대학 강의평가 서술형 응답 실태 및 특성 분석 - A대학교 사례를 중심으로 = Analysis of Student Response status and Characters of Descriptive Course Evaluation – Focus on A University Case

국문 초록 (Abstract)

대학 수업의 질 개선을 위하여 시행되는 강의평가 결과를 활용하기 위해서는 무엇보다도 양적·질적으로 풍부한 학생들의 의견을 수집할 수 있어야 한다. 그러나 강제적으로 진행되는 강의평가 방식에 따라 양적 평가의 신뢰성과 타당성 문제뿐만 아니라, 서술형 강의평가에서도 학생들의 불성실한 응답으로 인하여 수업의 질 개선에 필요한 정보가 부족하고 미흡하다는 문제가 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 수도권 소재 A대학에서 총 9학기에 걸쳐 이루어진 서술형 강의평가 결과를 대상으로 학생들의 응답 실태를 실증적으로 분석하고, 학생, 교과목, 강의평가 점수에 따라 어떠한 특징이 있는지 분석하여 강의평가 개선을 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 연구결과 서술형 강의평가 내용에는 비문(非文), 한 글자, 의견 없음과 같은 잡음(noise) 데이터의 비율이 전체 평가 건수 중 10.6%에 달하였으며, 서술된 문장도 20자 이하의 짧은 글로 이루어진 비율이 전체의 75.6%에 달하는 것으로 나타났다. 또 학생 특성, 교과목 특성에 따라 서술된 응답의 양에 차이가 있었으며, 강의평가 점수와 문장 길이의 관계를 분석해 본 결과 문장이 길수록 강의평가 점수는 낮아지는 경향을 발견할 수 있었다. 이러한 연구결과에 비추어 강의평가의 형성적(formative) 목적을 달성하기 위해서는 무엇보다도 양적·질적으로 풍부한 응답 데이터를 수집할 수 있도록 현재의 강의평가 방식의 개선이 필요함을 본 연구를 통해 확인할 수 있었다. 이에 연구결과를 바탕으로 강의평가 방식 및 온라인 강의평가 시스템 개선을 위한 방안을 제언하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

It is necessary to collect quantitative and qualitative rich opinions from students to utilize the course evaluation results for the improvement of the quality of the university teaching,. By the compulsory course evaluation method, however, reliability and validity of the quantitative evaluation are raised and there is a problem that the lack of information necessary for the quality improvement of the teaching due to the students' unfaithful attitude in the descriptive evaluation is raised. The purpose of this study is to analyze the actual situation of students' responses, to analyze descriptive course evaluation according to characteristics of students, lecture, and their evaluation scores, and to propose some implications for improvement course evaluation. As a result of the study, the ratio of noise data such as non-sentence, one letter, and no opinion reached 10.6% of the total number of evaluations, and the percentage of short sentences of less than 20 characters was 75.6%. Also, there was a difference in the amount of response depending on the characteristics of the students and lectures. Finally, the results of the study showed that the longer the sentence, the lower the score of the course evaluation. Based on the results of this study, it was confirmed that the present course evaluation method needs to be improved to collect quantitative and qualitative rich response data to achieve the formative goal of course evaluation.

참고문헌 (Reference)

• 1 한신일, "한국대학의 강의평가실태 분석" 한국교육행정학회 23 (23): 379-404, 2005
• 2 하정윤, "학생의 강의 만족 및 불만 요인은 무엇인가? : A대 서술형 강의평가 자료를 중심으로" 교육연구소 38 (38): 61-77, 2017
• 3 신종호, "텍스트마이닝을 통한 서술형 강의평가 응답 분석"
• 4 채수진, "의과대학 수업평가의 서술형 응답 분석에 의한 수업평가 내용 탐색" 한국열린교육학회 15 (15): 237-255, 2007
• 5 최보금, "위계적 선형모형을 활용한 대학생 강의평가 관련 요인 탐색 : 무성의 응답의 영향을 중심으로" 한국열린교육학회 21 (21): 77-100, 2013
• 6 이희원, "수업 개선을 위한 강의평가 결과 활용 방안 탐색 -S대학의 강의평가 결과 피드백 시스템의 개발 및 적용" 한국열린교육학회 21 (21): 257-283, 2013
• 7 최정웅, "데이터분석을 이용한 서술형 강의평가 연구" 한국디지털정책학회 14 (14): 101-106, 2016
• 8 정한호, "대학에서 이루어지는 강의평가의 응답 건전성 및 만족도에 대한 대학생 인식 탐색" 한국교육방법학회 28 (28): 443-470, 2016
• 9 한신일, "대학생들의 서술형 강의평가내용(Written Comments) 분석" 한국교육행정학회 21 (21): 359-378, 2003
• 10 홍경선, "대학교 강의평가에 나타난 일관적 응답 분석" 한국교육정보미디어학회 12 (12): 97-127, 2006
• 11 이후희, "대학 서술형 강의평가 자료의 언어 네트워크 분석" 교육발전연구소 28 (28): 237-262, 2018
• 12 박인우, "대학 강의평가에서의 무성의 응답에 대한 학생의 자기평가의 영향에 관한 연구" 한국교육방법학회 24 (24): 257-281, 2012
• 13 이원석, "대학 강의평가에서 실시 방식이 학생들의 불성실한 응답에 미치는 영향에 관한 연구" 한국교육방법학회 24 (24): 547-561, 2012
• 14 이해듬, "대학 강의평가 주관식 결과의 텍스트마이닝을 통한 전공 계열별 좋은 수업 특성 분석" 유아교육연구소 20 (20): 21-41, 2018
• 15 최금진, "대학 강의평가 운영에 대한 교수 인식 분석-A대학을 중심으로-" 학습자중심교과교육학회 18 (18): 415-437, 2018
• 16 양길석, "대학 강의평가 영향 요인에 대한 메타 연구" 한국교육방법학회 26 (26): 293-322, 2014
• 17 한경수, "강제적인 대학 강의평가의 문제점" 한국통계학회 18 (18): 35-45, 2011
• 18 오숙영, "강의평가도구 구성요인의 이론적 고찰 및 구인타당도 연구: S 대학교 강의평가 사례 중심" 안암교육학회 21 (21): 5-35, 2015
• 19 민혜리, "강의평가 주관식 응답에 나타난 교수와 학생의 의견 차이 비교 분석: 강의의 장·단점 의견에 대한 네트워크 및 내용분석" 학습자중심교과교육학회 17 (17): 307-330, 2017
• 20 하오선, "강의평가 응답분석을 통한 강의평가도구 개선방안 - D대학 강의평가 사례를 중심으로 -" 한국열린교육학회 22 (22): 273-294, 2014
• 21 Marsh, H. W., "The scholarship of teaching and learning in higher education: An evidence-based perspective" Springer 319-384, 2007
• 22 Alhija, F. N. A., "Student evaluation of instruction: what can be learned from students’ written comments?" 35 (35): 37-44, 2009
• 23 Philip Stark, "Student Evaluations of Teaching (Mostly) Do Not Measure Teaching Effectiveness" ScienceOpen 2016
• 24 Newman, M., "Power law, Pareto distributions and Zipf’s law" 45 : 323-351, 2005
• 25 Darby, J. A., "Open-ended course evaluations: a response rate problem" 31 (31): 402-412, 2007
• 26 Johnson, T., "Online student ratings: will students respond?. Online student ratings of instruction" 96 : 49-59, 2002
• 27 Linse, A. R., "Interpreting and using student ratings data: Guidance for faculty serving as administrators and on evaluation committees" 54 : 94-106, 2017
• 28 Chulkov, D. V., "Challenges in designing student teaching evaluations in a business program" 26 (26): 162-174, 2012
• 29 Oliver, B., "An investigation into student comment behaviours: Who comments, what do they say, and do anonymous students behave badly" 11-13, 2007