Abstract
이 연구는 학생들이 경험적으로 구성한 학습개념과 학습에 접근하는 방식이 학교급에 따라 달라지는 지를 살펴보고, 이러한 학습개념과 학습접근이 학업성취를 예측해주는지를 분석하고자 하였다. 연구를 위해 경기지역의 5개 고등학교에 재학 중인 2학년 학생과 서울에 있는 1개 대학의 교직수업을 듣는 대학생 등 총 236명이 편의표집되었다. 학습개념과 학습접근에서 집단 간 차이분석 결과, 고등학생은 학습을 ‘정보의 습득’으로 보는 경향이 대학생보다 높은 반면, 대학생들은 ‘관점의 변화’, ‘개인의 성장’, ‘의무’, ‘시공간을 초월하는 과정’으로 학습을 개념화하는 경향이 더 높았다. 상관분석 결과, 고등학생과 대학생 집단에서 모두 의미 이해, 개인의 성장, 시공간 초월 등의 질적인 학습개념을 가진 학습자와 심층적인 학습접근을 사용하는 학습자의 학업성취가 높은 것으로 나타났다. 회귀분석 결과, 고등학생 집단의 경우 국어와 영어교과목에서는 성취에 대한 학습개념의 예측력이 유의하지 않았지만 수학교과에서는 질적인 학습개념이 수학성취를 예측하였고, 심층 접근은 국어와 수학교과목에서 학업성취를 예측하는 것으로 나타났다. 대학의 교직과목의 경우, 의미 이해와 의무로서의 학습개념만이 학업성취를 예측하는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 학교급(고등학교 대 대학교), 교과의 특성(순수 대 응용), 평가 지향(기억 파지 대 이해ㆍ탐구)과 관련하여 논의되었고, 이들 변인을 체계적으로 변이시켜 독립적인 효과를 분석하는 추후연구에의 시사점이 제언되었다.The aim of the study is twofold: 1) to analyze the differences between high school and college students in their conceptions of learning and approaches to learning, and 2) to examine the relationships among conceptions of learning, approaches to learning and academic achievement for these two groups. A total of 236 students from five high schools located in the Kyung-Ki province and one university located in Seoul participated in the study. The results of the t-test analysis indicated that high school students scored higher than college students on the conception of learning as acquisition of information while college students scored higher than high school students on the conceptions of learning as change of perspectives, personal change, duty, and processes not bound by time and space. For both groups, qualitative conceptions of learning were correlated with a deep learning approach, and qualitative conceptions of learning and a deep learning approach were correlated with academic achievement. Additionally, the regression analyses revealed that in the high school context, qualitative conceptions of learning predicted only math achievement while a deep learning approach predicted language arts and math achievement. In the college context, conceptions of learning as understanding and duty predicted course achievement while a deep learning approach did not predict course achievement. The findings and implications for future research were discussed in relation to the educational context, the characteristics of subject areas, and the purpose of evaluation.
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