대학 서술형 강의평가 실태 및 네트워크 분석: S대학교 사례를 중심으로

Abstract

목적 본 연구는 충남에 위치한 S 대학에서 총 7학기에 걸쳐 이루어진 서술형 강의평가 결과를 대상으로 대학생들의 응답 실태를실증적으로 분석하고자 하였다. 방법 세부적으로 학생, 교과목, 평가내용에 따라 어떠한 특징이 있는지 분석하였으며, 빅데이터 분석 프로그램 텍스톰과 Ucinet 6 넷드로(NetDraw) 기능을 통해 키워드 분석 및 네트워크 시각화를 시행하였다. 또한, 도출된 키워드의 유사 군집을 도출하기 위해CONCOR 분석을 시행하였다. 결과 첫째, 서술형 강의평가 내용에는 비문(非文), 한 글자, 의견 없음과 같은 잡음(noise) 데이터의 비율이 전체 평가 건수 중 19.41% 에 달하였으며, 서술된 문장도 20자 이하의 짧은 글로 이루어진 비율이 전체의 61.7%에 달하는 것으로 나타났다. 둘째, 감정 단어는긍정, 부정, 중립으로 나뉘어 살펴본 결과, 긍정의견이 66.19%로 가장 높았으며, 다음으로는 중립 27.60%, 부정 6.21% 순이었다. 강의평가 내용 중 시험과 평가에 대한 부정 의견이 2,253건(0.6%)으로 가장 많았으며, 강의 소감 영역에서 75.78%의 서술형강의평가 의견이 기재된 것으로 나타났다. 셋째, 강의평가와 관련하여 높은 빈도를 보인 키워드는 ‘감사’, ‘좋음’, ‘수업’, ‘없음’, ‘수고’ 등의 순이었으며, 네트워크 분석 결과, 수업/감사, 좋음/수업, 가르침/감사, 수업/재미, 수업/내용 등이 주요하게 연결된 것으로 나타났다. 강의를 키워드로 군집분석을 실시한 결과 ‘배움’, ‘시험’, ‘도움’, ‘힘듦’, ‘많음’이 주요 의견 그룹으로 형성되었다. 결론 강의평가의 형성적 목적을 달성하기 위해서는 무엇보다도 양적⋅질적으로 풍부한 응답 자료를 수집할 수 있도록 현재의 강의평가 방식의 개선이 필요함을 확인할 수 있었으며, 이를 바탕으로 시사점을 도출하였다.