고등학생의 ICT리터러시 영향요인과 학교 교육의 역할 : 경기학교교육실태조사 자료를 활용한 다층모형 분석

Ⅰ. 서 론

취업을 위한 기본 스펙으로 언급되는 ‘한토컴(한국사능력검정시험, 토익, 컴퓨터활용능력)’의 정의를 보면 ICT 역량이 노동시장 진입의 필수 요건 중 하나임을 알 수 있다(강영연, 2024). 20대 구직자가 취득 후 취업률이 가장 높은 국가자격증은 웹디자인 기능사로, 이 역시 디지털 역량이 취업에 중요하게 작용하는 상황을 보여준다(곽용희, 2024). ICT 리터러시는 디지털 기술에 대한 가치, 태도, 지식과 관련된 다양한 개념을 포함하고 있으며, 백순근 외(2009)의 연구에서는 ‘ICT와 관련된 문제를 인식하고, 이를 해결하기 위해 ICT 도구를 활용하여 정보를 탐색, 분석, 평가, 조직, 창출, 활용, 관리하며, 정보 공유를 통해 다른 사람들과 소통할 수 있는 능력’이라고 정의하였다. 디지털 리터러시의 중요성이 높아지고 이를 학교 교육 차원에서 지원해야 할 필요성이 높아짐에 따라 교육부는 2022년 개정 교육과정에서 언어능력, 수리능력과 함께 디지털 능력을 기초소양으로 포함하고 디지털 기초소양 강화 및 정보교육 확대한다고 발표하였다(교육부, 2022b).

이처럼 ICT 리터러시 역량의 중요성이 강조되고 있는 시점에서 개인적 가치와 목표를 설정하며, 더욱 전문화되고 급변하는 직업세계를 탐색하며, 본인의 진로결정에 있어 적극적인 준비를 해야 하는 시기(김소라, 2013)에 놓여있는 고등학생의 ICT 리터러시에 관해 살펴보는 것은 중요하다. 현재 고등학생 나이에 해당하는 Z세대(90년대 후반~2010년대 초반생)는 디지털 매체에 익숙할 뿐만 아니라 디지털상의 연대를 형성하고 공감하며 자신을 표현하는 세대로써(김근아·황성걸, 2020) 이전 세대들보다 ICT 리터러시 능력이 더욱 중요하다고 볼 수 있다. 대학생을 대상으로 데이터 및 ICT 리터러시 역량을 측정한 선행연구들에서는 문서작성이나 엑셀과 같은 보편적 도구를 사용해서 측정했음에도 대학생들의 리터러시 수준이 비교적 높지 않은 것으로 나타났으며(구진희, 2023; 정유숙·유지원, 2022) 고등학교에서 정보교육을 이수한 대학생의 경우에 ICT 리터러시 평균 점수가 유의하게 높은 것으로 나타났다(노현아 외, 2013). 디지털 기술의 급속한 발전으로 사회 전반에서 소프트웨어 역량을 갖춘 인재가 요구되고 있고 대학에서는 전교생 소프트웨어 기초교육, 전공심화 및 다양한 전공에서의 소프트웨어 융합 교육이 확산되고 있어(구진희, 2023) 취업뿐만 아니라 대학생의 ICT 리터러시 역량 향상을 위해서도 고등학교에서 ICT 리터러시 교육이 수행되는 것은 중요하다.

한편 공교육이 보편화된 사회에서도 개인 간의 학업능력 차이가 있는 것과 마찬가지로 디지털 기술이 보편화된 사회에서 나고 자란 청소년들 사이에서도 ICT 리터러시의 수준 차이가 존재한다. 특히 ICT 리터러시는 디지털 기기 사용이라는 물질적인 조건을 전제로 하기 때문에 개인이 처한 사회경제적 환경에 따른 격차가 더욱 클 수 있다. 코로나19로 인해 등교가 제한되고 가정에서의 비대면 온라인 수업이 진행되었을 때, 노트북 등의 디지털 기기 소유 여부, 와이파이 연결과 같은 가정 내 물리적 인프라, 보호자의 ICT 리터러시 지원 역량 등에 있어 상당히 큰 격차가 드러났던 것이 그 단적인 예시이다. 정보통신기술 인프라와 교사, 학생, 학부모의 ICT 리터러시 역량이 모두 비대면 온라인 수업을 진행하기에 충분할 것이라고 생각했으나 실상은 그 격차가 상당히 컸던 것이다(김형수, 2021). 이에 청소년의 ICT 리터러시 수준에 차이를 가져오는지 요인이 무엇인지를 살펴볼 필요가 있다.

구체적으로 청소년의 ICT 리터러시 수준의 영향 요인에 관한 선행연구를 살펴보면 개인적 요인으로는 성별(성은모·최효선, 2016; 안성훈, 2017; 안성훈·채경화, 2019), 공부시간, 학업성적, 독서활동(이경숙, 2023) 등이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 청소년의 사회경제적 배경은 중요한 영향 요인 중 하나로 지목되고 있으며(신형석·김수혜, 2021; Scherer·Siddiq, 2019) 부모의 지도(박효진·박성희, 2023), 가정 내 컴퓨터 이용 빈도(남창우·안상훈, 2016) 등의 가정요인이 청소년의 ICT 리터러시에 영향을 미치는 주요 요인으로 나타났다. 이는 청소년의 ICT 리터러시 수준에 있어서 가정에서 온라인 학습환경을 갖추고 경험을 할 수 있도록 하는 것이 중요하며 부모의 지도가 함께 영향을 미치고 있음을 나타내 청소년의 ICT 리터러시 수준에 영향을 미치는 개인·가정 요인을 살펴볼 필요가 있다. 또한 학교요인은 청소년 ICT에 영향을 미치는 중요 영향 요인으로 볼 수 있다. 학교 요인 관련한 선행연구를 살펴보면 학교 ICT 교육(김성식·안성훈, 2016; 남창우·안성훈, 2016), 교사의 역량(김수환 외, 2023; 김종민 외, 2018; 윤혜림, 2021; 이보영 외, 2022) 등이 청소년의 ICT 리터러시 수준에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 학교 차원의 ICT 교육을 보다 효과적으로 추진하고 향후 정책적 개선점을 확인하기 위해 정보교육 프로그램 운영과 교사의 ICT 리터러시 교육 적극성 등이 학생들의 디지털 리터러시에 구체적으로 어떠한 영향을 미치는지 검토해 볼 필요가 있다. 최근 교육부는 디지털 기반 수업 혁신에 대비해 초·중학교의 디지털 인프라 개선 계획도 발표하였는데 이 계획에서 저소득층 학생 지원 필요성은 언급되었으나 지방의 소규모 분교 등 ICT 역량 취약 학교에 대한 지원계획은 포함되지 않았다(교육부, 2022b). 채경화 외(2016)의 연구에서는 초중학교 ICT 리터러시 검사의 평균 점수가 읍면지역에 비해 도시에서 더 높은 수준을 보인 것으로 나타나 지역규모에 따라 ICT 리터러시 수준에 차이가 있을 수 있음을 확인하였다. 이에 본 연구에서는 지역 규모 및 학교 규모까지 고려하여 학교 요인이 청소년의 ICT 리터러시에 미치는 영향을 검토하고자 한다.

한편 청소년에게는 어느 한 가지 요인이라기보다는 개인, 가족, 학교 등 여러요인의 영향이 동시에 나타나거나 이러한 요인들이 상호작용하여 영향을 미치기도 한다(Bradley·Corwyn, 2002). 따라서 청소년의 ICT에 영향을 미칠 수 있는 요인뿐만 아니라 요인들 간의 상호작용을 살펴봄으로써 ICT 리터러시 향상에 있어 다층적인 개입이 이루어질 수 있다. 이와 관련하여 전지연과 김진모(2023)의 연구에서도 개인, 가정 및 학교 특성 요인이 디지털 리터러시를 설명하는 정도를 분석한 결과, 개인 및 가정환경 요인으로 설명하지 못하는 디지털 리터러시 수준을 학교 특성 요인이 설명함을 알 수 있었다. 또한 Scherer and Siddiq(2019)의 연구와 Passaretta and Gil-Hernández(2023)의 연구에서는 사회경제적 지위(SES)는 ICT 리터러시와 유의미한 관계가 있지만, 수학, 과학, 독서 등과 같은 다른 학문에 비해서는 적게 나타남을 보여준다. ICT 활용 능력은 사전 지식의 습득보다는 지식을 능동적으로 생성하고 문제해결 상황에 더 의존 가능성이 높으며, 이는 가정요인과 함께 학교에서의 ICT 리터러시 교육환경이 함께 작동해야 함을 보여준다. 이는 가정요인을 보완하기 위한 방안으로 학교 리터러시 교육환경이 중요할 역할을 할 수 있음을 유추할 수 있다. 따라서 각 요인의 영향뿐만 아니라 가정요인과 학교요인의 상호작용 효과가 청소년의 ICT 리터러시에 어떠한 영향을 미치는지 살펴볼 필요가 있다.

그간의 ICT 리터러시 관련 연구들은 초·중학생을 대상으로 한 경우가 대부분으로 고등학생의 ICT 리터러시 수준에 관한 연구는 거의 수행되지 않았으며 관련 요인들과의 관계를 탐색한 연구도 부족하다. 이에 본 연구에서는 고등학생 ICT 리터리시에 영향을 미치는 요인을 가정환경 및 학교 수준에서 살펴보고, 동시에 가정환경과 학교의 상호작용 효과를 분석함으로써 청소년 ICT 리터러시 향상을 위한 구체적인 정책적 개입 방안을 제시하고자 한다. 또한 이 과정에서 개인 및 가정환경 수준과 학교 수준의 위계적인 관계를 고려하여 다층모형을 적용하고자 한다.

Ⅱ. 선행연구 고찰

Ⅲ. 연구방법

1. 연구질문 및 연구모형

본 연구의 목적은 고등학생의 ICT 리터러시 영향 요인을 개인 수준과 학교 수준으로 나누어 살펴보고, 개인 요인의 영향이 학교 특성에 따라 어떻게 다르게 나타나는지 수준 간 상호작용을 확인하는 것이다. 이러한 연구목적을 달성하기 위한 연구질문은 다음과 같다.

첫째, 고등학생의 ICT리터러시에 영향을 미치는 개인 요인은 무엇인가?
둘째, 고등학생의 ICT리터러시에 영향을 미치는 학교 요인은 무엇인가?
셋째, 개인 요인과 상호작용하여 고등학생의 ICT리터러시에 영향을 미치는 학교 요인은 무엇인가?

연구모형은 학생 개인 수준 자료와 학교 수준 자료의 위계 관계를 고려하여 다층모형으로 구축하였다. 학교 수준과 학생 수준으로 구성된 위계적 자료에서, 같은 학교에 소속된 학생들은 학교 수준 변수에 대해 공통 분산을 가지므로 회귀분석의 기본 전제인 독립성 가정을 충족하지 못한다. 따라서 일반회귀모형을 적용하기에 이론적인 한계가 있으며 실증적으로는 1종 오류 확률이 높아지는 문제가 있다. 이에 비해 다층모형은 종속변수의 분산을 각 수준별로 구분해 산출하기 때문에 잔차의 독립성 가정에서 자유롭다는 장점이 있다(백영민, 2018). 독립변수의 경우 선행연구에 기반하여 개인 수준에서는 인구사회학적 요인과 ICT관련 특성, 학교 수준에서는 학교 기본 특성과 ICT관련 특성을 포함하였고, 연구모형을 도식화하면 다음 그림과 같다.

<그림 1>

연구모형

3. 측정도구

1) 종속변인: ICT리터러시

ICT리터러시는 경기학교교육실태조사의 디지털 리터러시 문항의 하위 영역 중 인터넷 윤리와 인터넷 활동 자기조절 영역을 제외한 디지털 기기 관련 활동 영역과 인터넷 정보 탐색활동 영역의 평균 점수로 측정하였다. 이 두 하위영역은 전체 척도에 대한 탐색적 요인분석 결과 하나의 요인으로 분류되며, 문항 내용이 “한글이나 PPT를 활용해서 문서를 만드는데 능숙하다(디지털 기기 관련 활동)”, “필요한 정보를 찾기 위해 다양한 사이버 공간을 활용할 수 있다(인터넷 정보 탐색활동)” 등으로 ICT 리터러시 능력 요소(한국교육학술정보원, 2016)에 부합하기 때문에 ICT 리터러시의 측정도구로 적합하다고 판단하였다. ①전혀 그렇지 않다~⑤매우 그렇다’의 5점 척도로 측정된 6개 문항의 신뢰도는 Cronbach α=.905로 양호하였다.

2) 1수준 독립변인

(1) 성별

남자 0, 여자 1로 명목변수로 측정되었다.

(2) 학업성적

학업성적은 학생 조사 항목 중 자신의 현재 학업성적에 대한 주관적 인식을 묻는 질문으로 ①아주 낮은 편~⑤아주 높은 편의 5점 척도로 측정되었다.

(3) 부모학력

부모학력은 학부모 조사 항목 중 ① 중학교 졸업 이하 ②고등학교 졸업 ③2·3년제 대학 졸업 ④4년제 대학 졸업 ⑤대학원 석사과정 졸업(수료 포함) ⑥대학원 박사과정 졸업(수료 포함)으로 측정된 학력 항목의 아버지와 어머니 값 평균을 활용하였다. 한부모 가정일 경우 해당 한부모의 학력을 그대로 적용하였다.

(4) 가구소득

가구소득은 학부모 조사의 월평균 가구소득(단위: 만원) 항목으로 측정하였고, 왜도 첨도가 정규분포에서 크게 벗어나는 소득 변수 특성을 고려하여 다층모형에서는 로그변환하여 투입하였다.

(5) 가정 내 ICT 환경

가정 내 ICT 환경은 학부모 조사의 가정 내 원격수업 환경 문항 중 ‘학습할 수 있는 독립된 공간이 있다’, ‘태블릿, PC, 노트북 등 온라인 학습 교구가 잘 준비되어 있다’를 활용하였으며 ①전혀 그렇지 않다~⑤매우 그렇다’의 5점 척도로 측정되었다. 경기학교교육실태조사에서 가정 내 원격수업 환경 문항의 원척도는 ‘나는 자녀가 온라인 수업 도구의 사용법에 대해 익힐 수 있도록 지도한다’를 포함한 3개 문항이지만, 이 문항은 요인분석 결과 나머지 두 문항과 다른 요인으로 분류되며, 전체 척도의 신뢰도를 낮추는 것으로 나타나 제외하였다. 자녀 지도 문항을 제외한 두 문항의 신뢰도는 Cronbach α=.764로 양호하였다.

3) 2수준 독립변인

(1) 지역규모

지역규모는 학교DB 데이터의 지역규모 변수를 활용하였다. 2022년 4월 1일 기준으로 학교가 위치한 지역을 1 중소도시, 2 읍면지역으로 구분한 명목변수이다.

(2) 학교규모

학교규모는 학교 데이터의 전체 학생 수로 측정하였다. 2022년 10월 기준 학생 수를 의미한다.

(3) 디지털 리터러시 관련 수업

디지털 리터러시 관련 수업 정도는 교사 조사의 디지털 리터러시 관련 수업 활동 응답을 활용하였다. 해당 문항은 교사가 자신의 수업시간에 디지털 미디어 기기(PC, 휴대전화 등)를 활용해 ‘필요한 정보를 읽고 선택하는 활동’, ‘문제를 해결하는 활동’, ‘신뢰할 수 있는 정보를 식별하는 활동’을 하는지 여부를 예/아니오의 이분형 문항으로 측정하였고 세 문항의 신뢰도는 Cronbach α=.764로 양호하였다. 본 연구에서는 0과 1로 코딩된 3개 문항을 합산하여 0~3점 범위의 변수로 분석에 활용하였다.

(4) 정보화 관련 교사 연수 시간

정보화 관련 교사 연수 시간은 교사 조사의 ‘연간 연수 이수시간’ 문항에서 ‘교육정보화 및 원격수업’ 항목으로 측정하였고, 학교별 평균을 학교수준 변수로 분석에 활용하였다. 연수 시간은 ①없음(0시간), ②1-15시간, ③16-30시간, ④31-45시간, ⑤46-60시간, ⑥61시간 이상으로 측정되었으며, 연수의 내용이나 방식 등 질적 측면은 고려하지 않고 양적 측면만을 의미하는 변수이다.

(5) 정보화 관련 기자재 만족도

ICT 기자재 만족도는 교사 조사의 ‘학교 만족도’ 문항 중 ‘원격수업 관련 기자재를 포함한 기자재 및 수업용 컴퓨터 지원’ 항목으로 측정하였다. ‘①전혀 만족하지 않는다~⑤매우 만족한다’의 5점 척도로 측정되었으며 학교별 평균을 학교 수준 변수로 활용하였다.

4) 주요 변수 특성

연구모형 검증에 앞서 주요 변수의 특성을 파악하기 위해 기술통계를 실시하였다. 먼저 종속변수인 ICT 리터러시의 경우, 왜도 -.43, 첨도 3.29로 정규성에 문제가 없는 것으로 확인되었다. 독립변수 중에서는 가구소득이 왜도 5.19, 첨도 31.4로 정규성에 문제가 있기 때문에 로그변환하였으며, 그 결과 왜도 1.25, 첨도 7.42로 정규성이 개선되었다. 독립변수의 다중공선성은 분산팽창지수(VIF) 최대값이 1.20으로 양호하였다.

<표 1>

주요 변수 특성

Ⅳ. 연구 결과

1. 무조건 모형

다층모형 검증의 타당성을 확인하기 위해 공변량 없이 종속변수만 투입한 무조건 모형으로 종속변수의 분산을 수준별로 분해하였다<식 1>.

$\[ Y_{ij}={\beta }_0+{\mu }_j+e_{ij} \]$

<식 1>

Y_ij는 j학교의 i학생의 ICT 리터러시 수준, β₀는 종속변수의 전체 평균, μ_j는 각 집단의 무선절편, e_ij는 잔차를 의미한다. 무조건 모형 분석 결과는 <표 2>의 모형0에 제시하였으며, 연구대상의 ICT리터러시에 대한 개인 수준 분산은 .593, 학교수준 분산은 .056이다. 무조건 모형으로 종속변수의 분산을 각 수준별로 분해하는 것은 총 분산 중 집단 수준의 비중을 확인하기 위함이며 이는 집단간 분산을 총 분산으로 나눈 급내상관계수(ICC: Intraclass correlation)를 산출하여 확인할 수 있다<식 2>.

<표 2>

연구모형 분석결과

$\[ ICC={\sigma }_r^2/\left({\sigma }_r^2+{\sigma }_v^2\right) \]$

<식 2>

본 연구의 분석자료에서 ICT 리터러시의 ICC값은 .086으로, 이는 즉 ICT 리터러시의 분산 중 8.6%가 학교 차이에 의해 설명될 수 있는 부분이라는 것이다. ICC값이 0이 아니라는 것은 개인 표본이 서로 독립적이지 않음을 의미하므로 일반 회귀모형을 적용할 수 없음을 의미한다. 일반적으로 ICC값이 0.05이상이면 다층모형을 적용해야 하는 것으로 알려져 있으므로 본 연구에서 다층모형 적용의 타당성이 검증된 것으로 볼 수 있다(Glaser·Hastings, 2011).

3. 개인 및 학교 상호작용 검증

수준 간 상호작용 검증에 앞서 개인수준에서 통계적으로 유의미하게 나타난 성별, 학업성적, 가정 내 ICT 환경을 각각 무선계수모형으로 가정하여 무선절편모형과 모형적합도를 비교하였다. 무선계수모형은 1수준 변수의 기울기가 2수준 집단별로 다르다고 가정하는 모형으로, 무선절편모형에 비해 통계적으로 유의미한 수준에서 적합도가 높을 경우 1수준 변수의 효과가 집단에 따라 다르다고 볼 수 있으므로 수준 간 상호작용 효과를 검증해 볼 수 있게 된다. 무선절편모형과 무선계수모형의 적합도 비교는 우도비검정(lrtest: Likelihood-ratio test after assumption)을 통해 확인하였다. 우도비검정 결과 개인수준 변수 중 가정 내 ICT환경만이 무선계수모형 적용이 타당한 것으로 나타났다²⁾. 즉, 개인수준 요인 중 성별, 학업성적, 가정 내 ICT 환경이 ICT 리터러시에 영향을 미치는 요인이지만 그 중 가정 내 ICT 환경 변수만이 그 기울기가 학교에 따라 통계적으로 유의미하게 다르다고 볼 수 있다.

학교별로 기울기 차이가 있는 것으로 나타난 1수준 변수 ‘가정 내 ICT 환경’에 대하여 학교 수준 변수인 디지털 리터러시 관련 수업 활동 정도와 상호작용하는 효과가 있는지 검증하기 위해 <식 5>와 같이 수준 간 상호작용 효과 분석을 실시하였다.

$\[ {\beta }_{1j}={\gamma }_{10}+{\gamma }_{11}\left(\mathrm{디}\mathrm{지}\mathrm{털}\mathrm{리}\mathrm{터}\mathrm{러}\mathrm{시}\mathrm{관}\mathrm{련}\mathrm{수}\mathrm{업}\mathrm{활}\mathrm{동}\right)+{\mu }_{1j} \]$

<식 5>

β_1j는 j학교에 속한 개인들의 가정 내 ICT 환경 계수, γ₁₀은 다른 모든 영향 요인을 통제했을 때 가정 내 ICT 환경의 평균 기울기, γ₁₁은 다른 모든 영향 요인을 조정했을 때 학교의 디지털 리터러시 관련 수업 활동 정도가 개인 가정 내 ICT 환경 회귀 기울기에 미치는 영향, μ_1j는 무선효과 기울기의 오차항이다.

분석결과는 <표 2>의 모형3과 같으며, 개인 수준의 가정 내 ICT 환경과 학교의 디지털 리터러시 관련 수업 활동 정도의 상호작용은 부적(-)으로 유의미한 것으로 확인되었다. 모형 1과 모형 2에서 개인 수준의 가정 내 ICT 환경 조성 정도와 학교 수준의 디지털 리터러시 관련 수업 활동이 고등학생의 ICT 리터러시에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났고 모형 3에서 두 요인의 수준 간 상호작용 효과가 부적(-)으로 나타난 것이다. 이를 학교 교육의 효과 측면에서 해석하면 가정 내 ICT 환경이 고등학생의 ICT 리터러시에 미치는 영향 정도를 학교 교육이 억제하는 효과가 있는 것으로 볼 수 있으며 이를 도식화하면 <그림 2>와 같다. 그림에서 x축은 학교 수준의 디지털 리터러시 관련 수업 활동이고 y축은 고등학생의 ICT 리터러시 수준으로, 그래프의 기울기는 학교 교육 수준이 학생의 ICT 리터러시에 미치는 영향을 의미한다. 두 개의 그래프 중 붉은 점선은 가정 내 ICT 환경이 잘 조성되어 있는 경우로, 가정 내 ICT 환경 점수가 평균에서 1표준편차 높은 경우이다. 파란 실선은 가정 내 ICT 환경이 열악한 경우로, 가정 내 ICT 환경 점수가 평균에서 1표준편차 낮은 경우를 의미한다. 그래프의 기울기를 보면 가정 내 인프라가 좋은 학생들(붉은 점선)에게는 학교 교육에 따른 ICT 리터러시의 수준이 크게 다르지 않지만, 가정 내 인프라가 열악한 경우(파란 실선)에는 학교 교육의 영향력이 매우 큰 것을 알 수 있다. 이를 다르게 해석하면 학교에서 디지털 리터러시 관련 수업 활동이 없는 경우 가정 내 인프라 격차가 학생의 ICT 리터러시 격차에 그대로 반영되지만 학교 교육이 활발할 경우 학생들의 가정 내 인프라 격차에 따른 ICT 리터러시 수준의 격차가 작아지는 것으로 해석할 수 있으며 이는 <그림 2>에서 디지털 리터러시 관련 수업활동이 많아질수록 두 그래프의 격차가 줄어드는 것으로 확인할 수 있다.

<그림 2>

가정내 ICT 환경에 따른 학교교육의 ICT 리터러시 증진 효과

Ⅴ. 논의 및 결론

디지털 기술의 급속한 발전으로 대학에서는 다양한 전공에서의 소프트웨어 융합 교육이 이루어지고 있고, 사회 전반에서 소프트웨어 역량을 갖춘 인재가 요구되면서 ICT 리터러시는 노동시장 진입의 필수 요건 중 하나로 자리 잡고 있다. 그러나 공교육이 보편화된 사회에서도 학생 간의 학업능력 차이가 존재하는 것처럼, 디지털 기술이 널리 사용되는 현대 사회에서 자란 고등학생들 사이에도 ICT 리터러시 수준에 차이가 나타난다. 특히, ICT 리터러시는 디지털 기기 사용이라는 물질적 조건을 필요로 하기에, 개인이 처한 사회경제적 환경에 따라 큰 격차가 발생할 수 있다. 따라서 고등학생들의 ICT 리터러시 수준에 영향을 미치는 요인을 정확히 파악하고, 가정과 학교 차원에서 이를 어떻게 개선할 수 있을지 논의가 필요하다.

이에 본 연구는 고등학생의 ICT 리터러시에 영향을 미치는 요인을 다층모형을 통해 개인 수준과 및 학교 수준에서 살펴보았다. 또한, 개인 수준과 학교 수준의 상호작용 효과를 분석하여 고등학생 ICT 리터러시 향상을 위한 구체적인 정책적 개입 방안을 제시하고자 하였다. 주요 연구 결과 및 정책적 제안은 다음과 같다. 첫째, 고등학생 ICT 리터러시에 영향을 미치는 개인 요인은 성별, 성적, 가정 내 ICT 환경이며 부모의 학력과 소득은 유의하지 않았다. 즉, ICT 리터러시 격차는 부모의 사회경제적 지위보다는 물리적 환경에 따라 발생할 수 있음을 의미한다. 이는 가정의 사회경제적 지위와 ICT 리터러시 간의 관계는 다양하게 나타나며(신형석·김수혜, 2021; 추지윤·이은지, 2021; Fraillon et al., 2014; Scherer·Siddiq, 2019), 온라인 학습환경과 디지털 사용에 대한 부모의 지도는 ICT 리터러시에 유의한 영향을 준다는 선행연구의 결과와도 일치하는 부분이다(남창우·안상훈, 2016; 박효진·박성희, 2023). 이러한 결과는 디지털 기기가 없는 고등학생을 대상으로 PC나 태블릿 등의 디지털 기기 지급이 필요하다는 점을 시사한다. 교육부에서는 코로나19 확산 이후 디지털 기기 보급정책을 확대하며 2021년 2학기 기준으로 스마트기기 18만대를 무상 대여하였고 현재는 ‘25년 AI 디지털교과서(AIDT)도입을 위해 24년 하반기까지 디지털 교과서 적용 학년인 초3·4, 중1, 고1 1인 1기기에 100% 보급을 목표로 하고 있다. 이와 함께 교육부에서는 초·중·고생 교육정보화지원 사업으로 저소득층 학생에게 PC 및 인터넷 통신비를 지원하고 있다(교육부, 2022a; 교육부, 2024b). 이러한 정책 흐름에 따라 앞으로도 디지털 기기의 보급 확대, 유지 및 관리와 관련한 지속적인 정책지원이 이루어질 필요가 있다.

둘째, 고등학생 ICT 리터러시에 영향을 미치는 학교 요인은 교사의 디지털 리터러시 관련 수업 활동으로 나타났다. 즉, 디지털 리터러시 교육을 많이 하는 학교에서는 학생들의 ICT 리터러시가 높은 것으로 나타났다. 따라서 학교 ICT 교육을 확대할 필요가 있고, 최근 교육부에서 정책적으로 학교 내 ICT 교육을 확대하려는 움직임은 적절한 방향임을 확인할 수 있다. 학교 요인 중 지역규모, 학교규모, 교수연수 시간, 교사의 정보화 관련 기자재 만족도는 유의하지 않았다. 앞서 나타난 학교 차원의 디지털 리터러시 교육이 효과적이라는 결과와 함께 살펴보면, 이러한 결과는 교사 연수가 ICT 리터러시에 효과가 없었다기보다는 효과가 나타날 정도로 연수를 확대하거나 연수 내용의 질을 높일 필요가 있다는 방향으로 해석해야 할 여지가 있다. 또한 앞에서 살펴본 Z세대에 대한 선행연구에 따르면 1980년대 이전 세대는 디지털 이주민으로 보는데, 현재 교사 중에는 ICT환경에 익숙하지 않은 80년대 이전 생도 많으므로 교사들 사이에서도 ICT 역량 격차가 클 것으로 예상할 수 있다. 이에 교육부에서는 학교 ICT 교육 확대와 함께 교사에 대한 교육을 확대하고, 교사의 학습 역량을 기를 수 있도록 지원이 이루어져야 한다.

셋째, 개인 및 학교 수준 간 상호작용 검증 결과 가정 내 ICT 환경이 조성되지 않은 가정의 고등학생에게서 학교 교육의 효과가 더 큰 것으로 나타났다. 즉, 학교의 디지털 리터러시 교육은 가정환경에 따른 교육격차를 보완하는 효과를 가진다. 따라서 학교의 ICT 리터러시 교육을 더 확대해야 하며, 교육부는 ICT 교육 확대에 있어 교육격차를 줄이는 방향으로 지원을 집중할 필요가 있다. 다만, ICT 리터러시에 가구의 사회경제적 지위가 미치는 영향은 유의미하지 않다고 나타난 본 연구의 결과를 고려하여 사회경제적 지위에 따른 선별적 지원보다는 전반적인 교육 지원이 필요하고 가정에서 물리적 인프라가 부족한 학생들의 경우에는 물리적 지원을 제공하거나 학교 내외 교육기관에서 교육받을 수 있도록 교육 우선권을 부여할 필요가 있다. 학교 외 교육기관의 사례로 KT에서는 지역아동센터와 함께 전직 교사 출신의 시니어 튜터가 지역아동센터와 함께 협력하여 느린 학습 아동에게 디지털 리터러시 교육지원을 통해 디지털 역량을 키워주는 ‘ICT 마음자람 사업’을 진행했다. 이처럼 가정에 인프라가 갖춰지지 않은 학생에게 디지털 장비 보급과 함께 지역아동센터 혹은 청소년센터에서의 학습환경이 마련되도록 정부와 기업 차원에서 지원을 확대할 필요가 있다.

본 연구의 제한점과 후속연구 제안은 다음과 같다. 본 연구에서는 다층모형의 정확한 검증을 위해 응답자 수가 20명 미만인 학교를 분석에서 제외하였는데 이 과정에서 소규모 학교 중심으로 표본이 제외되었을 수 있다. 대만 학생들을 대상으로 ICT 리터러시 요인을 살펴본 Wang and Chen(2021)의 연구에 따르면 학교 규모는 ICT 리터러시 수준에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났고, 우리나라의 초·중학생을 대상으로 한 연구에서도 읍면지역 학생들의 ICT 리터러시 점수가 다른 지역 학생들의 점수보다 낮은 것으로 나타났다(안성훈 외, 2017). 지방 분교 등 소규모 학교는 학교의 ICT 관련 인프라가 취약할 수 있으므로 소규모 학교 중심의 연구를 후속연구로 제안한다. 또한 선행연구에 따르면 다문화 학생들의 학습 관련 발달이 비다문화 학생들에 비해 상대적으로 낮은 것으로 알려져 있는데(남부현·김연이, 2011; 신진아 외, 2012; 오성배·김성식, 2018) 본 연구에서는 표본 중 다문화 학생 비율이 2%가 채 되지 않아 연구모형에서 다문화 요인을 고려하지 않았다. 2023년 다문화 학생 수는 181,178명으로 매년 증가 추세가 지속되고 있고 특히 국내 출생 비율이 매우 높다는 점(교육부, 2023)을 고려했을 때 후속연구에서는 다문화 학생 여부를 변수로 포함하거나 다문화·비다문화 학생의 비교 연구를 수행할 필요가 있다.

이러한 제한점에도 본 연구는 다음과 같은 의의가 있다. 첫째, 기존의 ICT 리터러시 연구가 주로 초·중학생을 대상으로 이루어졌던 반면, 본 연구는 고등학생을 대상으로 ICT 리터러시에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 이는 성인기로 넘어가는 과정에 있는 고등학생의 ICT 리터러시를 이해하고, 이를 바탕으로 고등학생을 위한 교육적·정책적 개입에 유용한 기초 자료를 제공할 수 있을 것이다. 둘째, 고등학생의 ICT 리터러시에 대한 개인 및 학교 수준 각각의 영향요인 뿐만 아니라 개인과 학교 수준 간의 영향요인 간 상호작용을 검증하여 가정 내 온라인 학습환경이 조성되지 않은 고등학생에게 학교 교육의 효과가 더 크다는 점을 밝혀냈다는 점에서 의의가 있다. 이는 학생들을 대상으로 한 학교 등 교육기관에서의 ICT 리터러시 교육 및 정책의 필요성을 시사한다. 최근 인공지능 디지털 교과서 도입, 에듀테크 등 학교교육에서 ICT 리터러시의 중요성이 강조되고 있다. 이에 따라 디지털 대전환 시대의 인적 자본 양성을 위해 청소년에 대한 ICT 리터러시 교육 및 학교 교육 인프라 지원 정책이 적극적으로 이루어질 필요가 있다.

References

• 강영연(2024). 「취업난도 서러운데…‘한토컴+금융’ 자격증 응시료만 수백만원」. 『한국경제』. 2024년 3월 6일. “https://www.hankyung.com/article/2024030620631, ”. (2024년 6월 4일 검색).
• 경기도교육연구원(2022). 『경기학교교육실태조사 고등패널』, 경기도교육연구원.
• 곽용희(2024). 「20대 웹디자인·50대 전기…‘자격’ 갖춰야 취업문 열린다」. 『한국경제』. 2024년 5월 21일. “https://www.hankyung.com/article/2024052135171, ”. (2024년 6월 4일 검색).
• 교육부(2022a). 『교육분야 코로나19 대응』, 세종: 교육부.
• 교육부(2022b). 『2022 개정 초·중등학교 및 특수교육 교육과정 확정·발표』, 교육부, https://www.moe.go.kr/boardCnts/viewRenew.do?boardID=294&boardSeq=93459&lev=0&searchType=null&statusYN=W&page=1&s=moe&m=020402&opType=N, .
• 교육부(2022c). 『디지털 시대의 주인공이 될 100만 인재를 양성합니다.』, 교육부, https://www.moe.go.kr/boardCnts/viewRenew.do?boardID=294&boardSeq=92346&lev=0&searchType=null&statusYN=W&page=1&s=moe&m=020402&opType=N, .
• 교육부(2023). 『2023년 교육기본통계 조사 결과 발표』, 교육부, https://www.moe.go.kr/boardCnts/viewRenew.do?boardID=294&boardSeq=96191&lev=0&searchType=null&statusYN=W&page=1&s=moe&m=020402&opType=N, .
• 교육부(2024a). 『미래 창업가를 발굴하는 2024년 대한민국 청소년 창업경진대회 개최』, 대한민국정책브리핑, https://www.korea.kr/briefing/pressReleaseView.do?newsId=156625338&call_from=rsslink, .
• 교육부(2024b). 『2024 교육부 주요정책 추진계획』, 교육부, https://www.moe.go.kr/sub/infoRenew.do?page=72760&m=031101&s=moe, .
• 구진희(2023). “대학 신입생의 ICT 리터러시 역량 측정을 위한 진단 도구 개발”. 『리터러시연구』, 14(6): 235-258.
• 김근아·황성걸. (2020). “Z 세대가 업무 외의 시간을 보내는 생활공간 니즈 연구”. 『커뮤니케이션 디자인학연구』, 73: 499-508.
• 김성식·안성훈. (2016). “학교장의 교육정보화 인식이 학생들의 ICT 리터러시 수준에 미치는 영향 분석”. 『한국콘텐츠학회논문지』, 16(2): 268-276.
• 김소라(2013). “고등학생 근로경험과 성별에 따른 진로역량 및 진로준비행동의 차이 연구”. 『한국콘텐츠학회논문지』, 13(12): 771-785.
• 김수환, 이현숙, 김한성, 박주연, 최미애, 한나라(2023). 『2023년 초·중학생 디지털 리터러시 수행형 평가도구 개선 및 수준 측정 연구』, 한국교육학술정보원.
• 김아람·김아미. 2020. “디지털 네이티브의 일상을 통해 본 미디어와 학습: 중학생들의 경험을 중심으로”. 『교육학연구』, 58(2): 355-384.
• 김종민·김한성·임현정·안성훈(2018). “다층모형을 활용한 초· 중학생 ICT 리터러시 수준 영향요인의 공통점과 차이점 분석”. 『교육정보미디어연구』, 24(2): 415-440.
• 김지연(2015). “디지털 독자의 자기 인식에 관한 연구: 인터넷은 나의 사고방식을 어떻게 바꾸었는가?”. 『독서연구』, 0(37): 185-207.
• 김태영(2021). “인문사회대 학생의 디지털 리터러시 역량에 대한 분석”. 『인문사회 21』, 12(3): 1091-1104.
• 김형수(2021).“코로나 19 로 인한 온라인 개학을 통해서 본 디지털 리터러시의 재개념화 필요성과 방향”. 『리터러시 연구』, 12(1): 249-282.
• 남부현·김연이(2011). “다문화가정 학생과 일반학생의 학업성취도 격차 연구”. 『다문화교육』, 2(3): 19-57.
• 남창우·안성훈(2016). “초· 중학생의 컴퓨터 활용 및 정보 (컴퓨터) 교육 경험이 ICT 리터러시 수준에 미치는 영향”. 『한국콘텐츠학회논문지』, 16(10): 18-32.
• 노현아·정인기·이원규(2013).“교육대학교 신입생 대상ICT리터러시 능력 측정 분석”,『한국정보교육학회 논문지』, 17(3):277-290.
• 박효진·박성희(2023). “가정 변인 군집에 따른 초등학생의 디지털 리터러시 차이 분석”. 『아시아태평양융합연구교류논문지』, 9(6): 629-641.
• 배상률·이창호·김남두(2021). 『청소년 미디어 이용 실태 및 대상별 정책대응방안 연구Ⅱ: 10대 청소년』. 한국청소년정책연구원.
• 백순근·김동일·김미량·김혜숙·유예림·박소화·김세원·김미림(2009). “중·고등학생용 ICT 리터러시 검사도구 개발 연구”. 『아시아교육연구』, 10(1): 175-198.
• 백영민(2018). 『R을 이용한 다층모형』. 서울: 한나래아카데미.
• 성은모·최효선(2016). “잠재계층분석 (Laten Class Analysis) 을 활용한 중학생의 ICT 리터러시 유형 및 특성 탐색”. 『교육공학연구』, 32(4): 987-1013.
• 신진아·김경희·박상욱·김영란·이정우·서민철·조윤동·김현경·최숙기·강유진(2012). 『국가수준 학업성취도 평가 결과에 기반한 다문화·탈북 가정 학생의 교과별 성취특성 분석(연구보고 RRE 2012-13)』, 한국교육과정평가원.
• 신형석·김수혜(2021). “중학생의 컴퓨터· 정보 소양 영향요인 간 구조적 관계 분석: ICT 활용 관련 학습자 및 학교 요인을 중심으로”. 『교육문화연구』, 27(6): 781-800.
• 안성훈·채경화(2016). “초등학생의 ICT 리터러시 수준과 성별 ICT 활용 습관 차이와의 상관 분석”. 『정보교육학회논문지』, 20(3): 303-312.
• 안성훈(2017). “ICT 리터러시 수준에 영향을 미치는 초· 중학생의 배경 요인 분석”. 『컴퓨터교육학회 논문지』, 20(4): 67-75.
• 오성배·김성식(2018). “다문화 학생의 학업성취 실태와 영향 요인 탐색”. 『경인교육대학교 교육연구원 교육논총』. 38(2): 215-234.
• 윤혜림(2021). “비대면 시대의 온라인 수업을 위한 디지털리터러시 교수역량”. 『인문사회 21』, 12(2): 2625-2638.
• 이경숙(2023). “중학생의 디지털 리터러시 태도에 영향을 미치는 학생 요인에 대한 연구”. 『교육과정평가연구』, 26(1): 103-131.
• 이보영·송해덕·김연경(2022). “교사의 디지털 리터러시, 학교장의 변혁적 지도성이 교사 몰입을 매개로 ICT 수업 혁신행동에 미치는 영향”. 『교원교육』, 38(6): 265-291.
• 전지연·김진모(2023). “특성화고등학교 학생의 디지털 리터러시 영향요인”. 『직업교육연구』, 42(2): 53-72.
• 정윤숙·유지원(2022). “대학생의 데이터 리터러시 측정 도구 타당화 및 신입생 데이터 리터러시 진단-A대학 사례를 중심으로”,『교양교육연구』 16(5): 245-260
• 정재리·이다겸·이소율·이영준(2022). “디지털 리터러시 (Digital Literacy) 교육 연구 동향 분석”. 『한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집』, 30(2): 413-416.
• 주민재(2022). “문자 중심 텍스트와 영상 중심 텍스트의 구성 방식 비교 분석과 텍스트 생산자의 의미구성 전략 탐색”. 『리터러시 연구』,13(5): 159-204.
• 지역아동센터대구지원단(2022). 『[나답게크는아이] ICT마음자람 디지털 리터러시 교육지원사업』, 지역아동센터대구지원단, http://www.dgicare.co.kr/board/view.asp?board=bd01&gubun=1&no=52&page=1&sccl=title&skey=%EB%A7%88%EC%9D%8C%EC%9E%90%EB%9E%8C&sctp=, . (2024년 7월 1일 검색).
• 채경화·안성훈·남창우·김종민·김혜원(2016). 『2016년도 국가수준 초·중학생 ICT 리터러시 수준 측정 연구』, 대구: 한국교육학술정보원.
• 추지윤·이은지(2021). “고등학생의 디지털 역량에 따른 잠재프로파일 분류 및 영향요인 분석”. 『경인교육대학교 교육연구원 교육논총』, 41(4): 245-264.
• 한국언론재단(2022). 『2022 10대 청소년 미디어 이용 조사』, 한국언론진흥재단, https://www.kpf.or.kr/front/board/boardContentsView.do?board_id=246&contents_id=29ff236264724e3fbe02e544185aac03, . (2024년 6월 4일 검색).
• 황용석·이현주·황현정(2023). 『디지털시대, 디지털 문해력 개념의 확장』, 세종: 교육부·한국청소년정책연구원.
• Bradley, R. H., & Corwyn, R. F.(2002). “Socioeconomic status and child development. Annual review of psychology”, 53(1): 371-399. [https://doi.org/10.1146/annurev.psych.53.100901.135233]
• Fraillon, J., Ainley, J., Schulz, W., Friedman, T., & Gebhardt, E.(2014). Preparing for life in a digital age: The IEA International Computer and Information Literacy Study international report, Published by Springer Nature. [https://doi.org/10.1007/978-3-319-14222-7]
• Glaser D., Hastings R. H.(2011). “An introduction to multilevel modeling for anesthesiologists”, Anesthesia & Analgesia, 113(4): 877-887. [https://doi.org/10.1213/ANE.0b013e3182198a01]
• Hox, J. J.(2000). Multilevel analyses of grouped and longitudinal data. In Modeling longitudinal and multilevel data, Published by Psychology Press.
• Passaretta, G., & Gil-Hernández, C. J.(2023). Research Handbook on Digital Sociology, Published by Edward Elgar Publishing.
• Prensky, M.(2001). “Digital natives, digital immigrants part 2: Do they really think differently?”. On the horizon, 9(6): 1-6. [https://doi.org/10.1108/10748120110424843]
• Scherer, R., & Siddiq, F.(2019). “The relation between students’ socioeconomic status and ICT literacy: Findings from a meta-analysis”. Computers & Education, 138: 13-32. [https://doi.org/10.1016/j.compedu.2019.04.011]
• Snijders, T. A., & Bosker, R.(2011). Multilevel analysis: An introduction to basic and advanced multilevel modeling, Published by Sage Publications Ltd.
• Wang, Y.·Chen, I. H.(2021). “A multilevel study: Factors influencing taiwan primary school students’ ICT literacy”. International Journal of Information and Education Technology, 11(1): 16-23. [https://doi.org/10.18178/ijiet.2021.11.1.1483]