Exploring Factors Affecting Student Learning Satisfaction during COVID-19 in South Korea
이 연구는 302명의 한국 대학생을 대상으로 한 설문 데이터를 분석하여 오프라인 학습과 STEM 전공이 높은 만족도와 상관관계가 있음을 밝혀냈으며, 코로나19 팬데믹 기간 동안 학습 만족도에 영향을 미치는 상위 5가지 요인으로 인지된 성취도, 수업 참여도, 전공, 토론 능력, 그리고 집 내 학습 공간을 선정하였다.
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당신이 완벽한 케이크를 굽기 위해 노력하고 있다고 상상해 보세요. 하지만 밀가루와 설탕 대신, 당신의 재료는 학생이 느끼는 감정, 그들이 공부하는 장소, 그리고 교사와 어떻게 상호작용하는가입니다. 이것이 바로 연구자들이 복잡한 레시피처럼 다루는 개념인 학습 만족도의 세계입니다. 이는 단순히 좋은 성적을 받는 것만을 의미하지 않습니다. 그것은 학생의 요구가 충족되었다고 느끼는지, 과정을 즐기는지, 그리고 실제로 가치 있는 것을 배우고 있다고 느끼는지에 관한 것입니다. 수년 동안 교육자들은 이 레시피가 어떻게 작동하는지 알아내기 위해 학생의 자신감(자기 효능감), 수업 설계, 그리고 친구들과 대화할 수 있는지와 같은 요소들을 살펴보았습니다. 하지만 팬데믹으로 인해 세상이 갑자기 온라인으로 바뀌었을 때, 주방은 혼란에 빠졌습니다. 기존의 레시피들은 예전과 똑같이 작동하지 않는 듯 보였고, 교사들은 왜 어떤 학생들은 번창하는 반면 다른 학생들은 길을 잃고 지루함을 느끼는지 알아내기 위해 고군분투했습니다. 이것이 바로 대한민국 성균관대학교의 연구팀이 해결하기로 결심한 퍼즐입니다. 그들은 알고 싶었습니다: 팬데믹의 한복판에서, 학생을 학습에 만족하게 만드는 비밀 재료는 무엇이며, 서로 다른 유형의 학생들에게는 서로 다른 레시피가 필요한가?
이 코드를 풀기 위해, 연구진은 성균관대학교 학생 302명을 모아 2021년 11월부터 2022년 11월 사이에 그들의 삶에 대해 많은 질문을 던졌습니다. 그들은 단순히 추측하지 않았습니다. 그들은 두 가지 강력한 도구를 사용했습니다. 첫째, 그들은 **윌콕슨 순위합 검정(Wilcoxon Rank Sum test)**이라는 통계 테스트를 사용했는데, 이는 마치 두 팀이 정말로 차이가 나는지, 아니면 점수 차이가 단지 운인지 확인하는 심판과 같습니다. 둘째, 그들은 **설명 가능한 부스팅 머신(Explainable Boosting Machine, EBM)**이라는 스마트한 컴퓨터 모델을 사용했습니다. EBM을 '슈퍼 탐정'이라고 생각하세요. 이 모델은 단순히 누가 경주에서 이겼는지만 알려주는 것이 아니라, 달리기 신발, 날씨, 또는 아침 식사와 같은 모든 개별 요소가 결과에 어떻게 기여했는지를 살펴봄으로써 그들이 왜 이겼는지를 설명해 줍니다. 이 모델은 "설명 가능하다"는 점에서 특별합니다. 즉, 작업 과정을 블랙박스 안에 숨기지 않고, 어떤 요인이 실을 조종하고 있는지 정확히 보여줍니다.
조사 결과, 명확한 승자와 패자가 드러났습니다. 연구진이 대면 수업(오프라인)을 듣는 학생과 집에 머물며 접속하는 학생(온라인)을 비교했을 때, 데이터는 유의미한 차이를 보여주었습니다. 오프라인 수업에 참여하는 학생들은 훨씬 더 행복해했습니다. 그들은 지루함을 덜 느꼈고, 즉각적인 피드백의 부재로 인한 좌절감을 덜 느꼈으며, 온라인 동료들에 비해 적절한 학습을 놓치고 있다는 느낌도 덜 받았습니다. 실제로 온라인 학생들은 오프라인 학생들보다 적절한 학습을 놓치고 있다고 느끼는 빈도가 약 1.7배 더 높았습니다.
연구는 또한 학생들이 무엇을 공부하고 있는지도 살펴보았습니다. 연구진은 집단을 STEM(과학, 기술, 공학, 의학) 전공자와 HASS(인문 사회 과학) 전공자로 나누었습니다. 여기서 STEM 학생들은 일반적으로 HASS 학생들보다 높은 만족도를 보고했습니다. 연구진은 이것이 STEM 과정이 종종 사실과 문제 해결에 더 의존하기 때문에 온라인으로 가르치기가 더 쉬울 수 있는 반면, HASS 과정은 깊은 토론과 비판적 사고에 의존하는 경우가 많아 화면을 통해 재현하기가 더 어려울 수 있기 때문이라고 제안합니다. 흥미롭게도, 연구는 연령과 성별이 결과에 큰 영향을 미치지 않았음을 발견했습니다. 수업의 유형과 전공이 훨씬 더 중요했습니다.
하지만 진짜 마법은 "슈퍼 탐정"인 EBM 모델이 데이터를 분석하여 행복을 위한 상위 5가지 재료를 찾아냈을 때 일어났습니다. 95.08%의 정확도로 학생 만족도를 예측한 이 모델은 다음의 핵심 요인들을 식별했습니다:
- 인지된 성취도(Perceived Performance): 학생이 수업에서 자신이 얼마나 잘하고 있다고 생각하는가.
- 수업 활동 참여(Class Activity Participation): 학생이 수업 활동에 참여하는 것이 자신의 성장에 도움이 된다고 느끼는가.
- 전공(Study Major): STEM 학생인 것이 큰 이점이었다.
- 토론 능력(Discussion Ability): 학생이 급우들과 얼마나 쉽게 대화하고 토론할 수 있는가.
- 학습 공간(Study Space): 집에서 공부할 수 있는 좋은 장소를 갖추고 있는가.
탐정 작업은 흥agi로운 상호작용을 보여주었습니다. 예를 들어, 만약 학생이 자신이 잘하고 있다고 느낀다면(높은 인지된 성취도), 수업 활동이 별로 도움이 되지 않는다고 생각하더라도 대개 행복했습니다. 그러나 학생이 스스로 잘 못하고 있다고 느끼면서 동시에 수업 활동이 무익하다고 생각한다면, 매우 불행해졌습니다. 또 다른 반전은, STEM 학생들은 수업 활동을 좋아하든 그렇지 않든 상관없이 행복을 유지하는 경향이 있었던 반면, HASS 학생들은 만족감을 느끼기 위해 반드시 그 활동들이 필요했다는 점입니다. 또한, 학업에 어려움을 느끼고 있음에도 친구들과 쉽게 대화할 수 있는 학생들은 만족감을 유지하는 방법을 찾아냈는데, 이는 동료 지원이 안전망 역할을 할 수 있음을 시사합니다.
결국, 이 연구는 단순히 "온라인은 나쁘다"라거나 "STEM이 더 낫다"라고 말하는 것이 아닙니다. 이는 서로 다른 학생들이 동일한 상황에 어떻게 반응하는지에 대한 상세한 그림을 그려줍니다. 이는 학생들을 더 행복하게 만들기 위해 학교가 전략을 맞춤화해야 함을 시사합니다. 예를 들어, 인문학도들을 위해서는 토론 도구에 집중하거나, STEM 학생들에게는 필요한 기술적 지원을 보장하는 방식입니다. 연구진은 이러한 구체적인 "레시피"를 이해함으로써, 교육자들이 세상이 뒤집힌 상황에서도 모두를 위한 더 나은 학습 경험을 만들어낼 수 있기를 희망합니다. 그들은 향후 더욱 발전된 AI를 사용하여 학생의 동기 부여에 담긴 미묘한 차이를 이해하는 등 더 깊이 파고들 계획입니다.
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