• 디지털융복합연구
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• 제14권11호
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• pp.101-106
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• 2016

대학 교육현장에서 강의와 관련한 수많은 비정형화된 데이터가 생산되고 있는데 그중 관심 있게 볼 부분은 학생들의 서술형 강의평가이며, 본 논문에서는 대학에서 시행하는 서술형 강의평가를 활용하여 분석하였다. 분석방법으로 먼저 학기가 끝난 후 수행된 강의평가에서 동일학과 유사과목을 강의했던 교수자 2인을 선택하고 학생들이 평가한 서술형 강의평가 내용에서 기존 문헌연구를 통해 얻은 학습자 상호작용과 관련한 키워드를 추출하고 이를 코사인유사도 분석을 이용해 상호작용 점수를 도출한 후 기존의 5점척도 강의평가 점수와 비교하였다. 분석을 위해 텍스트 마이닝 기법을 활용하였으며 분석결과 수업에서 필요한 학습자 상호작용은 주로 흥미, 기회, 열정, 재미, 참여, 유익, 친절 등으로 나타났다. 기존의 5점 척도 강의평가 점수와 새롭게 도출한 서술형 강의평가 점수를 비교했을 때 유사한 것으로 나타났으며 특히, 상호작용이 높을수록 더 높은 점수가 나타났다. 본 연구에서는 상호작용점수라는 새로운 지표를 만들었고 이에 대한 가능성을 확인하였다. 향후 학과단위 또는 학교단위의 데이터분석을 통해 정성적, 정량적 강의평가 지표를 개발함으로써 기존의 평가방식을 개선할 필요가 있다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제18권1호
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• pp.35-45
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• 2011

우리나라 대부분의 대학들이 강의평가를 하는 첫째 목적은 수업개선이고, 둘째 목적은 교수업적평가의 기초 자료로 활용하기 위한 것이다. 많은 대학들이 참여율을 높이기 위해서 온라인을 이용한 강제적인 강의평가를 실시하고 있다. 그 결과 90% 이상인 높은 참여율은 얻었으나, 강의평가결과 중 51.4%는 10개 문항에 대하여 모두 같은 번호로 무성의하게 응답하는 결과를 초래하게 되었다. 이런 무성의한 자료를 제거하거나 보정하지도 않은 채, 모든 문항의 점수를 합한 절대 점수를 가지고 강좌를 서열화하고, 교수업적을 평가하고, 시간강사 재임용 여부 등에 기초 자료로 활용하고있다. 강의평가 자료를 통계분석하기 전에 학생들이 얼마나 성실하게 응답한 자료인지 먼저 확인해 보아야 한다. 대학 행정 당국은 양질의 강의평가 자료를 얻기 위하여 강제적인 현행 강의평가를 즉시 중지하고 전면적인 강의평가 제도 개선 방안을 강구해야 할 것이다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권3호
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• pp.513-521
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• 2010

대부분의 대학들은 교수업적평가를 위해 강의평가제도를 실시하고 있다. 그러나 강의평가의 결과는 강좌규모, 강의형태, 개설학년, 이수구분, 평균평점 등과 같은 개설강좌의 특성에 많은 영향을 받게 된다. 따라서 이러한 각 강좌특성들이 강의평가 결과에 영향을 미치는 효과를 제거하지 않는다면, 담당교수가 강의평가 결과에 대한 공정성과 객관성을 신뢰할 수 없게 만들 정도로 심각한 편의를 갖게 된다. 따라서 강의평가의 공정성을 위해 강좌특성에 따른 편의를 제거하기 위한 사후조정된 점수가 요구된다. 따라서 본 연구에서는 단계적 변수선택법에 의한 회귀분석을 이용하여 강의평가 결과에 대한 균등화 방법을 이용하여 사후조정된 점수를 계산하는 방법을 제안한다. 그리고 제안된 방법은 기존의 방법과 비교를 하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권1호
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• pp.143-150
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• 2012

A대학교에서 상대평가로 성적을 부여하는 강의의 강의평가 자료를 대상으로 강좌특성이 강좌별 강좌평가점수에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과 강좌별 강좌평가점수는 강좌 수강생의 평균학년과 남학생비율이 높을수록, 수강인원이 적을수록 높게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 평가자의 학년과 성별의 효과를 통제할 수 있는 평가모형을 제안하고 제안한 사례를 통하여 평가모형의 수행능력을 고찰하였다.

• 응용통계연구
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• 제24권2호
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• pp.435-443
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• 2011

2011년 1월 교육과학기술부의 '공무원 보수규정 개정안'이 국무회의를 통과함으로써 국립대 교원을 대상으로 성과 연봉제가 3월에 신규 임용되는 교원부터 적용된다. 2013년에는 비정년 교원, 2015년에는 정년 교원을 포함한 전체 교원이 성과연봉제의 대상이다. 성과연봉제의 4개 등급인 S(20%), A(30%), B(40%), C(10%)로 모든 교원을 나누려면 상대평가 방식의 교원업적평가가 매년 이루어져야 한다. 교원업적평가 기준은 학교마다 다르겠지만 대부분의 대학들은 교육(40%), 연구(40%), 봉사(20%) 등의 3개 영역에서 약간의 비율 차이가 나는 정도일 것이다. 교육평가에서는 담당 수업 시간 수, 대학원 졸업생 배출, 학생 지도 등과 같이 손쉽게 양적 평가가 가능한 부분도 있지만, 정작 제일 중요한 교육의 질에 대한 평가는 어떻게 할 것인가? 몇몇 연구자들이 교원업적평가에 적용하기 위한 강의평가 점수의 사후 보정 방법을 제안하였다. 그러나 기존 연구자들이 제안한 강의평가 점수에 대한 사후 보정 방법을 전북대학교에 적용해 본 결과는 아직도 공정성과 객관성에 대한 시비를 면하기 어려운 것으로 나타났다. 더 나아가 교육의 질을 제대로 평가하려면 재학생의 강의평가 이외에 동료 교수, 교육 전문가, 졸업생, 기업인, 학과와 관련된 외부 인사 등의 강의평가를 함께 고려해보아야 할 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.1233-1238
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• 2013

대부분의 대학에서 실시되고 있는 강의평가는 교과목의 특성에 따라 많은 차이가 있음에도 불구하고 강의평가의 절대점수를 활용하여 교수평가를 하고 있다. 강의평가의 신뢰성 확보는 교육의 질 향상을 위해 학생들의 의견을 교수에게 피드백한다는 점에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 강의평가 결과를 얻기 위해 고려해야할 여러 요소 가운데 학생들의 출석률과 강의평가의 관계를 살펴보고자 한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제24권4호
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• pp.909-922
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• 2010

대학교육에서 시행되는 강의평가가 절대점수 위주로 평가되고 있어, 그 문제점이 심각하다. 이 논문은 수학과 관련된 교과내용학, 교과교육학, 교양수학, 교양강좌에 대한 강의평가의 문제점을 실용교양강좌와 비교하면서 그 문제점을 찾고자 한다. 대학교육의 강의평가에서 특히 교양수학을 담당하는 교수들의 불이익이 상당하기에, 수학교육계에서 수학강좌에 대한 현 강의평가의 문제점을 본 사례연구를 통해 대 내외에 알려 적절한 보정작업을 요구할 근거를 마련하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.255-265
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• 2022

본 연구는 H대학 전교생 필수인 IT 교과목 강의평가에 영향을 주는 요인에 대해 비교 분석하였다. 본 연구의 목적은 강의만족도가 학업성취도, 출석율, 수강과목군과 유의미한 상관관계를 가지는지 파악하는 것이다. 특별히 컴퓨터를 활용하는 실습이 많이 요구되는 IT 교양과목들의 강의 만족도가 일반 교양과목의 강의만족도 경향과 어떤 차이가 있는가를 확인하고자 하였다. 본 연구를 위해서 H 대학교에서 2019년도 1, 2학기에 진행한 교양 IT 교과교육과정의 12개 교과목에서 2,322명 수강생들이 제출한 2,149건 강의평가 결과를 자료로 사용하였다. 강의평가 결과는 객관식 선택형 문항의 평가점수 외에도 주관식 서술형 문항도 학생들이 제출한 서술문을 긍정형과 부정형으로 분류하여 계량화를 하여 강의평가 결과를 객관화하였다. 연구 결과, 출석률과 학업성취도가 높을수록 강의만족도가 높았으며, 주관식 문항에서는 부정 단어보다는 긍정 단어를 더 많이 사용하였고, 학점이 낮을수록 부정 단어를 더 많이 사용하였다. 초급프로그래밍이나 소프트웨어활용군 과목군에서는 출석률이 높을수록 강의만족도가 높았지만, 중급프로그래밍에서는 출석률과 선택형 평가점수는 상관관계가 없었으며 주관식 문항에서도 타 과목군보다 부정 단어를 많이 사용하였다. IT 교과목에 대한 강의평가 경향은 일반 교과목의 강의평가 경향과 유사한 면도 있지만 중급프로그래밍 교과목에서는 대체로 부정적인 평가를 하는 것으로 나타났다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.675-681
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• 2021

최근 교육부는 원격수업 교과목에 대한 학생 강의평가를 학기당 2회 이상 실시하여야 하며, 그 결과를 학생에게 공개하여야 한다고 원격수업 운영규정에 명시되어 있다. 따라서 D 전문대학을 그 대상으로 강의 평가를 2020년도 1학기와 2021년도 1학기와 비교하였다. 원격수업 중간강의 객관식 평가 결과, 전체 평균은 2020년도 1학기 원격수업 중간강의 평가 전체 점수가 4.1819에서 2021년도 1학기 중간강의 평가 점수는 4.4000으로 증가하여 나타났다. 2020년도 1학기의 경우 코로나 19로 인하여 전면 비대면 수업이었으나, 2021학년도 1학기의 경우 대면 수업이 증가하였다. 2020년도 1학기에는 전반적인 만족도가 4.18점에서 2021년도 1학기에는 4.39점으로 상승하였다. 상위권 3%와 하위권 3%의 화면구성, 음향 및 화질, 재생시간, 얼굴출현, 강의자료제공, 활용빈도도 상승하였다. 우려했던 LMS 교체로 인한 변화에도 불구하고 학생들의 출석률, 과제, 시험 제출률도 전 연도에 비해 상승하였다. 2020년도 1학기 원격수업 중간강의 평가와 2021년도 1학기 원격수업 중간강의 평가 대응표본 검정결과, Best 3% 이내의 경우 유의확률이 0.000으로서 0.05 미만이므로 ' 두 점수의 차이가 같다.'는 귀무가설이 기각되어 2020년도 1학기에 비해 2021학년도 Best 점수가 유의하게 높아졌음을 알 수 있다. 또한 Worst 3% 이내의 경우 유의확률이 0.000으로서 0.05 미만이므로 '두 점수의 차이가 같다'는 귀무가설이 기각되어 2020년도 1학기에 비해 2021학년도 Worst 점수가 유의하게 높아졌음을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.155-156
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• 2016

대학 교육현장에서 수많은 비정형화된 데이터가 생산되고 있는데 그중 관심 있게 볼 부분은 학생들의 서술적 강의평가이며, 본 논문에서는 대학에서 시행하는 서술적 강의평가를 활용하여 컴퓨터를 활용하는 수업에서 학생들이 원하는 상호작용을 분석하였다. 분석을 위해 빅데이터에서 활용하는 텍스트 마이닝 기법을 활용하였으며 분석결과 컴퓨터관련 관련 수업에서 필요한 학습자 상호작용은 주로 흥미, 기회, 열정, 재미, 참여, 유익, 친절 등으로 나타났다. 현재 5점 척도로 보여 지는 강의평가 점수는 진정 학습자가 원하는 것이 무엇인지 파악이 어렵기 때문에 관련 연구가 지속적으로 필요하다. 또한 향후 컴퓨터를 활용하지 않은 수업과 비교함으로써 대학 컴퓨터 관련 수업의 특징을 구분할 필요가 있을 것으로 여겨진다.