공학도들의 자바 프로그래밍 자기효능감 예측 요인 연구

초록

이 연구는 나이지리아 한 대학의 6개 공학과 최종학년 192명을 대상으로, 프로그래밍 배경과 자바 프로그래밍 자기효능감 간의 관계를 조사하였다. 프로그래밍 배경 설문과 자바 자기효능감 척도를 사용해 데이터를 수집하고, 피어슨 상관분석과 다중 회귀분석을 실시하였다. 결과는 컴퓨팅·프로그래밍 배경 변수와 자기효능감 사이에 유의한 상관관계가 없으며, 오직 이수한 프로그래밍 과목 수와 과목 가중점수만이 자기효능감을 예측한다는 것을 보여준다.

상세 분석

본 논문은 개발도상국 대학 교육 현장에서 프로그래밍 학습 동기를 설명하려는 시도로서, 자기효능감 이론을 적용한 점이 주목할 만하다. 연구 설계는 무작위 표본 추출을 통해 6개 공학부에서 192명의 최종학년을 선정했으며, 이는 표본의 대표성을 어느 정도 확보한다는 장점이 있다. 사용된 두 도구, ‘프로그래밍 배경 설문지(Programming Background Questionnaire)’와 ‘자바 프로그래밍 자기효능감 척도(Java Programming Self‑Efficacy Scale)’는 각각 배경 변수와 종속 변수를 정량화하는 데 적절했으나, 도구의 신뢰도·타당도 검증 과정이 논문에 상세히 기술되지 않아 측정 오류 가능성을 배제하기 어렵다.

통계 분석에서는 피어슨 상관계수와 다중 회귀분석을 적용했으며, 상관분석 결과는 컴퓨팅 경험(예: 컴퓨터 사용 빈도, 운영체제 이해도)과 프로그래밍 경험(예: 이전에 배운 언어, 프로젝트 수행 여부) 모두와 자기효능감 간에 통계적으로 유의미한 관계가 없음을 보여준다. 이는 일반적인 기대와 달리, 단순히 기술적 배경이 높다고 해서 특정 언어에 대한 자신감이 상승하지 않을 수 있음을 시사한다.

다중 회귀모형에서는 ‘수강한 프로그래밍 과목 수’와 ‘프로그래밍 과목 가중점수(학점·성적 가중 평균)’만이 유의한 예측변수로 남았다. 회귀계수는 과목 수가 증가할수록, 그리고 높은 가중점수를 받은 학생일수록 자바 자기효능감 점수가 상승한다는 방향성을 가진다. 모델의 설명력(R²)은 약 0.22 수준으로, 전체 변동의 22%만을 설명한다는 점에서 아직 많은 미포함 요인이 존재함을 암시한다.

연구 결과는 교육 현장에서 프로그래밍 교육의 양적 확대(과목 수 증가)와 질적 향상(성적 향상)이 학생들의 특정 언어에 대한 자기효능감을 증진시키는 핵심 전략임을 제안한다. 그러나 자기효능감은 개인의 동기, 학습 전략, 교사의 피드백 등 다차원적 요인에 의해 형성되므로, 향후 연구에서는 정성적 접근과 심리적 변수(예: 목표 설정, 학습 자기조절) 등을 포함한 통합 모델을 구축할 필요가 있다.