The Mediating Effect of Deep Teaching Practices on Data Driven Quality Leadership and Deep Learning

기술 요약: 심층 교수 학습 관행이 데이터 기반 품질 리더십과 심층 학습에 미치는 매개 효과

문제 제기
본 연구는 21세기 핵심 역량(비판적 사고, 창의성, 협업, 의사소통)을 육성하기 위해 딥 러닝(Deep Learning, DL)으로의 전환을 의무화한 인도네시아 국가 교육과정 정책 이행의 결정적인 격차를 다룬다. 해당 정책은 심층적인 의미 구성과 지식 적용을 강조하지만, 아체(Aceh) 주의 체계적인 이행은 여전히 과제로 남아 있다. 기존 문헌은 데이터 기반 리더십과 심층 학습을 별개의 영역으로 취급하거나, 교실 수준의 교수법 변화보다는 총체적인 학업 성취도에 초점을 맞추는 경우가 많다. 즉, **데이터 기반 품질 리더십(QDDL)**이 **심층 교수 학습 관행(DTP)**이라는 기제를 통해 **심층 학습 이행(DLI)**에 어떻게 연결되는지를 명시적으로 밝히는 경험적 모델이 부족한 실정이다. 본 연구는 학교 리더십이 학생의 심층 학습 결과에 직접적인 영향을 미치는지, 아니면 그 영향력이 전적으로 교수 학습의 질에 의해 매개되는지를 규명하고자 한다.

연구 방법론
본 연구는 잠재 변수 간의 인과 관계를 검증하기 위해 설명적 조사 설계(explanatory survey design)를 적용한 양적 연구 방법을 채택하였다.

• 모델: QDDL을 외생 변수로, DTP를 매개 변수로, DLI를 내생 변수로 하는 구조 방정식 모델(SEM)을 개발하였다.
• 데이터 수집: 아체 주의 5개 고등학교에서 층화 목적 표본 추출(stratified purposive random sampling)을 통해 선정된 175명의 응답자(교장, 교사, 학생)를 대상으로 리커트 척도 설문지를 실시하여 데이터를 수집하였다.
• 분석 도구: 부분 최소 제곱 구조 방정식 모델링(SEM-PLS)을 수행하기 위해 SmartPLS 4 소프트웨어를 활용하였다.
• 타당도 검증: 측정 모델은 수렴 타당도(Outer Loading > 0.70, AVE > 0.50), 판별 타당도(HTMT < 0.90, Fornell-Larker 기준), 신뢰도(Cronbach's Alpha 및 Composite Reliability > 0.70)를 검증받았다. 다중공선성은 분산 팽창 계수(VIF)를 통해 평가되었으며, 예측 타당성은 Stone-Geisser의 Q² 및 오차 지표(RMSE, MAE)를 통해 평가되었다.

주요 결과
SEM-PLS 분석을 통해 다음과 같은 경로 계수와 통계적 결과가 도출되었다:

1. QDDL → DTP: 데이터 기반 품질 리더십은 심층 교수 학습 관행에 유의미한 정(+)의 영향을 미친다 ($\beta$ = 0.542, $p$ < 0.05). 이는 가설 1(H1)을 지지한다.
2. DTP → DLI: 심층 교수 학습 관행은 심층 학습 이행에 강력하고 유의미한 정(+)의 영향을 미친다 ($\beta$ = 0.722, $p$ < 0.05). 이는 가설 2(H2)를 지지한다.
3. QDDL → DLI (직접 효과): 데이터 기반 품질 리더십이 심층 학습 이행에 미치는 직접적인 효과는 통계적으로 유의하지 않으며 약간의 부(-)의 값을 나타냈다 ($\beta$ = -0.073, $p$ = 0.229). 따라서 가설 3(H3)은 기각되었다.
4. 매개 효과 (H4): DTP를 통한 QDDL의 간접 효과는 유의미하다 ($\beta$ = 0.391). 직접 효과는 유의하지 않은 반면 간접 효과는 유의하므로, 심층 교수 학습 관행은 완전 매개(full mediator) 역할을 수행한다.
5. 모델 적합도 및 예측력:
   • 모델은 DTP 분산의 29.4%($R^2$), DLI 분산의 46.9%($R^2$)를 설명한다.
   • 모든 지표에서 예측 타당성($Q^2$) 값이 양수로 나타나, 모델이 표본 외 데이터(out-of-sample data)를 예측할 수 있음을 확인하였다.
   • PLS-SEM 모델은 선형 회귀 벤치마크에 비해 우수한 예측 정확도(낮은 RMSE 및 MAE)를 보였다.
   • DLI에 대한 DTP의 효과 크기($f^2$)는 강한 수준(0.692)인 반면, DLI에 대한 QDDL의 직접 효과는 미미하다(0.007).

주요 기여

• 이론적 측면: 본 연구는 심층 교수 학습 관행을 리더십과 학습 결과 사이의 필수적인 가교로 설정하는 개념적 프레임워크를 검증하였다. 이는 리더십이 학생 학습에 직접 영향을 미친다는 가정을 반박하며, 리더십이 심층 학습에 영향을 미치기 위해서는 반드시 먼저 교수법을 변화시켜야 함을 입증한다.
• 경험적 측면: 인도네시아 아체 주라는 맥락에서, 심층 교수 학습 관행의 강화 없이는 데이터 기반 품질 리더십이 심층 학습 이행으로 직접 연결되지 않음을 확인하는 첫 번째 경험적 근거를 제공한다.
• 방법론적 측 측면: 복잡한 교육 모델 내의 잠재 변수를 분석하고, 직접 경로가 비유의적인 완전 매개 시나리오를 검증하는 데 있어 SEM-PLS의 유용성을 입증하였다.

의의 및 주장
본 논문은 아체 지역 고등학교의 심층 학습을 향한 교육 혁신의 성공이 심층 교수 학습 관행에 크게 의존한다고 주장한다. 연구는 학교 리더십(QDDL)의 역할이 결정적이지만, 그 기능은 학생의 학습 결과에 직접 영향을 주는 것이 아니라 교수 학습 관행을 촉진, 모니터링 및 강화하는 **선행 조건(precursor)**으로서의 역할임을 결론짓는다.

저자들은 인도네시아 국가 교육과정의 명령이 실현되기 위해서 학교장들이 데이터를 단순히 행정 보고용이 아닌, 구체적인 교수법 변화를 이끌어내기 위한 동력으로 활용해야 한다고 단언한다. 연구 결과는 학교 데이터 시스템에 대한 투자가 심층 학습 전략(예: 소크라테스식 질문법, 프로젝트 기반 학습, 건설적 피드백 등)을 채택하도록 교사를 역량화하는 데 사용될 때만 학습의 질에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 즉, 리더십은 교사들이 이러한 관행을 채택하는 데 필요한 체계적 조건과 전문적 문화를 조성하며, 이러한 관행이 학생의 심층 학습을 이끄는 근접적 동인이 된다는 점을 강조한다.