중요성을 분석하고 이를 통한 시사점을 찾고자 한다. 동일 교과, 표준화된 교육과정 내에서 교수자별 역량 차이가 학생들의 강의 만족도와 학습 경험에 어느 정도의 영향을 미치는지 정량적으로 분석한다. 이를 통해 강의 품질을 개선하고, 디지털 시대의 대학 교양교육에서 요구되는 교수자의 역할을 강화할 수 있는 실질적인 방향성을 고찰하고자 한다.
2. 관련 연구
2.1. 표준화 교육과정
현재 우리나라에서 사용하는 ‘교육과정’이라는 용어는 커리큘럼(curriculum)이라는 영어를 번역하여 사용하는 것으로 학자들에 따라 교육과정의 정의는 다양하고 광범위하게 사용되고 있다(교육문화연구소, 2024). 교육과정은 누가 어떤 수준에서 결정하느냐에 따라서 <표 1>과 같은 세 가지 수준에서 파악될 수 있으며(김명광, 2007), 교육 시스템에서 표준화된 교육과정이란 학교나 교육 기관 전체에 걸쳐 시행되는 통일된 학습 목표, 내용, 평가를 의미한다(Quora, 2023).
<표 1>
교육과정 수준별 의미와 특징
1980년대부터 중앙집권화와 교육목표의 표준화를 통한 교육을 주도했던 우리나라 교육과정의 경우 국제적 흐름과 함께 개정할 때마다 시도 및 지역 교육청의 ‘교육과정 편성운영자율권’을 확대하는 방향으로 개정해 왔다. 그러나 최근에는 학교자치 및 공동체 중심의 학교문화 형성, 교사 전문성의 신장과 학생의 배움과 성장에 적합하다는 측면에서 교육과정의 요소(교육의 목적과 목표, 교육 내용, 학습 경험, 평가 등)를 재배치하여 학교 및 교사, 학생 등의 특성에 맞는 교육과정을 디자인하는 형태로 발전하는 추세이나 아직도 표준화를 지향하는 경우가 있다(dprkrok, 2019). ‘근대문명을 이끈 것은 표준화’라는 말이 과언이 아니듯 근대는 기술, 부품, 작업, 언어와 같은 산업의 표준화에 따라 발전해 왔으며 이에 맞춰 교육의 표준화가 이루어진 것도 근대의 특징이라고 볼 수 있다. 즉, 교재와 교육과정을 표준화하고 교사를 표준화하고 학생들에게 표준말을 학습시켰다. 표준화가 진보의 상징이던 시대가 이제는 모든 분야에서 다양성을 살리는 쪽으로 나아가고 있다(현병호, 2021). 다양성을 배려한 설계란 평균에 근거한 표준화를 기반으로 개별성을 가미하는 것이므로 표준화 교육이 곧 획일화 교육은 아니다(현병호, 2021).
표준화 교육은 ‘표준의 효과적인 전파’와 ‘표준을 적절히 이해하는 전문 인력 양성’ 측면에서 중요하며(노용휘, 2015:69), 다음과 같은 네 가지 측면에서 효과적이다(교육부, 2019:3). 첫째, 사회의 변화에 적절히 대처할 수 있는 자기주도적 학습능력과 직업능력을 개발할 수 있다. 둘째, 학습자의 능력과 적성, 요구를 고려한 교육내용 및 방법의 다양화를 추구할 수 있다. 셋째, 교육에 대한 질관리가 이루어질 수 있는 학습과목 평가체제를 확립할 수 있다. 넷째, 교육내용의 선정과 조직, 운영에 있어서 교육훈련기관의 자율성을 확대할 수 있다.
더욱이 교육과정 표준화 목표는 평가 인정의 기준, 학점 인정의 기준과 종합적으로 연계하기 위해 교양과목 및 학위의 종류에 따른 전공별 전공과목과 해당 학점, 전공별 학위수여의 요건 등 교육과정 전반에 관한 기준을 제시한다(교육부, 2019:3). 일반적으로 ‘교육 시행의 기본 구성 요소’가 발현의 계기가 되는 상황은 교육과정 설계, 교재 제작, 교수가 정해진 교육 장소에서 학습자를 대상으로 지도하는 순서로 이해되고 있다(김명광, 2007). 이에 따라 대학에서의 AI⋅SW 교육도 개별 교육 기관이 그 해당 기관의 교육목표에 맞는 개별 프로그램을 구축하고, 대부분 교수가 주도적으로 개발하고 학생을 대상으로 지도하여 왔다. 그러나 최근 AI⋅SW 관련 교과의 경우 전공 불문하고 대학 내 다양한 형태의 교육과정을 편성하고 운영하고 있으며, 교양필수 교과로 편성하고 디지털 리터러시 교육과 연계하여 중요하게 다루어지고 있다. 따라서, 대학 내 교양교육 과정으로서의 AI⋅SW 관련 교과의 편성은 당분간 지속적일 것이라는 점을 감안할 때, 교양필수 교과로서 표준화는 균등한 수업의 질을 보장하기 위해 중요하다.
2.2. 표준 교안 활용의 필요성과 한계
현대 사회는 4차 산업혁명으로 대표되는 디지털 전환 시대를 맞이하고 있다. 인공지능(AI)과 소프트웨어(SW)는 이러한 변화를 주도하는 핵심 기술로, 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있으며 이에 따라 AI⋅SW 교육은 미래 인재 양성을 위한 필수 요소로 부각되고 있다. 대다수 대학에서 AI⋅SW 교육은 모든 학생이 수강하는 필수교양으로 자리매김하고 있어 교육 현장에서의 일관된 교육 품질 확보는 더욱 중요해졌다. 일반적으로 필수교양교과는 모든 계열의 학생을 대상으로 다수 분반이 표준화된 교육과정 안에서 운영되는 경우가 많다. 따라서 동일 교과 내에서 교수자의 자율성을 최대한 보장하는 대신 표준화된 교안과 운영 지침을 활용하여 체계화하고 일정한 강의 품질을 유지하는 방향을 선호하는 경향이 있다.
교육과정에서 표준 교안은 해당 교육에서 담아내야 하는 가치와 원칙을 담은 기본 자료로 의미가 있으며 교육과정 내용 체계를 바탕으로 교수⋅학습의 효율성과 유의미성을 높일 수 있는 도구이다(문화체육관광부고시, 2020). 표준 교안 활용은 일반적으로 일관성 있는 교육 제공 및 교육의 질 향상 측면에서 장점이 있다(변소연 외, 2021). 표준 교과의 개요는 교과목에 포함되는 주요 이론과 현장에서의 직무 수행을 위한 실천 내용을 모두 다루어, 교수자의 일관된 교육 내용을 전달할 수 있도록 지원한다. 따라서 표준 교안은 일정 수준의 일관된 교육 내용을 전달하고 교과의 목표 달성을 지원하는 역할을 담당한다. 또한, 표준화된 교안은 교사들이 수업을 준비하는 데 필요한 시간과 노력을 절감시켜, 교육의 질 향상에 기여한다(변소연 외, 2021). AI⋅SW 교육의 효과적인 구현을 위해서는 표준화된 교안의 개발과 활용이 필요하다. 이는 교육의 일관성을 유지하고, 교사들의 전문성을 발휘하며, 학생들에게 최적의 학습 경험을 제공하는 데 중요한 역할을 한다. 표준 교안은 학습 목표와 내용을 일정 수준으로 표준화하는 데 유용하지만, 일부 학생 그룹은 심화 학습을 선호하는 반면, 다른 그룹은 기초 학습이 필요한 것과 같이 각 분반의 특수한 요구를 반영하지 못하는 등의 한계를 가지고 있다(변소연 외, 2021). 또한, 표준 교안의 엄격한 구조가 교수자의 창의적 강의 방식을 제한할 수 있어 교수자가 교안의 내용을 제대로 인식하고 확장하지 못하면, 강의 만족도 저하 요인이 될 수 있다.
2.3. 강의 만족도의 의미와 영향 요인
강의 만족도는 학습자가 특정 강의나 교육 경험에 대해 느끼는 전반적인 만족 수준을 의미한다. 학습자의 기대와 실제 경험 간의 일치 정도를 반영하고, 학습 동기, 학업 성취도, 학습 지속 의향 등과 밀접한 관련이 있어 강의 만족도는 교육의 질을 평가하고 개선하는 데 중요한 지표로 활용된다.
대학 강의 만족도에 영향을 미치는 주요 요인은 <표 2>와 같이 정리할 수 있다.
<표 2>
대학 강의 만족도 영향 요인
| 구분 | 설명 | 연구 |
|---|---|---|
| 교수자 요인 | •교수자의 전문성, 강의 전달 능력, 상호작용 | 전병호, 김용(2017) |
| •교수자의 지식, 기능, 태도 요인은 만족도에 유의미한 영향 요인이다. | ||
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| 학습자 요인 | •학습자의 참여 동기, 자기주도 학습 능력, 자기효능감 등 | 전병호, 김용(2017) |
| •학습자의 참여 동기, 자기효능감, 학습몰입 등이 강의 성과와 밀접 관련 있음. | ||
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| 콘텐츠 요인 | •강의 내용의 질, 학습경험의 품질 등 | 마지에(2023). |
| •강의 내용과 학습경험 품질이 강의 만족도와 양의 상관관계를 보임. | ||
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| 기술적요인 | •온라인 강의의 경우 플랫폼의 사용 편의성, 시스템 품질 등 | 김재금(2022) |
| •정보시스템 품질이 비대면 수업 학습 만족도에 유의미한 영향을 미침. | ||
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| 사회적 요인 | •사회적 현존감, 상호작용 등 |
김재금(2022) 이의길(2013) |
| •사회적 현존감은 학습 만족도와 학습 지속 의향에 긍정적인 영향을 미침. | ||
| •온라인 환경에서도 사회적 현존감 향상위한 상호작용 기회 제공이 필요함. | ||
2.4. 운영 교과의 특성
본 연구를 위해 설계되어 2024년도 2학기 운영된 AI⋅SW 관련 교과의 개요적 특성은 <표 3>과 같다. 본 수업은 교양필수 교과로 전교생이 반드시 필수적으로 수강해야 하는 교과이며, 3학점으로 운영되는 블렌디드(blended) 수업이다.
<표 3>
운영 교과 개요 및 특성
온라인 학습의 경우 이론 위주의 동영상을 제공하며, 오프라인 학습의 경우 컴퓨터 실습실에서 대면하여 실습 위주의 학습으로 운영했다. 온라인 학습은 오프라인 학습의 기본 개념이며, 플립러닝 형태로 운영되므로 대면 수업에서 객관식 형성평가로 개념을 정립하는 시간을 가지며, 오프라인 수업에서는 학습주제와 관련된 실습과 표준화된 주제의 수행과제를 제출하는 형태로 운영했다. 수업에서 활용되는 모든 콘텐츠는 전임교원 3인이 전문가 집단 자문하에 공동 개발하여 PPT 형태의 표준 교안을 제작⋅배포하였으며, 본 교과 학습 지도 및 공동 운영에 대한 교수자의 전문성을 강화하기 위하여 학기 시작 전 및 학기 중 총 6차례 워크숍을 진행하였다. 온라인 학습을 위한 동영상도 전임교원 3인이 대표로 촬영하여 전체 29개 분반에 동일하게 학습을 지원했으며, 평가 방법 및 문항도 29개 분반에 동일하게 적용될 수 있도록 표준화하여 각 분반의 강의 품질의 일관성을 확보하고자 하였다.
본 교과의 경우 <표 4>와 같이 전문가 컨설팅을 통한 루브릭 기반 평가체계를 마련하고 절대평가 방식으로 성취도를 평가할 수 있도록 설계하였다. 평가의 표준화를 위하여 온라인 형성평가 문제 및 수행과제는 전임교원 3인이 공동 출제, 전 분반에 배포하여 매 주차(학기 총 12회) 운영, 평가 문항의 동질성을 유지하였다. 중간⋅기말 평가의 경우 전임교원 포함 교과 운영 강사 총 9인의 교수자가 계열별로 각 주차당 2문항씩 개별 출제(주차당 2문항×9인=18문항, 6주차 총 108문항)하였다. 그리고, 비대면 회의를 통하여 동일 계열별로 공통 30문항을 선별하여 출제, 온라인 LMS 환경을 통하여 시행, 평가함으로써 표준수업계획서 설계시부터 표준교안 기반 학습활동 및 평가 문항과 방식까지 표준화를 지향하고자 하였다.
3. 연구 방법 및 설계
3.1. 연구 목적
본 연구는 AI⋅SW 교양교육을 위해 표준화한 동일 교과를 다수의 교수자가 운영하는 환경하에서 정량화된 교수자별 강의 만족도 설문 결과를 비교하여 강의 만족도를 결정짓는 특정 요인의 상대적 중요성을 분석한다. 온라인 강의의 경우 대표 교수 3인이 공동으로 촬영하여 LMS 시스템을 통하여 전체분반에 배포, 운영하고 있으며 수업환경도 동일하므로 기술적 요인은 제외하고, 동질의 콘텐츠에 대하여 교수자의 전문성과 열의가 강의만족도에 영향을 미치는 요인을 살피고자 한다. 이를 통해 개선 방안 및 시사점을 도출하여 디지털 시대의 교육의 질 향상의 실질적 방향성을 고찰하는 데 목적이 있다.
3.3. 연구 대상 및 연구 방법
본 연구를 위한 수집 데이터는 매 학기 말 모든 운영 교과 공통으로 실시하는 종합정보시스템을 통한 강의 만족도 설문 항목 결과 데이터를 기반으로 한다. 본 연구에 활용한 데이터는 2024년도 2학기 AI⋅SW 교양 필수 교과의 표준 교안과 표준 커리큘럼을 가지고 동일 환경하에서 운영한 총 29개 분반의 1학년 수강생으로부터 수집되었으며, 본 교과를 운영한 9명의 교수자(성별 비율: 여성 7명, 남성 2명)에게 학기 말 최종적으로 제공된 강의 만족도 결과 데이터이다. 이 중 분반코드, 분반별 담당교수자명과 함께 취합된 13개의 만족도 문항 중 본 연구를 위해 설정한 가설에 필요한 문항 4개만을 활용하여 분석한다. 만족도 문항에서 추출하여 사용할 독립변수는 <표 5>와 같으며 강의 만족도 평균 점수를 종속변수로 설정하여 분석한다.
3.4. 분석 도구
데이터 분석은 파이썬 라이브러리를 활용하여 시행하였으며 전체 데이터의 평균, 분산, 표준편차를 이용한 기술 통계 분석, 독립변수와 만족도 간 상관성을 파악하기 위한 상관관계분석, 각 독립변수가 강의 만족도에 미치는 영향력을 측정하기 위해 다중 회귀분석, 분반별 만족도 차이를 확인하기 위하여 분산분석(ANOVA)을 시행하고 시각화하였다.
<표 6>
독립변수 활용 문항별 분반 수업 만족도 점수
<표 7>
분석을 위한 파이썬 라이브러리 활용 도구
4. 연구 결과 분석
4.1. 가설 검증과 분석
<표 8>은 파이썬 라이브러리를 활용하여 분석한 결과로서 기술통계분석 결과이다. ‘수업계획의 구체성’은 평균 4.147, 표준편차 0.347이며, ‘교수자 전문성’에 대하여 평균 4.149, 표준편차 0.301이다. ‘수업목표와의 부합성’은 평균 4.094, 표준편차 0.310이며, ‘수업자료 활용도’는 평균 4.063, 표준편차 0.247이다. 모든 항목의 평균값은 4.0 이상으로 전반적으로 긍정적인 평가가 이루어졌음을 보여준다. 또한, 가장 낮은 표준편차를 보인 항목은 ‘수업자료 활용도’ 0.247이며 모든 항목의 표준편차 값이 작다는 점에서 응답들이 비교적 일관된 패턴을 보이고 있다.
<표 8>
기술통계 분석 결과
<표 9>는 상관행렬분석 결과이다. ‘수업계획_구체성’과 ‘교수자_전문성’ (r = 0.953)은 매우 높은 상관관계를 보여주고 있다. 이는 수업계획의 구체성이 높을수록 교수자의 전문성이 긍정적으로 평가되는 경향이 있다는 것을 보여준다. ‘수업목표_부합성’과 ‘교수자_전문성’ (r = 0.962)은 가장 높은 상관계수를 보여주고 있어 수업자료의 부합성이 높아질수록 교수자의 전문성이 강하게 인식된다는 점을 시사한다. ‘평균 만족도’와 ‘수업목표_부합성’(r = 0.897) 또한 높은 상관관계를 가집니다. 이는 적절히 준비된 자료가 학생들의 만족도에 긍정적인 영향을 미침을 의미합니다. ‘수업자료_활용도’와 ‘평균 만족도’는 (r = 0.774)로 다소 낮지만, 의미 있는 상관관계로 자료를 얼마나 잘 활용하는지가 만족도에 기여하고 있음을 시사한다. 상관관계 계수가 전반적으로 높다는 점은 연구 설계가 올바른 방향으로 이루어졌음을 시사한다고 유추 가능하다. ‘교수자_전문성’이 ‘수업계획_구체성’ 및 ‘수업자료 활용도’를 매개로 학생 만족도에 영향을 미치며, ‘수업목표의 부합성’이 교수자의 전문성을 높이는 요인으로 작용한다고 해석할 수 있어 이는 교육 자료 개발의 중요성을 강조하는 실질적 시사점을 갖는다고 볼 수 있다.
<표 9>
상관행렬 분석 결과
<표 10>은 H1~H3 가설 검증을 위한 연관성 분석 결과이다. 상관계수(Correlation Coefficient)는 변수 간의 상관성 정도를 나타낸다. H1(수업계획_구체성)과 타 변인의 상관계수는 0.851로 높아 ‘수업계획의 구체성’이 다른 변인(예: 교수자 전문성)에 긍정적인 영향을 줄 가능성이 크다. 또한 H2(교수자 전문성)은 0.845로 이는 교수자가 전문적으로 인식될수록 다른 변인들의 평가도 긍정적이라는 것을 시사한다. 회귀계수(Regression Coefficient)는 독립변인이 종속변인에 미치는 영향을 크기를 나타낸다. H3(수업자료 활용도)의 회귀계수는 0.929로 가장 높아, 자료 활용도가 강의만족도에 직접적인 영향을 미치는 요인임을 시사한다.
<표 10>
독립변수와 강의만족도와의 연관성 분석 결과
4.1.1. H1: 수업 계획서의 구체성과 강의 만족도의 연관성
연관성을 분석하기 위하여 “수업계획서는 수업목표, 수업내용, 수업방법 등이 구체적으로 작성되었다.” 문항을 활용하였다.
분석 결과 상관계수(Correlation Coefficient) 0.852, 평균(mean) 4.15, 표준편차(std) 0.35, 최솟값(min) 2.90, 최댓값(max) 4.77로 수업계획서의 구체성이 높을수록 전체 만족도가 높아지는 경향이 강하게 나타났다. 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 나타내는 회귀계수(Regression Coefficient)는 0.729의 양수 값을 보이므로 긍정적 영향을 나타내고 있다. P-Value는 0.05미만이면 통계적으로 유의미하다고 볼 수 있다.
[그림 1]은 수업계획의 구체성 점수를 범주로 나누어 각 그룹에서의 전체 강의 만족도 분포를 보여주고 있다. 산점도로 보여지는 Data Point는 각 분반의 수업계획 점수와 강의 만족도를 나타내며, 각 분반의 수업계획 점수와 강의 만족도의 상관관계를 나타낸다. 선형 추세선은 두 변수 간 강한 양의 상관관계를 보여주고 있다. 박스 플롯(Box Plot)의 각 박스는 해당 그룹에서의 만족도 분포를 나타내며, 중앙값과 사분위수를 포함한다. 평균값은 박스 내부의 선으로 표시되어 있고, 점수가 높은 그룹일수록 전체 만족도가 높은 경향을 보여준다.
수업 계획서가 구체적으로 작성되면, 학생들은 수업 목표와 내용을 명확히 이해할 가능성이 높아지고, 이는 강의 만족도로 연결될 수 있으므로 수업계획서의 질이 학습 경험과 학습자의 인식에 큰 영향을 미친다는 측면에서 살펴보았다. 구체성이 높아질수록 전체 만족도가 점진적으로 상승하는 명확한 패턴을 보이고 있다. 특히, 구체성 점수가 4.0 이상일 때 만족도 분포가 좁아지며 높은 안정성을 보이므로 이는 수업계획서의 구체성이 강의 만족도를 높이는 중요한 요인임을 증명한다. 따라서 수업 계획서는 구체적으로 수업목표, 내용, 방법을 명시하는 것이 중요하며, 수업계획서 작성의 표준화 및 가이드 제공의 필요성을 시사한다. 따라서 수업계획서를 동일한 기준으로 작성할 수 있도록 표준 양식 제공뿐 아니라 학생 참여를 통한 피드백 수집 및 정기적 검토에 따른 개선과 더불어 교수자들이 쉽게 작성 및 공유할 수 있도록 디지털 플랫폼 도입 및 지원이 필요하다.
4.1.2. H2: 교수자의 전문성과 열의가 강의 만족도에 미치는 영향
영향 분석을 위하여 “교수는 전문성과 열의를 가지고 수업을 진행하였다.” 문항을 활용하였다. 분석 결과 상관계수(Correlation) 0.845, 평균 4.15, 표준편차 0.30, 최솟값 3.24, 최댓값 4.69로 교수자의 전문성과 열의는 강의 만족도를 높이는 데 중요한 요소임을 확인했다.
[그림 2]는 교수자의 전문성과 열의가 강의 만족도에 미치는 영향을 시각화하여 보여주고 있다. 산점도로 보여지는 Data Point는 교수자의 전문성과 열의 점수와 전체 만족도 간의 관계를 나타낸다. 박스 플롯은 교수자의 전문성과 열의 점수를 기준으로 그룹화하여, 각 그룹에서의 전체 강의 만족도 분포를 시각화하고 있다.
점수 4.0 이상부터는 만족도가 크게 증가하는 것을 볼 수 있으며, 4.5 이상일 때 학생들은 강의에 매우 높은 만족도를 보이고 있다. 만족도는 학생들이 수업을 통해 받은 경험을 바탕으로 주관적으로 평가한 결과이므로 전문성과 열의 점수는 교수자의 노력이나 태도뿐 아니라 학생들이 이를 인식하고 느낀 정도를 나타내는 지표라고 볼 수 있다. 전반적으로 교수자의 전문성과 열의 점수가 높아질수록 전체 강의 만족도가 상승하는 경향을 명확하게 보여주고 있으므로 교수자의 태도와 열정이 학습자의 긍정적 학습경험에 주요 요소임을 시사한다고 볼 수 있다. 강의 중 교수자가 보여주는 전문성과 열의는 학생들에게 신뢰감을 주고 학습 경험을 향상하는 중요한 요소이므로 정기적인 워크숍이나 교수법 학습을 지원하고, 교수자의 전문성이 발휘될 수 있는 수업 환경 조성 및 학습 자료 지원 등 다양한 방법으로 교수자의 역량 강화가 필요하다.
4.1.3. H3: 수업자료 및 학습활동의 적합성이 강의 만족도에 미치는 영향
영향 분석을 위하여 “다양한 수업자료(강의교안 및 이외 참고자료 등)와 학습활동이 수업내용 이해에 도움이 되었다.” 문항을 활용하였다. 분석 결과 상관계수 0.774, 평균 4.06, 표준편차 0.25, 최소값 3.29, 최대값 4.54로 수업 자료와 학습 활동의 품질이 강의 만족도에 큰 영향을 미치는 중요한 요소임을 확인했다.
[그림 3]은 수업자료 및 학습활동의 적합성이 강의 만족도에 미치는 영향에 대한 시각화 그래프이다. 산점도로 보여지는 Data Point는 수업자료 및 학습활동 점수와 전체 만족도 간의 관계를 시각화하여 보여주고 있으며, 박스 플롯은 “수업자료 및 학습활동의 적합성” 점수를 기준으로 그룹화하여, 각 그룹에서의 전체 만족도 분포를 시각화하고 있다.
강의에서 제공되는 자료와 학습활동은 학생들이 수업내용을 이해하고, 이를 학습에 적용하는 데 직접적인 영향을 미치는 요소로써 학생들의 학습 경험을 풍부하게 하고, 만족도를 높이는데 중요한 요소로 간주된다. 이 경우 만족도는 학생들이 강의에서 느끼는 학습 효과성과 관련된 중요한 지표가 된다. 단순히 자료와 활동의 양이 많다고 해서 학습 효과성이 높아지는 것이 아니므로 학습 자료 및 활동의 적합성도 중요하다. 적합성 점수가 높아질수록 학생들은 강의 내용과 자료가 유기적으로 연결되어 있다는 느낌을 받으므로 만족도가 증가 요인이 될 수 있음을 시사하고 있다. 적절한 자료화 학습활동은 학생들에게 강의의 질적 가치를 느끼게 한다. 따라서 교수자는 강의 주제와 목표에 맞는 자료와 활동을 선택하고 제공함으로써, 학생들이 학습 내용을 효과적으로 이해할 수 있도록 하는 것이 중요하다. 동일 교과를 다수 교수자가 강의할 경우 각 교수자의 다양한 경험과 전문성이 최대한 발현될 수 있도록 지속적 개선을 통한 표준 공동 교안 마련을 통한 자료 및 학습활동의 질 개선이 중요하다. 특히 AI⋅SW를 포함한 디지털 리터러시를 다루는 동일 교과에서는 교수자가 최신 기술 및 디지털 도구를 활용하여 학습활동에 활용할 수 있도록 사례를 나누고 경험을 공유하는 것과 더불어 일정 수준의 강의 품질이 제공될 수 있도록 타 분반의 학습 결과물을 공유하여 인사이트를 확장 및 모니터링환경 구축도 필요하다. 이를 통해 다양한 분반에서 표준 교안에 따라 운영하는 학습 과정에서 발생하는 데이터 수집과 분석을 통한 학습 맞춤화 및 자료 개선에 반영할 수 있다.
결과적으로 세 가지 가설(H1, H2, H3) 모두 강한 양의 상관관계를 보인다. 그러므로 제안된 요소(수업계획서의 구체성, 교수자의 전문성과 열의, 수업자료 및 학습활동의 적합성) 모두 강의 만족도에 큰 영향을 미치는 요인임을 다시 확인했다. ‘H1: 수업계획 구체성’을 제외하고 ‘H2: 교수자의 특성(전문성, 열의)’, ‘H3: 강의 구성 요소(수업자료, 학습활동)’를 비교했을 때 각각 상관계수(Correlation) 0.845와 0.774, 분산 0.30과 0.24로 강의 만족도에 더 크게 이바지하는 요인은 ‘H2: 교수자의 특성(전문성, 열의)’이다.
4.1.4. H4: 표준화 교육과정 내 교수자 간 역량 차이가 강의 만족도에 미치는 영향
가설 ‘H4:표준화된 교육과정 내 동일 교과 운영에 있어 교수자 간 역량 차이가 강의 만족도에 유의미한 영향을 미칠 것이다’의 가설을 검증하기 위해 분반 간 만족도 차이를 분석하고 표준 교안의 효과성을 유추하였다.
[그림 4]의 박스 플롯은 담당 교수자별 평균 강의 만족도 분포도이다. F-통계량(Statistic)은 집단 간 평균 차이를 비교하기 위해 사용되는 통계량으로 값이 클수록 집단 간 차이가 크다. 분산분석 결과 만족도 차이는 F-통계량(Statistic) 1.818로 비교적 작은 차이를 나타내고 있으며, P-값(P-Value) 0.133으로 0.05보다 크므로 통계적으로 유의미한 차이가 있다고 볼 수 없다. 그러나 박스 플롯은 일부 분반에서 교수자의 특성이 만족도에 영향을 미치는 경향을 보이고 있다. 이는 동일 교과 내 표준화된 교육과정이 교수자의 개별적인 차이를 최소화하고 전체적으로 일정 수준의 교육 품질을 보장하고 있음을 시사한다. 이를 통해 표준 교안은 강의 내용의 일관성을 보장하며, 강의 만족도를 일정 수준 이상 유지하는데 기여하는 것으로 확인되었다.
박스 플롯에서 대다수 교수자의 평균 만족도는 큰 변동은 없으나 일부 교수자의 경우 상대적으로 낮은 점수를 보인다. 동일 교과 내에서 표준화된 교육과정은 교수자 간 만족도 차이를 줄이는데 효과적이다. 그러나 동일 교과 내에서 표준화된 교안과 강의 목표를 달성하기 위한 교수 전략을 공유하더라도 분반 간 만족도 차이가 발생하는 주요 이유는 강의 진행 과정에서 나타나는 교수자의 개별적 역량, 학생과의 상호작용, 그리고 학습 환경의 차이에 기인할 수 있다. 이 중 교수자의 태도와 개별적 역량(예: 속도, 톤, 비언어적 의사소통과 같은 강의 전달 방식 및 교수자의 의사소통 기술, 피드백의 질과 신속성)은 표준 교안을 활용하여 동일 주제와 내용을 가르치더라도 학생들의 집중도와 이해도에 영향을 미친다. 그러므로 낮은 만족도를 보이는 교수자에게 학습 내용에 대한 정확한 이해를 기반으로 강의 스타일 개선 및 학생 상호작용 증대 방안 등 교수자의 개별적 역량 강화를 위한 맞춤형 교수법 워크숍 및 피드백 세션 등 프로그램 도입으로 강의의 질적 향상을 도모할 필요가 있다.
5. 결론 및 제언
5.1. 연구의 결론 및 의의
본 연구는 AI⋅SW 교양 필수 교과의 표준화된 교육과정 운영에서 다수의 교수자가 표준 교안을 활용하여 운영하고 설문을 통해 획득한 데이터를 기반으로 교수자의 역량이 강의 만족도에 미치는 영향을 정략적으로 분석하였다. 기존 연구에서 교수자의 피드백과 상호작용이 강의 만족도에 긍정적인 영향을 미친다고 보고되었지만, 표준화된 교육과정 내에서 교수자별 역량 차이가 실제 강의 만족도에 미치는 영향에 대한 정량적 분석은 부족한 상황이었다. 이에 본 연구는 29개 분반의 강의 만족도 데이터를 활용하여 객관적으로 분석하여 전체적으로 표준화된 교육과정이 교수자의 개별적 차이를 최소화하며 일정 수준의 강의 품질을 유지하는 데 기여함을 실증적으로 확인하였다. 그러나 교수자별 강의 만족도 분포에서 일부 교수자가 상대적으로 낮은 평가를 받은 사례가 확인되었다. 이는 표준 교안을 기반으로 운영하는 동일 교과 내에서도 교수자의 강의 스타일이나 전달 능력, 학습자와의 상호작용과 같은 교수자 요인이 학생들의 학습 경험 및 강의의 질적 향상에 중요한 요소임을 시사한다. 따라서 표준화된 교육과정 운영에서도 교수자의 역량 강화를 위한 전략적 접근이 필요함을 확인하였다.
본 연구에서는 수업 계획의 구체성, 교수자의 전문성과 열의, 수업 목표와의 부합성, 수업 자료 활용도 등의 변수가 강의 만족도와 높은 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 일정 수준의 강의 품질 균등성을 확보하고자 하는 표준화된 교과 운영 내에서도 교수자의 강의 전달력과 교수법을 강화할 필요성이 있음을 의미한다. 따라서 <표 11>과 같이 교수자의 역량을 강화하고 표준화된 교육과정 내에서도 학생들의 학습 경험 및 몰입을 강화하여 만족도를 향상시킬 수 있는 전략 방안을 제언하고자 한다. 본 연구의 결과는 대학 표준화된 교육과정 설계 및 운영에 있어 강의 품질 개선을 위한 실질적인 가이드라인을 제공하고, 교수자의 개별 강의 역량을 고려한 수업 설계 필요성을 강조하는 데 의미가 있다.
<표 11>
교수자 역량 강화 및 만족도 향상을 위한 전략 방안
5.2. 연구의 한계 및 향후 연구 방안
본 연구에서는 정량적 데이터 분석을 기반으로 표준화된 교육과정 내 교수자의 역량이 강의 만족도에 미치는 영향을 분석하고 표준 교안의 효과 검증에 의미 있는 통찰을 제공했지만, 다음과 같은 한계가 존재한다.
· 데이터의 제한성: AI⋅SW 교양필수 교과에서 수집된 설문 데이터를 기반으로 수행되어 표본이 특정 과목에 한정되어 있으므로 결과를 다른 교육 환경에 일반화함에 있어 제한이 있다.
· 독립변수 측정 문항의 한계: 학기 말 전체 교과 공통 문항으로 AI⋅SW 교양필수 교과에 대하여 측정한 수업 만족도 수집 데이터이므로 각 독립변수 측정에 있어 다수 문항이 아닌 단일 문항으로 구성되어 있다.
· 질적 데이터 부족 및 학습자 특성 반영 부족: 강의 만족도에 대한 학생들의 구체적인 의견이나 강의 과정에서 발생한 질적 피드백이 포함되지 않으며, 학습자 특성이 충분히 반영되어 있지 않다.
AI⋅SW 교양 필수 교과에서 교수자의 전문성과 열의는 학생들의 디지털 환경 적응 능력과 창의적 문제해결 능력에 더욱 중요하게 영향을 미칠 수 있는 요소이다. 그러므로 향후 연구에서는 질적 연구 방법(심층 인터뷰, 강의 관찰) 등을 적용하여 교수자의 강의 스타일과 학습자 반응을 종합적으로 분석하거나 다양한 학습 환경에서의 연구로 확대할 필요가 있다. 타 대학의 표준화된 교육과정을 비교 분석하여 일반화 가능성을 높이고 AI⋅SW 교양 교과 운영 모델을 다양하게 검토하는 등 지속적인 강의 품질을 개선하고 강의 만족도를 향상하기 위한 다각적 연구가 필요하다. 이와 더불어 디지털 리터러시와 AI⋅SW 교육을 포함한 교양 교육에서는 실습 중심, 프로젝트 기반, 학생 맞춤형 학습 모델을 적극적으로 적용할 필요성이 있다. 그러므로 AI 및 에듀테크(Edutech) 중심 교수법 확대 및 교수학습모델 개발 등을 통하여 학습자에게 실질적인 디지털 및 AI 도구 활용 경험을 제공하는 노력도 수반될 필요가 있으므로 다각적 관점에서 고찰이 필요하다.
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