대학 인문교양교육의 수업만족도와 수업효과 성장에 대한 PRIME-인문학 진흥사업의 학과 개편 효과 －2시점 유사종단 연구
The Effect of Reforming Departments According to the PRIME-CORE Project on Satisfaction of General Education and Learning Outcome in the University
Article information
Abstract
초록
본 연구는 PRIME-인문학진흥 사업에 따른 학과 개편이 인문교양교육의 수업만족도와 수업효과 성장에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. B대학에 재학 중인 2,090명(2017년 1,075명, 2018년 1,015명)을 연구대상으로 2017년부터 2018년까지 동일 설문을 실시하여 2시점 유사종단자료를 구축하였다. 학과유형에 따른 종속변인의 성장궤적 차이를 확인하기 위해 3수준 다층모형으로 분석하였다. 인문교양교육 수업만족도의 경우, 초기 수준은 확대⋅신설학과 집단은 비교집단에 비해 낮게 나타났다. 성장모형 분석 결과, 비교집단은 역성장을 보이거나 통계적으로 유의한 성장을 보이지 못했지만, 확대⋅신설학과 집단은 유의한 성장을 보여 학과에 따른 수업만족도의 차이가 나타났다. 인문교양교육 수업효과의 경우도 초기 수준은 확대⋅신설학과 집단이 낮았지만 1년 사이 두드러진 성장성을 보였다.
Trans Abstract
Abstract
This study was conducted to examine the effects of reforming departments according to the PRIME-CORE project on the satisfaction of general education and learning outcome. The samples were taken from 2,090 university students and this research compared the growth of dependent variables for 2 years (2017~2018) among three different student groups. 3-Level Multi-level Modeling was adapted to find the effects of reforming departments on outcome variables. In the case of satisfaction with general education, the Expansion and Establishment of the department’s first level was lower than the comparison groups. As a result of the analysis of the growth model, comparison groups showed negative growth or did not show significant growth. However, the Expansion and Establishment of the department group showed significant growth in 2018, and a difference was found in the growth of satisfaction maturity during the 2017-2018 period among the three groups. Also, the same results were found on the variable of learning outcome.
1. 서론
최근 대학들은 여러 가지 상황들로 인한 위기를 맞이하고 혁신의 요구에 직면해 있다. 세계 최저 수준의 출산율로 인해 학령인구가 급감하면서 대학 입학 자원의 급격한 감소와 입학 정원 감축, 대학 서열화 심화, 수도권 집중 현상 등 우리 고등교육 전반의 새로운 연쇄반응과 변화를 예고하고 있다(정주영, 이충렬, 2018).
교육부 통계에 따르면, 우리나라는 2016년을 기점으로 유소년 인구보다 노인인구가 더 많은 고령사회로 진입하였으며 2019년 대학 입학 정원이 고교 졸업자 수를 초과하여 2023년에는 학령기 인구가 대입 정원에 미치지 못할 것으로 전망되고 있다(교육부, 2017). 학령인구의 감소는 대학 입학 자원의 급감으로 연결되며, 대학들이 신입생을 확보하지 못하는 미충원 현상의 확산이 가시화되고 있다. 이에 2014년 교육부는 대학 구조개혁 추진계획을 발표하면서 실시 결과에 따라 정원 감축을 유도하는 등 대학의 양적 개선을 유도하여 왔다. 이러한 대학 구조개편은 단순한 양적 축소의 접근만이 아니라, PRIME 사업(산업연계 교육활성화 선도대학 사업)과 CORE사업(대학 인문역량 강화사업) 등의 특수 목적 재정지원 사업에서 학사구조의 개편을 요구하면서 진행되었다.
지난 2016년에 열린 다보스포럼 이후 4차 산업 혁명의 도래라는 이슈가 부각된 이후, 과학 기술의 발달로 변화되는 글로벌 지식 경제체제의 변화로 인해 교육 방향에 끊임없는 변화를 요구하고 있으며, 이로 인한 고등교육의 혁신의 필요성이 거듭 강조되고 있다. 특히, 창의성, 문제해결 능력 등과 같은 전통적인 교육방식으로는 습득하기에 한계가 있었던 새로운 역량을 필요로 하고 있으며, 이러한 변화하는 미래사회에서 점차 복잡해지는 실제 세계에 대한 문제해결 능력을 기를 수 있도록 고등교육 교육 프로그램 및 방법 측면에서의 혁신을 요구하고 있다(임철일, 송해덕, 김지현, 2018).
미래 사회는 지금과는 다른 직업 세계가 펼쳐질 것으로 예측된다. 분야별 산업별 구분이 과거와는 달리 불분명해지고 서로 다른 특성을 가진 학문 분야 간 융합이 활발해질 것이다. 이러한 변화는 그 사회를 살아가는 사람들에게 특정 분야의 전문 지식뿐만 아니라, 그 지식을 활용하여 어떻게 문제를 해결하고 새로운 가치를 창출할 수 있는가 하는 역량의 개발을 더 많이 요구한다(World Economic Forum, 2015). 이러한 요구에 부합하는 하나의 방안으로 교육의 변화가 절실하게 필요하다. 교육 변화의 바람은 21세기를 맞이하면서 기존의 산업시대에 만들어진 교육 환경을 혁신하고자 하는 노력으로 시작되었다. 21세기를 살아가는 사람들에게 필요한 핵심역량의 규명, 신세대들에게 핵심역량을 증진하기 위한 학교 교육과정의 변화, 이들을 가르치고 지원하는 교사 역량의 증진, 학습자 참여 중심의 교육 환경 개선 등이 그 예이다(Partnership for 21st century learning, 2016). 이러한 노력은 초⋅중등 학교 교육뿐만 아니라 대학교육에서도 다양하게 진행되고 있다. 특히 의사소통, 문제해결력, 협력, 비판적 사고력과 같은 소프트 스킬(soft skills)의 증진을 위하여 대학교육에서 교양교육의 가치가 새롭게 재조명되고 있다(허희옥, 2019).
현재의 인간의 삶은 과거 그 어느 때보다 사회적, 경제적, 윤리적, 법적으로 복잡하게 뒤얽혀 있으며, 이러한 복잡한 상관관계 속에서 이를 어떻게 상호 보완적으로 서로를 연계하여 이해할 것인가가 매우 중요해졌다. 이러한 이해의 증진은 어느 특정 한 분야에 대한 전문적인 지식만을 이해하는 것으로는 부족하며, 서로 다른 분야와의 융합적인 연계 속에서 이를 바라볼 수 있는 능력을 갖추는 것에서 비롯된다. 전문적 영역에서는 각 전공 영역 간 전문가와의 소통을 통해 이러한 융합적인 이해가 이루어질 수 있을 것이며, 대학 교육 내에서는 융합의 필요성과 원활한 소통을 가능하게 해 줄 수 있는 인문교양교육을 통해서 융합적 이해가 이루어질 수 있을 것으로 기대하고 있다(김민정, 2012).
교육부에서도 각종 재정지원사업을 통해 인문교양교육을 강조하고 있으며, 각 대학들도 대학의 설립목적과 인재상을 반영하는 핵심역량을 정의하는 한편, 핵심역량에 ‘인문’ 역량을 반영하기도 하며 이러한 핵심역량을 함양할 수 있도록 교양교육과정을 재정비하고 있다(김무영, 김민영, 2019). 특히, PRIME 사업과 CORE사업 등의 학사구조 변화를 기반으로 한 재정지원을 통해 대학교육의 구조적, 질적인 변화를 요구하고 있다.
이 연구에서는 PRIME 사업을 통한 대학의 학사구조변화와 더불어 인문교양교육에 중점을 맞추어 교양교육과정의 개편을 시행에 한 B대학에서의 인문교양교육에 대한 만족도와 학습효과에 대해 살펴보는 것을 목적으로 한다. 구체적인 연구 질문은 다음과 같으며 그 결과는 조사결과 분석을 바탕으로 B대학 교양교육이 나아갈 방향을 제시하고자 한다.
PRIME 사업에 따른 학과 개편이 1년 간(2017-2018년) 종속변인(인문교양교육 수업만족도와 수업효과)의 결과에 영향을 미치는가?
PRIME 사업에 따른 학과 개편이 1년 간(2017-2018년) 종속변인(인문교양교육 수업만족도와 수업효과)의 성장궤적(초기치, 성장률)에 유의미한 영향을 미치는가?
PRIME 사업에 따른 학과 개편에 따라 집단별 성장궤적은 차이가 존재하는가?
2. 이론적 배경
2.1 PIRME 사업의 주요 내용 및 B대학의 학사구조 변화
2.1.1 PIRME 사업의 배경, 목적 및 유형
PRIME 사업의 목적은 사회변화와 사회수요에 대응하고, 미래 유망분야 인력양성을 위해 중장기 인력수급전망을 기초로 사회⋅산업 수요 중심의 정원⋅학과 조정 등 양적 조정과 육의 질적 개선을 지원하고, ‘지역-대학-국가’ 간 연계와 협력을 통해 지역사회⋅산업의 여건과 특성을 고려한 차별화된 지역 인재양성을 위해 대학의 자율적⋅질적 구조개혁을 지원하려는 것이다.
교육부의 PRIME 사업 기본계획에 따르면 사업유형은 대학의 자율성 부여 및 지역균형 발전, 사업목표 달성을 목적으로 크게 두 가지 유형으로 나누어 선정되었다.
첫째, ‘사회수요 선도대학’은 사회변화와 산업 수요 중심으로 대학 전반의 학사조직과 정원조정을 선도하는 대학으로 입학 정원의 10%(최소 100명 이상) 또는 200명 이상이 이동하는 것을 참여조건으로 하며, 크게 수도권과 지방으로 구분하여 총 9개교가 선정되었다. 사회수요 선도대학은한 해 총 1,500억 원, 대학별 평균 150억 원이 지원되어 대형 사업으로 분류된다. 둘째, ‘창조기반선도대학’은 창조경제, 미래 유망산업 등 특정 분야 중심의 인력양성을 위한 개편 대학으로 입학정원 5%(최소 50명 이상) 또는 100명 이상이 이동되는 것을 참여조건으로 하며, 5개 권역별로 2~3개교씩 총 12개교가 선정되었다. 창조기반 선도대학은 한 해 총 500억 원, 대학별 평균 50억원이 지원되어 소형 사업으로 분류된다.
PRIME 사업 기본계획의 내용을 요약하여 표로 제시하면 <표 1>과 같다.
PRIME 사업 주요내용
2.1.2 B대학의 학사구조 변화
B대학의 경우 PRIME사업에서 사회수요 선도대학 유형(대형)에 선정되어 항공산업 인력수급 전망을 기초로 국가⋅지역의 인력 미스매치가 해소되도록 262명의 정원 조정을 하였으며, 총사업비 규모 약 376억을 지원받았다. 기존의 4개 단과대학이 항공공과대학과 항공서비스대학의 항공 특성화 2개의 단과대학으로, 보건과학대학과 간호대학을 간호 보건대학으로, 사회과학대학과 예체능대학을 사회 안전대학으로 개편하였다. 또한, 2019학년도부터 경호학부를 항공보안 경호학부로 변경하여 항공분야 특성화학과를 10개에서 11개로 확대하였다.
항공기계시스템 분야와 항공지원서비스 분야에서 3개 학과 신설, 항공ICT 분야와 항공운송서비스 분야에서 4개 학과 정원을 확대 개편을 통해 1차년도의 1차 학사구조 개편에서 2017년 대학 입학정원 대비 45.3%인 536명의 항공인력을 양성할 수 있게 되었으며, 3차년도 2차 학사구조 개편으로 항공보안 분야를 신설하여 2019년 입학정원 대비 48.2%인 571명으로 항공인력 양성 규모를 확대하였다.
PRIME 사업의 대부분이 인문사회계열은 인력이 남고, 이공계열은 인력이 부족하다는 언론 보도가 잇따르는 사회상황에 맞추어 인문계열 학과를 축소나 통폐합 해며 많은 진통을 겪었던 타 대학에 비해 이공계열 중심의 학과로 구성된 B대학에서는 이 사업으로 인해 자력으로는 변화의 한계가 있었던 교양교육을 더욱 강화하게 된 계기가 되었다고 할 수 있다.
교양교육 전담조직인 교양대학을 신설하고, 학문기초(ABC 영역), 바른 인성(E영역), 인문학 기반의 창의융합(I, I-Think 영역) 역량기반 교양 교육과정을 구성하였다. 학문기초(ABC 영역) 교육강화를 위해 교양 교과목 개설은 321개 강좌로 매년 증가하였다. 인문학 기반의 창의융합(I, I-Think 영역) 교양 교육 활성화를 위해 PRIME 사업 동안 문⋅사⋅철 교양교재 16건 및 인문 교양 온라인콘텐츠(MOOC, KOCW) 16건을 개발하여 교양 교과목 수업에 100% 활용하였다. 바른 인성(E 영역) 교양 교육을 위해서는 인성교육 전담기구를 설치하고, 안동 도산서원⋅대구 구암서원 등과의 MOU 체결을 통해 인성프로그램(인문학적 관점을 갖춘 선비형 인성교육 등 10개 강좌) 및 인성 측정 도구를 개발 및 운영하였다.
2.2 교양교육 관련 인식 및 만족도에 대한 선행연구
교양교육의 중요성이 강조되면서 대학에서도 학부교육 선도대학 육성사업 등의 재정지원에 힘입어 대학교육의 내실화를 위한 교양 교육과정의 학제 개편이 활발하게 이루어져 왔다(김무영, 김민영, 2019). 교양교육에 대한 학생들의 인식 및 만족도 조사는 그동안 미비하게 행해져 오다가 이 같은 정책과 더불어 교양교육의 중요성이 강조됨에 따라 이보경, 김은경, 이재성(2010)과 백평구(2012)의 연구를 시작으로 교양교육의 학습성과를 규정하고 이에 대한 인식을 조사하였으며, 박주호, 유기웅(2014)의 연구에서는 그 대상을 교수자와 직장인을 확대하여 교양교육과정의 운영실태와 개선요구도, 만족도를 분석하였고, 김남희, 정미애(2018)의 연구에서는 선행연구들의 연구도구를 바탕으로 교양교육에 대한 인식 및 만족도, 학습성과에 대한 시대적인 변화를 비교 분석하기에 이르고 있다.
이보경 외(2010)의 연구결과에 의하면 학생들은 교양교육에 대한 중요성을 인식하고는 있으나 전반적으로 교양교육에 대한 만족도는 낮게 나타났으며, 교양교육담당 교원과의 관계 수준, 교양교육과정에 대한지도 및 조언, 그리고 행정직원들의 서비스 만족도가 낮게 나타났다.
유기옹, 신원석(2012)은 연구를 통해 대학 교양교육과정 만족도 및 강의 선택 관련 요인을 분석하였으며, 교양교육의 만족도에 미치는 영향요인으로 ‘다양한 교과목, 이론 및 실습의 적절한 배분, 단계별/수준별 구성, 학문적 가치와 실용적 가치의 균형 있는 편성’을 중요 요인으로 지적하였다.
백평구(2012)는 교양교육 만족도, 교육적 경험, 학습 성과에 대한 인식을 조사한 결과, 교양교육의 중요성은 높게 인식한 반면 만족도는 전반적으로 낮게 나타났으며, 특히 교양교육의 질적 수준, 학사지도, 행정서비스에 대한 만족도는 만족스럽지 못하다고 응답하였다.
박주호, 유기웅(2014)은 교양교육의 대상자인 대학생과 교양교육을 제공하는 교수자, 그리고 직장인을 대상으로 교양교육에 대한 인식 및 만족도를 조사한 결과, 교수집단이 대학생과 직장인 집단보다 ‘보편적 지성교육’ 관점의 교양교육과 ‘전인적인 인격체 형성’에 대하여 인식 차이가 높게 나타났다. 교양교육에 대한 만족도 조사에서는 전체 응답의 46.4%가 만족하지 않는다고 응답하였다.
김남희, 정미애(2018)는 교양교육 과정에 대한 인식 및 만족도, 학습성과에 대해 조사한 결과, 강의의 질에 대한 인식이 긍정적으로 나타난 반면 고차원 능력의 강조에 대한 인식은 다른 지표들에 비해 상대적으로 낮게 나타났다. 교양교육의 학습 성과에 대한 인식은 팀활동 능력과 의사소통 능력이 배양 되었다고 인식하는 정도가 높게 나타난 반면, 수리적 문제 분석, IT자원 활용 능력 및 국제화 역량, 취업역량 배양에 대한 교양교육의 상대적으로 낮게 나타났다.
이상의 교양교육의 인식 및 만족도에 대한 기존의 연구는 대학 교양교육 조사의 일환으로 진행된 연구라고 할 수 있으며, 기존 연구와 달리 이 연구가 갖는 차이는 학사구조의 변화에 따른 교양교육에 대한 만족도와 수업효과를 2년에 걸쳐 종단적으로 분석하고자 한 것이다.
3. 연구방법
3.1 연구대상 및 자료 수집
본 연구는 2017년을 기점으로 PRIME 사업을 수행한 A시 B대학교에 세 학과 유형(확대⋅신설, 축소⋅폐지, 대학전체)에 재학 중인 1학년을 대상으로 2018년까지 2년에 걸쳐 수행하였다. 각 학과별로 1학년이었던 학생 집단이 2학년이 되면서 종속변인인 인문교양교육의 수업만족도와 수업효과에 있어 성장 정도와 각 학과 유형별 종속변인의 성장률 차이를 분석하여 학과 개편에 따른 인문교양교육의 효과 변화를 살펴보고자 한다.
학생의 수업만족도와 수업효과의 변화 및 성장을 기초로 학과의 유형 효과를 추정하기 위해 가장 유용한 종단 설계방법은 동일한 학생을 동일 변인에 대하여 반복 측정하여 수집한 패널 자료(pannel data)를 분석하는 것이다(배상훈, 조성범, 장창성, 2014). 그러나, 패널자료(pannel data)를 이용한 종단연구설계(longitudinal study design)의 경우 패널의 유실과 비용의 한계가 존재하여 본 연구에서는 재학 중인 동일 학생 집단을 무선 표집하여 인문교양교육 만족도와 수업효과를 매년 측정하는 형태인 유사종단연구설계(quasi-longitudinal research)를 활용하였다. 유사종단연구자료의 분석은 특정 학생의 성장이 아닌 특정 집단에 속한 학생들의 평균적인 성장을 통계적으로 추론하는 것이며(최길찬, 2010), 학과의 유형에 따른 인문교양교육의 수업만족도와 수업효과를 살펴보려는 본 연구의 목적을 달성하기 위한 적절한 방법이다.
자료의 수집은 A시 B대학교의 재학생을 대상으로 2017년과 2018년에 확대⋅신설(7개 학과), 축소⋅폐지(10개 학과), 대학전체(9개 학과) 학과를 대상으로 무선표집하여 진행하였다. 본 연구에 사용된 학생 표본의 학과 유형별 분포는 <표 2>와 같다.
표본의 학과 유형별 분포
3.2 연구변인 및 설문도구
3.2.1 독립변인
본 연구의 목적은 학과 유형(확대⋅신설, 축소⋅폐지, 대학전체)에 따라 종속변인의 1년간 성장궤적을 살펴보는데 있다. 따라서 독립변인은 연도와 학과 유형이다. 연도의 경우 2017년을 1, 2018년을 2로 하는 더미변인으로 구성하였으며, 학과는 유형은 확대⋅신설 학과를 기준으로 축소⋅폐지와 대학전체 학과를 비교하였다.
선행연구를 검토한 결과 학습자의 성별(우애자, 윤원정, 1999; 정봉영, 2004; 황성현, 이경우, 2008)과 학습내용에 대한 중요도(Taylor & Todd, 1995; Venkatesh, 2000)는 학습결과인 만족도와 성취를 긍정적으로 예측하는 변인으로 조사되었다. 인문학 중요도 인식은 ‘인문학 교육 실태 분석 및 진흥 방안 연구’(홍병선 외, 2011)에서 사용된 문항의 일부를 발췌하여 7개 문항으로 구성하였으며, 각 문항은 5점 척도(Likert Scale)을 사용하였다.
3.2.2 종속변인
본 연구의 종속변인은 2017년에서 2018년 동안 2시점 패널자료(pannel data)를 분석하여 확대⋅신설 학과를 기준으로 타 학과 유형(축소⋅폐지, 대학전체)과 인문교양교육 수업만족도와 수업효과의 성장궤적을 비교하여 분석하였다.
인문교양교육 수업만족도와 수업효과에 대한 조사도구는 ‘인문학 교육 실태 분석 및 진흥 방안 연구’(홍병선 외, 2011)에서 사용된 문항 일부를 활용하여 측정하였다. 인문교양교육 수업만족도는 세 개의 하위요인(교육과정, 교수학습 및 평가방법, 전반적 만족도)으로 구성된 총 9개 문항으로 이루어져있다. 인문교양교육의 수업효과는 총 8개 문항으로 구성하였으며, 각 문항은 5점 척도(Likert Scale)을 사용하였다. 구체적인 문항 내용은 <표 3>과 같다.
주요 변인의 설문 내용 및 내적 일관성 신뢰도
3.2.3 설문도구의 타당성 및 신뢰도
본 연구의 연구 도구는 홍병선 외(2011)이 개발한 ‘인문학 교육 실태 분석 및 진흥 방안 연구’를 참조하였고, 대학의 특수성을 고려하여 문항을 선별하고 B대학의 인문교양교육 실정에 맞게 변형하여 사용하였다. 설문문항의 내용 타당도 확보를 위한 협의회(국어학 박사 2명, 철학 박사 1명, 교육학 박사 1명)를 구성하여 의견을 수렴했고, 사전 조사(pilot test)를 실시하여 문항 수를 조율하고 문항의 표현을 보다 명료화 하였다. 각 요인별로 내적 일관성 신뢰도인 Cronbach α는 .96 ~ .97로 매우 높은 수준이었다. 본 연구에서 사용된 주요 변인에 대한 구체적 문항과 변인별 내적 일관성 신뢰도 계수는 <표 3>과 같다.
3.3 분석 방법
3.3.1 기술통계 및 일원배치 분산분석
종속변인 성장에 대한 학과 효과의 여부를 추정하기 전 각 연도별 세 집단의 종속변인 결과 차이를 살펴보기 위해 일원배치 분산분석(one-way ANOVA)을 실시하였다. 연도별 비교 분석에서 집단 간 평균이 같지 않을 경우, 사후검증(Scheffe)을 통해 집단 간 유의미한 차이에 대해 살펴보았다. 집단 간 등분산(equal variance)이 가정을 충족시키지 못할 경우에는 비모수 검정(Kruskal-Wallis test)을 실시하였다. 분석에는 SPSS 22.0 프로그램을 활용하였다.
3.3.2 성장모형 분석
본 연구의 자료를 분석한 결과, 3수준 위계구조(3-level hierarchical structure)을 지니고 있다. 본 자료는 2017년(1학년) 코호트 집단을 대상으로 2018년(2학년)까지 1년 동안 반복 측정한 결과로 시점(연도)이라는 2수준에 포함되어 있는 것으로 확인했다. 그리고 시점(연도)은 학과라는 최상위 수준에 포함되어 3수준 위계구조를 갖고 있었다. 따라서, 2시점 유사종단 연구를 위한 종단 자료가 구축되었으며 이는 3수준 다층모형(multi-level modeling)을 통해 분석하는 것이 유용하다는 것을 선행연구를 통해 확인하였다(배상훈 외 2014). 구체적으로 학과 유형별 프라임-인문학진흥 사업 효과를 확인하기 위해 1년(2017-2018년)에 걸쳐 세 학과의 유형별로 인문교양교육 수업만족도와 수업효과의 성장궤적(초기치, 성장률)을 도출하고, 두 가지 연구모형(모형 Ⅰ(평균성장모형), 모형 Ⅱ(조건모형))을 적용하였다. 분석에는 HLM(Ver. 6.08) 프로그램을 사용하였다.
① 모형 Ⅰ(평균성장모형)
평균성장모형은 두 독립변인 중 2수준에 시간(연도)만 투입한 모형이다. 이 모형은 제2수준(시점 수준)에 시간변인(2017년=0, 2018년=1)을 투입함으로써, 각 대상 학과별 초기 시점(2017년)에서 종속변인의 평균값과 지난 1년(2017-2018년)의 평균적인 변화율을 추정하는 것이 목적이다. 즉, 모형 I인 평균성장모형은 학과 유형에 무관하게 종속변인에 대해 1년(2017-2018년) 동안 연구에 참여한 전체 재학생들의 성장여부를 확인하기 위한 설계 모형이다.
1수준: 학생 수준
Yitj = π0tj + eitjeitj ~ N(O, σ2)
2수준: 시점 수준
π0tj = β00j + β01j(year) + ϒ0tj
3수준: 학과 수준
β00j = γ000 + μ00jμ00j~ N(O, τβ00)
β01j = γ010 + μ01jμ00j~ N(O, τβ10)
Yitj : 학과 j의 t시점(t = 1, 2)에 속한 학생 i의 종속변인 값
π0tj : 학과 j의 t시점에서의 학과별 평균값
eitj : 학생 수준 오차(the residual error term)
β00j : j학과의 초기 수준(2학년) 종속변인 평균값
β01j : j학과의 1년 동안의 변화율
ϒ0tj : 시점 수준 오차(the residual error term)
γ000 : 1년 동안 전체 학과의 추정된 종속변인 평균값
γ010 : 1년 동안 전체 학과의 평균 변화율
μ00j, μ01j : 학과 수준 오차(the residual error term)
여기서 유의할 점은 각 학과 j는 오직 2시점에서 학과 평균(π0tj)만 존재한다. 즉, t값이 1일 때는 기준연도(2017년)의 평균값(π01j)이고, t값이 2일 때는 다음 해(2018년)의 평균값(π02j)이다. 이 경우 시점 수준에서의 오차(ϒ0tj), 즉 모형의 무선효과(random effect)는 추정이 불가능해진다. 왜냐하면, 각 학과별로 추정해야 할 모수는 3개(β00j, β01j, ϒ0tj)인 반면, 본 모형에서는 2개(2017년 평균값, 2018년 평균값)의 정보만 제시하고 있기 때문이다. 이 경우 각 학과별로 3개의 모수치 중 하나를 고정시켜 모델의 자유도가 최소한 0이 되도록 설정해야 됨을 확인하였으며(최길찬, 2010), 본 연구에서는 2수준에서 ϒ0tj는 삭제하고 분석을 진행하였다.
② 모형 Ⅱ(조건모형)
모형 Ⅱ는 제3수준에 세 학과의 유형을 두 개의 더미변수로 변환하여 3수준에 포함한 조건모형(conditional model)으로, 세 학과 유형별에 따라 초기 상태와 1년 동안의 변화율 차이를 확인이 가능한 모형이다. 즉, 모형 Ⅱ를 통해 각 학과 유형에 따라 종속변인의 성장궤적이 학과유형에 따라 유의미한 차이가 있는지를 여부를 살펴 볼 수 있다. 구체적으로 확대⋅신설 학과를 기준으로 하여 대학 전체와 축소⋅폐지학과의 종속변인 초기 수준과 평균 성장을 추정하기 위해 더미변인 2개를 포함하였다(축소⋅폐지: 축소⋅폐지=1, 기타=0, 대학전체: 대학전체=1, 기타=0). 한편, 1수준에는 수업만족도와 수업효과에 영향을 미치는 것으로 밝혀진 통제변인(성별, 인문학 인식수준)을 투입함으로써, 종속변인에 대한 학과 유형 간의 차이에서 비롯되는 효과를 보다 명확하게 확인하고자 한다.
1수준: 학생 수준
Yitj = π0tj + π1tj(성별) + π2tj(인문학 인식수준) + eitjeitj ~ N(O, σ2)
2수준: 시점 수준
π0tj = β00j + β01j(year)
π1tj = β10j + ϒ1tj
π2tj = β20j + ϒ2tj
π3tj = β30j + ϒ3tj
3수준: 학과 수준
β00j = γ000 + γ001(축소⋅폐지) + γ002(대학전체) + μ00jμ00j~ N(O, τβ00)
β01j = γ010 + γ011(축소⋅폐지) + γ012(대학전체) + μ00jμ00j~ N(O, τβ10)
β10j = γ100 + μ10j
β20j = γ200 + μ20j
β30j = γ300 + μ30j
γ000 : 초기 시점(2017년)의 종속변인 평균값 (확대⋅신설 학과 기준)
γ010 : 1년 동안의 전체 학과의 평균 변화율
γ001, γ002 : 학과 유형이 학과별 초기 시점의 종속변인 평균에 미치는 영향
γ011, γ012 : 학과 유형이 학과별 평균 변화율에 미치는 영향
γ100, γ200, γ300 : 학생의 개인 변인이 종속변인 평균에 미치는 영향
4. 연구결과
4.1 학과유형별 종속변인 수준 및 비교
4.1.1 인문교양교육 수업만족도
2017년에 1학년인 재학생을 기준으로 2017년과 2018년에 측정한 인문교양교육 수업만족도의 일원배치 분산분석(one-way ANOVA) 결과와 비모수 검정(Kruskal-Wallis test) 결과는 <표 4>, <표 5>와 같다. 등분산을 가정을 만족하는 경우에는 일원배치 분산분석, Scheffe 사후분석을 사용하였고, 등분산 가정을 만족시키지 못한 경우에는 비모수검정(Kruskal-Wallis test), Bonferroni 사후분석을 사용하였다.
인문교양교육 수업만족도에 대한 기술통계 및 일원배치 분산분석 결과
인문교양교육 수업만족도에 대한 비모수 검정(Kruskal-Wallis test) 결과
기술통계의 경우, 확대⋅신설학과 집단은 인문교양교육 수업만족도가 17년 대비 18년에 상승하였으나, 축소⋅폐지, 대학전체 학과 집단의 경우 하락한 것으로 나타났다. 일원배치 분산분석을 통해 1년 동안 세 학과 집단 간의 평균 차이가 통계적으로 유의미한지를 알아보았다. 그 결과, 2017년의 인문교양교육 수업만족도는 대학전체집단이 확대⋅신설학과 집단에 비해 통계적으로 유의하게 높았고(p < .05), 축소⋅폐지 학과 집단과는 차이가 없었다. 2학년이 되는 2018년의 측정 결과에 따르면, 확대⋅신설학과 집단(3.54)은 대학전체(3.44), 축소⋅폐지(3.27) 학과 집단에 보다 높은 수준이었고 이는 통계적으로 유의하였다. 요컨대, 인문교양교육 수업만족도의 초기 수준은 확대⋅신설학과 집단(3.21)이 상대적으로 가장 낮았지만, 1년 동안의 인문교양교육 수강 경험을 통해 2018년에는 타 학과 대비 높은 것(3.54)으로 나타났다.
인문교양교육 수업만족도의 하위요인인 교육과정, 교수학습 및 평가방법, 전반적 만족도의 경우에서도 인문교양교육 수업만족도와 유사한 경향성을 보였다. 확대⋅신설학과 집단이 1학년 시점인 2017년에는 타학과에 비해 상대적으로 낮았지만, 2학년이 되는 2018년에는 타학과에 비해 높은 수준의 만족도를 보였다.
4.1.2 인문교양교육 수업효과
학과 유형별 인문교양교육 수업효과는 등분산 가정을 만족하여 일원배치 분산분석(one-way ANOVA)과 Scheffe 사후분석을 진행하였으며, 결과는 <표 6>과 같다. 1년 동안 수업효과의 변화를 살펴본 결과, 확대⋅신설학과(3.20 → 3.50)와 대학전체 학과(3.39 → 3.46) 집단은 1년 동안 상승하였으나, 축소⋅폐지학과 집단(3.34 → 3.29)은 하락한 것으로 나타났다. 한편, 사후분석을 통해 세 학과 집단 간 평균 차이가 유의한지를 분석한 결과, 2018년 2학년을 기준으로 확대⋅신설학과 집단은 다른 두 학과 집단에 비해 인문교양교육 수업효과가 높게 나타났다.
인문교양교육 수업효과에 대한 기술통계 및 일원배치 분산분석 결과
4.2 종속변인의 성장에 대한 확대⋅신설 학과 효과
4.2.1 인문교양교육 수업만족도
일원배치 분산분석 결과 확대⋅신설 학과 집단은 다른 두 학과 유형 집단보다 높은 수준의 수업만족도를 보이고 있었다. 하지만, 일원배치 분산분석은 이러한 결과가 학생 개인의 특성에 따른 것인지, 학과유형 차이에서 오는 것인지를 설명하지 못한다. 이러한 통계적 문제에 근거하여 본 연구에서 세 학과 유형별로 학생집단의 수업만족도의 성장궤적을 <표 7>과 같이 다층모형을 활용하여 비교하고자 한다.
인문교양교육 수업만족도에 대한 다층모형 분석 결과
우선 2017년에서부터 2018년까지 1년 동안 전체 연구대상의 수업만족도의 성장이 있었는지를 확인하기 위해 모형 I(평균성장모형)을 적용하여 분석하였다. 분석 결과에 따르면, 고정 효과(fixed effect)인 전체 연구대상 학생들의 초기 수준(2017년) 평균값(γ000)은 3.34로 나타났고, 평균적인 변화율(γ010)은 .13으로 나타났다. 즉, 본 연구에 참여한 전체 학생들의 1학년 당시 인문교양교육 수업만족도는 3.34(5점 척도)이었으며, 1년 동안 평균적으로 .13 성장하였다는 것을 보여준다. 수업만족도의 세 하위요인인 교육과정, 교수학습 및 평가방법, 전반적 만족도의 초기 수준은 전반적 만족도(3.36), 교수학습 및 평가방법(3.35), 교육과정(3.32) 순으로 나타났고, 성장률은 교수학습 및 평가방법(.14), 교육과정(.14), 전반적 만족도(.13), 순이었다. 단, 교육과정의 성장률은 통계적으로 유의하지 않았다.
모형 Ⅱ는 평균성장모형인 모형 I의 1수준에 개인변인을 추가하고, 제3수준에 학과 유형 변인을 투입한 것이다. 즉, 학생의 개인배경을 통제한 상태에서 학과 유형에 따라 인문교양교육 수업만족도의 1년(2017년 1학년 → 2018년 2학년) 평균 성장궤적에 차이가 있었는지를 분석한 것이다. 먼저 통제변인으로 포함된 성별, 인문학에 대한 인식이 종속변인에 미치는 영향을 살펴보면, 성별을 제외한 개인적 변인은 인문교양교육 수업만족도에 유의한 영향을 주지 못했다. 즉, 성별 요인만이 1년 동안 남학생에 비해 여학생이 -.03(p < .1) 낮은 수업만족도를 보인 것으로 나타났다. 이어 모형 Ⅱ에서 학과의 유형별로 수업만족도의 초기 수준을 분석한 결과 학과 유형 간 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 2017년을 기준으로 확대⋅신설 학과 집단은 축소⋅폐지(γ001 = .17)와 대학전체(γ002 = .18) 집단에 비해 통계적으로 유의하지는 않았지만, 상대적으로 낮은 수준을 보인 것으로 나타났다.
다음으로 세 학과 유형별 수업만족도의 평균 변화율을 살펴본 결과, 확대⋅신설 학과 집단의 수업만족도는 1년 사이 .32만큼 증가한 것으로 나타났고(p < .01), 축소⋅폐지 학과 집단(γ010 + γ011)의 수업만족도는 -.13만큼 감소한 것으로 나타났다(p < .05). 대학전체 학과 집단(γ010 + γ012)의 경우 통계적으로 유의하지는 않았지만, .04만큼 성장한 것으로 나타났다. 요약하자면, 학과 유형별 인문교양교육 수업만족도의 성장궤적을 보여주는 [그림 1]에서 확인할 수 있듯 확대⋅신설 학과 집단의 경우 다른 학과 집단에 비해 두드러진 증가 경향을 보여 성장을 보였고, 축소⋅폐지 학과 집단의 수업만족도는 1년 사이 역성장을 보이는 것으로 나타났다. 그리고, 대학전체 학과 집단의 경우 타 집단에 비해 두드러진 성장이 있지는 않은 것으로 나타났다.
![[그림 1]](/upload//thumbnails/kjge-2020-14-6-175-gf1.jpg)
학과 유형별 인문교양교육 수업만족도 성장궤적
4.2.2 수업효과
인문교양교육의 수업효과를 종속변인으로 설정한 3수준 다층 성장모형 분석 결과는 <표 8>과 같다. 먼저 모형 I에 해당하는 평균성장모형을 살펴보면, 초기 수준(2017년 1학년)에서 수업효과(γ000)는 3.23이며, 2018년 2학년이 되었을 때, 3.31(γ000 + γ000)이 되어 1년 동안 .076(γ010)만큼 유의수준 .05에서 유효한 성장을 한 것으로 나타났다.
수업효과에 대한 다층모형 분석 결과
개인배경과 관련된 변인을 통제한 후 수업효과에 대한 학과 유형 간 효과를 살펴본 모형 Ⅱ의 조건모형의 경우, 확대⋅신설 학과 집단의 초기 평균값은 3.27로 나타났고(p < .001), 이는 축소⋅폐지(γ010 + γ011)학과 집단의 평균값인 3.42와 대학전체 학과 집단(γ010 + γ012)의 평균 값 3.48보다 통계적으로 유의하게 낮았다. 그리고, 개인배경 변인 중 성별은 유의한 영향을 미치지 못하였으나, 인문학에 대한 인식수준은 수업효과에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 즉, 인문학에 대한 인식 수준이 높을수록 향후 수업효과에 긍적적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 변화율을 살펴보면, 확대⋅신설 학과 집단은 .31의 성장률(γ010)을 보였으며, 이는 통계적으로 유의한 것으로 나타났다(p < .05). 또한, 학과 유형별 성장률을 각기 살펴보면, 유의수준 .01에서 대학전체 학과는 -.24, 축소⋅폐지 학과는 -.37로 나타나 축소⋅폐지 학과의 역성장률이 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 요컨대, 학과 유형별 인문교양교육 수업효과 성장궤적을 보여주는 [그림 2]와 같이 초기 수업효과의 수준은 타학과에 비해 확대⋅신설학과 집단의 수준이 낮았지만, 1년 사이 성장률이 통계적으로 유의한 긍정적인 방향성을 보여 결과적으로 수업효과가 가장 높은 것으로 나타났다.
![[그림 2]](/upload//thumbnails/kjge-2020-14-6-175-gf2.jpg)
학과 유형별 인문교양교육 수업효과 성장궤적
5. 논의 및 결론
본 연구의 목적은 프라임-인문학진흥 사업에 따른 학과 개편이 인문교양교육의 수업만족도와 수업효과의 성장에 미치는 영향을 살펴보는데 있다. 이를 위해 PRIME-인문학진흥사업을 수행한 A시 B대학의 각 학과 유형별 1학년 재학생을 대상으로 1년(2017~2018년) 동안 종속변인(인문교양교육 수업만족도, 수업효과)의 성장궤적이 학과 유형별로 어떠한 차이를 보이는지 분석하였다. 표본 추출을 위해 확대⋅신설(7개 학과), 축소⋅폐지(10개 학과), 대학전체(9개 학과) 학과에 재학 중인 학생집단을 대상으로 무선표집을 진행했고, 2017년과 2018년 1년에 걸쳐 동일집단에 설문조사를 실시하였다. 설문기간 동안 참여한 연구표본은 2017년 1,075명(확대⋅신설 122명, 축소⋅폐지 226명, 대학전체 727명), 2018년 1,015명(확대⋅신설 227명, 축소⋅폐지 205명, 대학전체 583명)이 참여하여 총 2,090명의 2시점 유사종단자료를 구축하여 분석하였다. 이 자료는 1수준 개인, 2수준 시점, 3수준 학과유형과 같이 3수준 위계구조(hierarchical structure)를 가지고 있어 3수준 다층모형으로 분석하였다.
본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 2017년 인문교양교육 수업만족도의 초기 수준은 확대⋅신설학과 집단(3.21)이 대학전체 학과 집단(3.39)에 비해 유의하게 낮았고, 축소⋅폐지학과 집단(3.38)과는 통계적으로 차이가 없는 것으로 나타났다. 1년 후(2018년) 인문교양교육 수업만족도의 결과는 비모수 검정(Kruskal-Wallis test)에서 학과별 유의한 차이가 있는 것으로 나타났으며, 사후분석(Bonferroni) 결과에 따르면 확대⋅신설학과 집단이 타 학과 대비 상대적으로 높은 것(3.54)으로 나타났다. 이러한 차이가 학과에 기인한 것인지를 확인하기 위한 3수준 다층 성장모형 분석에 따르면, 확대⋅신설 학과 집단의 경우 1년 동안 두드러진 증가 경향을 보여 성장을 보였고, 축소⋅폐지 학과 집단은 역성장하였으며 대학전체는 통계적으로 유의한 성장을 보이지는 않았다. 둘째, 인문교양교육 수업효과를 일원분산분석과 사후분석(Scheffe)를 통해 살펴본 결과, 초기 수업효과의 수준은 타학과에 비해 확대⋅신설학과 집단의 수준이 낮았지만, 성장률이 가장 높아 1년 후에는 상대적으로 가장 높은 수업효과를 보였다. 3수준 다층 성장모형 분석에 따르면, 수업만족도와 마찬가지로 확대⋅신설학과 집단이 두드러진 성장성을 보였다. 이러한 연구의 결과들은 프라임-인문학진흥 사업에 따른 학과 개편이 인문교양교육의 수업만족도와 수업효과에 영향을 주었다는 것을 시사하고 있다.
본 연구에서는 다음과 같은 제한점이 존재한다. 첫쩨, 본 연구는 같은 학생을 반복적으로 측정하는 종단자료 구조가 아닌 동일 학년을 대상으로 반복적으로 측정하는 유사종단연구이다(최길찬, 2010). 따라서, 학과 유형별 일부 응답자의 유실이 발생하여 종단연구설계(longitudinal study design)에 비해 상대적으로 패널 관리의 엄정성이 부족하여 결과에 대한 해석에 주의를 요한다. 둘째, 제한된 연구기간과 인문교양교육에만 한정하여 수행된 연구이므로 본 연구의 종속변인을 제외한 학과 구조 개편에 따른 차이를 일반화하기에 한계가 있다. 이를 위해서는 더 많은 학생과 교과를 대상으로 하는 후속 연구가 수행될 필요가 있다. 끝으로 학습자의 배경변인과 관련하여 다양한 변인이 추가 될 필요성이 있다. 3수준 다층 성장모형의 조건 모형에서 선행연구를 통해 도출된 개인의 배경변인이 종속변인에 미치는 영향이 제한적이었다. 따라서, 수업만족도와 수업효과에 영향을 미치는 인지적, 정의적, 행동적 영역을 재정의하여 종속변인의 차이에 영향을 주는 변인에 대해 보다 깊이 있게 검증할 것을 제안한다.