챗GPT 기반의 미래교육 시대에 학습무기력 학습자의 유형과 변화에 영향을 미치는 요인 분석 (Types of Learned helplessness Learners and Factors Influencing on Changes in the Era of Future Education based on ChatGPT)

서지정보

· 발행기관 : 단국대학교 미래산업연구소
· 수록지 정보 : 산업연구 / 47권 / 1호 / 193 ~ 219페이지
· 저자명 : 이수지, 허유성

초록

이 연구의 목적은 중학교 1, 3학년 저성취 학습자를 대상으로 학습무기력 잠재프로파일에 따라 유형을 나누고, 잠재전이분석을 통해 종단적인 변화 양상과 영향 요인을 분석하는 것이다. 이를 위해 「한국아동청소년패널조사(KCYPS) 2018」의 중학교 1, 3학년 저성취 학습자 328명의 자료를 분석하였다. 주요 연구결과는 다음과 같습니다. 첫째, 잠재프로파일에 따라 상, 중, 하 유형으로 분류되었습니다. 중학교 1학년 중 학습무기력 상집단은 ‘학습동기결여’가 상대적으로 높은 특성을 보였으며, 중학교 3학년의 상집단은 ‘학습동기결여’와 ‘능동수행결여’가 상대적으로 높았습니다. 둘째, 고학습무기력형-저학습무기력형 간 전이확률을 분석한 결과, 저학습무기력형의 21.7%가 고학습무기력형으로, 고학습무기력형 중 40.8%는 저학습무기력형으로 전이되었습니다. 셋째, '평일 스스로 공부시간', '학교생활 만족도', '스마트폰 일상생활 장애', '교사 관계'가 학습무기력의 종단적인 변화에 영향을 미치는 변인으로 나타났습니다. 미래형 교육혁신에 있어서 챗GPT와 같은 혁신적인 미래기술은 학습무기력을 보이는 학습자에게 맞춤형 학습 기회를 제공하는 유용한 도구가 될 수 있습니다. 이 연구는 이러한 접근에 필요한 선행 기초자료를 제공하는 데 의미가 있다.

영어초록

This study examined 328 students with low academic achievement in the 1st and 3rd grades of middle school in the "Korea Children and Adolescents Panel Survey(KCYPS) 2018" and classified them based on learned helplessness. The study used latent transition analysis to investigate longitudinal changes. The main findings are as follows: Firstly, the students were classified into three types of learned helplessness: high, medium, and low. Secondly, the study revealed that 21.7% of the initially low learned helplessness learners became high learned helplessness learners, while 40.8% of the high learned helplessness learners transitioned to the low learned helplessness group. Thirdly, the study analyzed the factors that influenced longitudinal changes in learned helplessness. The results showed that 'weekday self-study time', 'school satisfaction', 'smartphone daily life disorder', and 'positive relationship with teachers' were critical variables.

참고자료

· 없음