본 연구는 한국교육개발원 한국교육종단연구(KELS) 2013의 6차년도 데이터를 활용하여 고등학생들의 디지털 역량에 따른 잠재프로파일을 분류하고, 잠재프로파일 분류를 결정하는 요인으로 개인, 가정, 학교 특성 변인에는 무엇이 있는지를 분석하고자 하였다. 먼저 잠재프로파일분석(Latent Profile Analysis)을 통해 디지털 역량 수준에 따라 ‘우수 집단’, ‘보통 집단’, ‘부진 집단’의 3개 잠재프로파일로 분류되었다. 잠재프로파일 분류에 영향을 미치는 요인은 다음과 같다. 개인 특성 변인에서는 성별, 학습에 활용하는 미디어 사용시간, 학업성취도, 창의적 역량에서 통계적 유의성이 나타났다. 다음으로 가정 특성 변인에서는 부모의 정보 수집 경험, 사이버 가정학습이 많이 이루어질수록 디지털 역량 수준이 높은 집단에 속할 가능성이 높아졌다. 마지막으로 학교 특성 변인에서는 학교소재지와 교사의 지식정보처리 역량수업에서 통계적 유의성이 있는 것으로 나타났다. 오늘날 디지털 사회를 맞이한 학생들에게 원격수업 확대로 인한 디지털 역량의 역할은 중요해지고 있다. 위와 같은 연구 결과를 바탕으로 학생들의 디지털 역량 증대를 위한 교육적 지원 방안을 개선해 나가야 할 것이다.
The purpose of this study was to classify potential profiles according to digital capabilities of high school students and analyze the personal, family, and school variables that affect classification using data from the Korean Educational Longitudinal Study(KELS) 2013. The results of this research were as follows: First, with Latent Profile Analysis, students were classified into three latent profiles, advanced, average, and poor according to their digital competency. Analysis of factors affecting this classification of latent classes revealed statistical significance in gender, media usage time utilized for learning, academic achievement, and creative competence. Next, the more educational support and cyber home learning are conducted in the family characteristics variables, the more likely it is to belong to a group with a high level of digital competence. Finally, in the school s variables, the knowledge and information processing capability classes of teachers and school location were shown to have a statistically significant impact. With the expansion of remote classes, the role of digital competence is becoming important to students living in this digital society. Based on the above findings, educational policies should be prepared to improve digital competence.
Ⅰ. 서론 Ⅱ. 이론적 배경 Ⅲ. 연구 방법 Ⅳ. 연구 결과 Ⅴ. 결론 및 논의
