여기서는 교육적 접근법이 중국 수학 학습자들의 학업 참여와 충성도에 어떤 영향을 미치는지, 동기를 중재자로 제시합니다. 여러 이론적 틀을 통합하여 410명의 수학 학생들의 설문 데이터를 PLS-SEM으로 분석했습니다. 연구 결과는 교수 스타일이 동기부여에 큰 영향을 미친다는 것을 보여주며, 이는 수학 교육 설계와 교사 개발에 시사점을 제공합니다.
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이 논문에서
요약
초록
본 연구는 교육적 접근법이 중국 수학 학습자의 학업 참여, 만족도, 충성도에 미치는 영향을 살펴보며, 고등 교육 단계에서 동기의 매개 역할에 초점을 맞춥니다. 이전 연구들이 변수 간 직접적 인과관계를 주로 조사한 것과 달리, 이번 연구는 교수형 목록, 자기결정 이론, 학생 참여 이론, 사회 인지 이론, 고객 만족 이론 등 여러 이론적 틀을 통합하여 포괄적인 연구 모델을 구축합니다. 데이터는 중국 공립대학 수학과 학생 410명을 대상으로 체계적 무작위 표본추출을 통해 배포된 설문조사를 통해 수집되었으며, 최종 표본은 n = 375였습니다. 분석은 SmartPLS를 이용한 부분 최소제곱 구조 방정식 모델링(PLS-SEM)을 사용하여 수행되었습니다. 결과는 서로 다른 교수법(주장적, 암시적, 협력적, 촉진적)이 고등교육 수준에서 학생들의 언어 학습 동기에 큰 영향을 미친다는 것을 보여줍니다. 이 조사 결과는 중국 고등교육 수학 교육학에 중요한 시사점을 지닙니다. 특정 교수법이 학생의 동기 부여와 이후 참여에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 것은 교수 설계와 교사 전문성 개발 이니셔티브에 도움이 될 수 있습니다.
서론
영어가 공용어로서 세계적으로 두드러지면서, 영어 학술 목적(EAP) 교육은 비원어민 영어권 고등교육의 중요한 구성 요소로 자리매김했습니다. 1. 중국 교육부는 국제 경쟁력 있는 졸업생을 양성하기 위해 대학 영어 교육을 지속적으로 강화하여 글로벌 학술 담론에 참여할 수 있는 인재를 양성하는 데 중점을 두고 있습니다2. 수학이 과목으로 가르쳐지는 중국의 EAP 교실에서는 강사의 교수적 접근법이 언어적 성과뿐 아니라 학생들의 학습 과정에 대한 심리적 참여와 전반적인교육 경험 만족도에도 근본적인 역할을 합니다. 교수법과 학생 성과의 관계는 지난 수십 년간 학계에서 상당한 관심을 받아왔습니다. 연구에 따르면 교수형 스타일은 인지 참여, 정서적 투자, 행동 참여 등 학생 경험의 여러 측면에 영향을 미친다는 것을 보여줍니다 5,6. 그러나 이러한 발견에도 불구하고, 특히 중국 고등교육에서 EAP 맥락에서 특정 교수법적 접근법이 여러 학생 성과에 동시에 어떻게 영향을 미치는지에 대해서는 여전히 명확하지 않습니다.
자기결정 이론에서 개념화된 동기는 교수법과 학생 참여 및 만족도를 연결하는 잠재적으로 중요한 매개 메커니즘을 나타냅니다 7,8. 전통적 교사 중심 접근법이 역사적으로 우세한 중국 교육 맥락에서, 다양한 교수법이 학생 동기에 어떤 영향을 미치는지 이해하는 것이특히 중요합니다. 학생들의 적극적인 참여, 노력 투자, 학습 활동에 대한 심리적 연결을 포함하는 학업 참여는 교육 성공의 강력한 예측 변수로 확인되었습니다10. 참여하는 학생들은 더 큰 끈기를 보여주고, 더 깊은 학습 전략을 사용하며, 무관심한 학생들보다 우수한 학업 성과를 달성합니다11. 수학 교육에서 교수법과 학생 성과 간의 직접적인 관계에 대한 광범위한 연구에도 불구하고, 현재 문헌에는 특정 교수법 접근법을 연결하는 동기의 매개 역할을 검토하는 통합 모델이 부족하다. 구체적으로, EAP 환경에서 단일 포괄 모델 내에서 교수법, 동기, 참여, 만족도, 충성도를 통합하는 연구는 제한적입니다.
더 나아가, 학생 충성심은 학생들이 자신의 교육 기관과 관계를 유지하고 타인에게 추천하려는 의도로 정의되며, 고등교육 연구에서 중요한 고려사항으로 부상했다. 고객 만족 이론에 따르면, 만족한 학생들은 교육 제공자에 대한 충성도를 더 높게 보여야 합니다. 본 연구는 기존 문헌에서 중요한 공백을 다루고 있는데, 이전 연구들은 주로 교수법, 동기, 학문적 참여, 만족도를 고립되거나 단편화된 이론적 틀 내에서 검토했으며, 중국의 영어 학술 목적(EAP) 맥락 내 통합 메커니즘에는 제한적으로 주목했습니다. EAP에서 학생 중심 교수법에 대한 강조가 증가하고 있음에도 불구하고, 교수법이 학생 참여와 만족도에 미치는 영향, 특히 중국 고등교육 맥락에서 동기 부여와 같은 매개 요인에 대한 경험적 명확성은 제한적입니다. EAP에서 학생 중심 교수법에 대한 강조가 증가하고 있음에도 불구하고, 교수법이 학생 참여와 만족도에 미치는 영향, 특히 중국 고등교육 맥락에서 동기 부여와 같은 매개 요인에 대한 경험적 명확성은 제한적입니다. 따라서 본 연구의 목적은 중국인 EAP 학습자들의 교수법, 동기, 학업 참여도, 만족도, 학생 충성도 간의 관계를 조사하는 것입니다. 본 연구는 동기가 네 가지 서로 다른 교수법인 자기주장, 암시, 협력, 촉진적 및 학업적 참여 간의 관계를 매개하는 역할을 동시에 조사하고, 참여에서 만족, 충성심까지의 순차적 경로를 조사함으로써 연구를 진전시킵니다. 이 연구는 중국 EAP 맥락에서 통합된 구조 모델 내에서 여러 교육적·심리학적 개념을 통합하는 데 있어 새롭습니다. 교육적 선행 요인과 결과 경로를 모두 포착하는 전체론적 모델을 제시함으로써, 이 연구는 중국 고등수학 교육 내에서 이러한 관계를 제공하며, 단호하고 암시적이며 협력적, 촉진적 교수법이 동기 경로를 통해 학생의 참여, 만족도, 충성도를 어떻게 이끌어내는지에 대한 새로운 통찰을 제공하며, 이를 통해 이론적 통합과 현장 내 실증적 증거를 확장합니다.
그림 1: 문헌 검토의 그래픽 표현 은 검토된 연구에서 확인된 주요 개념들의 공존 및 상호관계를 지도화합니다. 네트워크 시각화는 서지 분석 소프트웨어를 사용하여 생성되었습니다. 빨간색 노드는 학생 집단과 관련된 용어를, 파란색 노드는 일반 인간 피험자와 맥락적 요인을 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.
EFL 학습자의 교육 경험은 교사의 교수법에 크게 영향을 받습니다. 교수형 모델을 바탕으로 본 연구는 교사의 전략이 학생들에게 어떤 영향을 미치는지 살펴본다. 표 1에서 보듯이, 서로 다른 교수법은 학습자의 동기와 참여에 다양한 방식으로 영향을 미칠 수 있습니다. 고등교육에서는 동기부여와 학업 참여가 종종 지지하는 교사, 존중하는 교실 관계15, 긍정적인 또래 상호작용에 의해 강화됩니다16. 따라서 학습을 촉진하고 자신감을 키우며 언어 발달을 지원하는 교수법이 성공적인 언어 학습에 필수적입니다 17,18. 또한, 교수법, 기술 통합, 수업 계획, 수업 진실성도 영어 수업에서 학생들의 동기 부여에 추가적인 영향을 줄 수 있습니다. HA1: EFL 교사의 교수법은 고등교육 단계에서 중국 EFL 학생들의 동기 부여에 다양한 차원에 큰 영향을 미칩니다.
| 저자들 | 구성 요소 이름 | 구성 정의 |
| 오다스 & 윌름스 (2002) | 참여 | 학생이 학업 및 과외 활동에 얼마나 참여하는지, 교육 목표에 부합하고 소중히 여기는지를 의미합니다. |
| 스키너, 킨더만, 그리고 퍼러 (2009) | 참여 | 학생들이 교육 활동에 얼마나 깊이 연결되어 있는지, 그 가치관, 사람들, 목표, 환경을 포함합니다. |
| 스키너, 웰본, & 코넬 (1990) | 참여 | 학생의 교육 활동 중 노력, 참여, 정서적 경험의 수준입니다. |
| 윌름스 (2003) | 학교 내 학생 참여 | 학생이 학교 성과를 얼마나 필요하다고 느끼고 교실 및 과외 활동에 참여하는지. |
| 뉴먼, 웰라게, 램본 (1992) | 학생들의 학업 참여 | 학교에서 제공하는 기술과 지식을 습득하려는 학생의 심리적 헌신의 강도. |
| 웨흘라게, 러터, 스미스, 레스코, 페르난데스 (1989) | 교육 참여 | 학교에서 가르치는 기술과 지식을 습득하고 이해하기 위해서는 정신적 헌신이 필요합니다. |
| 쿠 (2003) | 학생 참여 | 학생이 학업적으로 유익한 활동에 투자하는 노력과 시간은 기관의 관행과 정책에 의해 뒷받침됩니다. |
| 샤우펠리, 살라노바, 곤잘레스-로마, 그리고 바커 (2002) | 학습 참여 | 공부와 관련된 보람 있고 긍정적인 정신 상태로, 헌신과 활력, 완전한 몰입이 특징입니다. |
| 크리스텐슨, 레슐리, 애플턴, 버먼-영, 스판예스 & 바로 (2008) | 학생 참여 | 학생의 학습에 대한 헌신과 학교 생활에 적극적으로 참여하는 수준은 교육 목표 달성을 목표로 합니다. |
표 1: 다양한 저자들의 학술적 참여 정의. 이 표는 문헌 전반에 걸친 다양한 학자들이 학술적 참여를 어떻게 개념화해왔는지 요약합니다. 정의는 학생들의 참여, 심리적 헌신, 노력, 참여, 그리고 학습 활동에 대한 정서적 연결을 강조합니다. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.
이 그림은 다양한 학자들이 보고한 학술 참여의 주요 정의와 관점을 요약한 것입니다. 이 연구는 행동, 정서, 인지적 측면에서 학문 참여가 다차원적임을 강조합니다.
광범위한 연구가 언어 학습을 촉진하는 요인들을 조사해 왔습니다; 따라서 동기는 고등교육 수준의 모든 언어 학습 단계에 영향을 미치는 필수적인 개념입니다24,25. 학생들은 동기부여를 받기 위해 수업에 적극적으로 참여해야 합니다; 따라서 더 효과적인 교실 참여를 촉진하려는 동기가 있습니다26. 이와 더불어, 교사는 학생들과 소통하고 그들의 교수법을 이끌어 주제의 더 나은 학습과 숙달을 이끌어 탁월한 힘을 가지고 있습니다27. 따라서 교사들이 학생들을 학업적으로 참여시키지 못할 때, 그들은 학생들을 동기부여하지 못합니다. 따라서 이 과정은 헛된 결과로 드러난다. SLL 과정을 다루는 동기는 매우 중요하며, EFL 학습자들을 고등교육에 참여시키는 것이 핵심입니다. HA2: EFL 수학 중국어 학생들의 동기 부여는 고등 교육 수준의 학업 참여에 영향을 미칩니다.
강의실에서 강한 참여도와 높은 자기 효능감을 보이는 학생들은 시간을 효과적으로 관리하고, 학업 성적이우수하며, 학업을 완료하고,다양한 활동에 적극적으로 참여하는 경향이 있습니다. 이러한 참여는 학업 경험을 향상시킬 뿐만 아니라 학습 과정을 즐기고 과제 수행에서 만족감을 얻게 합니다. 성공 이론에 따르면, 높은 자기 효능감과 적극적인 교실 참여는 학생들이 학업 목표를 달성 가능한 것으로 보게 만듭니다.33. 그 결과, 영어 습득에 대한 태도는 점점 긍정적으로 변하고, 참여도도34로 높아집니다. 학생들의 학업 자신감, 참여, 만족도는 상호 연관되어 있으며, 이러한 연계는 학업 성공과 보다 긍정적인 학업 경험 가능성을 높입니다35. 그러나 낮은 학업 자기존감은 참여도를 감소시켜 실패로 이어질 수 있습니다36,37. 이와 일치하여, 이전 실증 연구들은 학생의 자기 효능감이 학업 참여에 강한 영향을 준다는 것을 일관되게 발견해 왔습니다38. HA3: EFL 수학 중국어 학생들의 학업 자기효능감은 학업 참여에 큰 영향을 미칩니다.
학생과 대학의 성공과 효과는 학생 만족도와 학업 성취도와 밀접하게 연관되어 있으며, 이들 기관은 학생들의 동기를 부여하고 필요를 충족시키는 것을 목표로 합니다. 하지만 학생 참여도를 높이는 것이 학업 성공과 만족도를 높이는 데 매우 중요합니다. 학생의 동기 부여와 만족도는 학업 성공의 필수 요소로, 교사들이 학생들의 학업적·개인적 필요를 충족시키기 위해 교실 활동에 적극적으로 참여해야 함을 강조합니다. 스포츠 시설, 숙박, 교통 시스템 등 학생 만족도에 미치는 기관 인프라의 역할을 탐구했습니다43,44. 스포츠와 교통은 학생 만족도와 상당한 긍정적 관계를 보이는 반면, 숙소는 학업 성과와 만족도에 미치는 영향이 미미하고 미미합니다 45,46. HA4: EFL 수학 중국어 학생들의 학업 참여는 고등 교육 수준에서의 만족도에 큰 영향을 미칩니다.
학생들의 만족도는 다양한 개인적, 제도적 요인에 의해 영향을 받으며, 이는 다차원적인 구성체입니다47. 강사의 질, 잘 체계화된 수업 계획, 시기적절한 피드백, 자원 접근성, 그리고 효과적인 기술 사용은 학생들의 만족도와 기관과의 연결감에 큰 영향을 미칩니다48. 이와 더불어, 교수 능력, 유연한 태도, 명성, 대학/단과대학의 위상 또한 고등교육49단계에서 행복하고 충성스러운 학생을 형성하는 핵심 요소입니다. 본 연구의 목적은 구조 방정식 모델링 프레임워크를 사용하여 다양한 교수법이 중국 EAP 학습자들의 학생 동기 부여와 학업 참여에 어떤 영향을 미치는지 평가하는 것입니다. HA5: EFL 수학 중국어 학생들의 만족도는 고등교육 수준에서의 충성도에 큰 영향을 미칩니다. HA6: EFL 수학 중국어 학생들의 동기 부여는 EFL 교사의 교수법과 학생들의 학업 참여 간의 관계를 매개합니다.
그림 2: 본 연구의 연구 모델 연구 변수 간 관계를 보여주는 제안된 연구 모델. EFL 교사의 교수법(주장적, 암시적, 협력적, 촉진적)과 EFL 학생들의 학업적 자기효능감 간의 가설적 관계가 선행 요인으로 제시되었습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.
이 연구의 새로움은 네 가지 서로 다른 교수법이 단호하고, 암시적이며, 협력적, 촉진적이며, 단일 구조적 모델 내에서 중국인 고등 영어 외국어 학습자들의 동기, 학업 참여, 만족도, 충성도를 어떻게 형성하는지 통합적으로 분석했다는 점에 있습니다. 이전 연구들이 주로 고립되거나 직접적인 관계에 초점을 맞춘 것과 달리, 이 연구는 동기의 매개 역할과 참여에서 만족, 충성심으로의 연속적 경로를 강조하여, 교육적 접근법이 고등교육에서 학생 성과에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 보다 포괄적인 설명을 제공합니다. 이를 통해 이 연구는 여러 틀을 결합하고 중국 대학 강의실에 대한 맥락별 증거를 제공함으로써 독특한 이론적·실천적 기여를 합니다.
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프로토콜
윤리 진술:
이 연구는 연구 과정 전반에 걸쳐 엄격한 윤리 지침을 준수했습니다. 공식 승인은 중국국가표준화연구소의 관련 기관 심사위원회에서 승인 번호(202507)를 부여했습니다. 이 연구는 인간이나 인간 조직 샘플을 대상으로 한 실험이 없었으며, 참가자들이 동의를 제공한 익명 설문조사만을 대상으로 했습니다. 개인적이거나 민감한 정보는 수집되지 않았으며, 모든 답변은 연구 목적으로만 기밀로 처리되었습니다. 참여는 자발적이었으며, 응답자들은 연구 목적에 대해 정보를 제공받아 의견을 제시했습니다.
프로토콜은 중국 장쑤성의 네 개 공립 대학 영어과에 재학 중인 학부생 대상 집단을 식별하는 것으로 시작되었습니다. 기관 허가를 확보한 후, 체계적 무작위 표본추출을 통해 완전한 학생 명단에서 참가자를 선정했으며, 각 기관의 총 등록 학생 수를 해당 기관의 목표 표본 크기(*k* = 5, 즉 명단에 있는 5번째 학생 중 5명당 선발됨)로 나누어 표본 추출 구간(*k*)을 결정하여 참여 대학 간 비례 대표성을 보장했습니다. 데이터는 정기 수업 중 대면 설문지를 통해 수집되어 모든 참여 지점에서 표준화된 조건을 확보했습니다. 배포 전에 참가자들에게 연구 목적, 자발적 참여 성격, 기밀 보장을 설명한 상세한 정보 시트가 제공되었습니다. 변수와 해당 구성어는 표 2에 요약되어 있습니다.
| 구성 요소 | 아이템 코드 | 샘플 항목 하나 | 가변 평균(SD) | 아니. 항목 | α | 평가 척도 | 출처 |
| (구성 요소의 종류) | |||||||
| 단호한 사람 | A1 | 선생님은 문제를 해결할 올바른 방향을 알려줍니다. | 3.9893 | 7 | 0.628 | 5점 리커트 척도: (1) 강하게 반대함 (5) 강력히 동의함. | Leung 외 (2003) |
| (반성) | -0.48529 | ||||||
| 암시적이네요 | 시즌 1 | 선생님은 제 경험을 바탕으로 학생들이 문제 해결을 돕습니다. | 4.0062 | 6 | 0.696 | 5점 리커트 척도: (1) 강하게 반대함 (5) 강력히 동의함. | Leung 외 (2003) |
| (반성) | -0.5192 | ||||||
| 협력 | C1 | 교사는 학생들의 경험을 듣습니다. | 4.0682 | 7 | 0.809 | 5점 리커트 척도: (1) 강하게 반대함 (5) 강력히 동의함. | Leung 외 (2003) |
| (반성) | -0.54471 | ||||||
| 촉진 | F1 | 선생님은 학생들의 토론을 장려합니다. | 3.8873 | 8 | 0.774 | 5점 리커트 척도: (1) 강하게 반대함 (5) 강력히 동의함. | Leung 외 (2003) |
| (반성) | -0.5877 | ||||||
| 학생들의 동기 부여 | SM1 | 교사들은 높은 기대를 세우지만, 학생들은 그것을 달성할 수 있습니다. | 3.8768 | 5 | 0.63 | 5점 리커트 척도: (1) 강하게 반대함 (5) 강력히 동의함. | 오비오사, (2020). |
| (반성) | -0.53943 | ||||||
| 흡수 | SEA1 | 영어는 제 경력에 필수적입니다(좋은 직장을 구하고, 인센티브를 얻고, 승진하기 위해서). | 3.7191 | 3 | 0.604 | 5점 리커트 척도: (1) 강하게 반대함 (5) 강력히 동의함. | Snijders 외 (2019). |
| (반성) | -0.70347 | ||||||
| 헌정 (반성) | SED1 | 저는 의미와 목적을 담아 공부했습니다 | 4.008 | 3 | 0.606 | 5점 리커트 척도: (1) 강하게 반대함 (5) 강력히 동의함. | Snijders 외 (2019). |
| -0.61492 | |||||||
| 활력 | SEV1 | 대학에 있을 때는 에너지가 넘쳤습니다. | 3.5378 | 3 | 0.633 | 5점 리커트 척도: (1) 강하게 반대함 (5) 강력히 동의함. | Snijders 외 (2019). |
| (반성) | -0.77485 | ||||||
| 학생 학업 자기 효능감 (성찰적) | ASE1 | 이 ESL 과목에서 훌륭한 성적을 받을 수 있을 거라 믿습니다. | 4.0509 | 5 | 0.736 | 5점 리커트 척도: (1) 강하게 반대함 (5) 강력히 동의함. | Snijders 외 (2019). |
| -0.54334 | |||||||
| 학생 만족도 (성찰적) | SS1 | 선생님의 강의는 문제를 일관성 있게 설명하며 강의를 흥미롭고 매력적으로 만들었습니다. | 3.0048 | 5 | 0.736 | 5점 리커트 척도: (1) 강하게 반대함 (5) 강력히 동의함. | 오비오사, (2020). |
| -0.87879 | |||||||
| 학생 충성심 (성찰적) | SL | 저는 제 학교를 친구들과 친척들에게 추천할 것입니다. | 4.0347 | 3 | 0.685 | 5점 리커트 척도: (1) 강하게 반대함 (5) 강력히 동의함. | Wong 외 (2016) |
| -0.69651 | |||||||
| 전체 기기 신뢰성 | 55 | 0.885 |
표 2: 본 연구에서 사용된 변수들. 이 표는 연구 변수, 표본 문항, 문항 수, 기술 통계, 신뢰도 계수, 평가 척도, 채택된 측정 도구의 원본 출처를 제시합니다. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭해 주세요.
다음 절차들은 유사한 교육 환경에서 연구를 재현할 수 있도록 충분히 상세히 설명되어 있습니다
연구 설계
본 연구는 횡단면 설문 설계( 그림 3에 나타난 것처럼)를 사용하여 중국 고등교육 기관의 EFL 학생들 사이에서 교수법, 동기, 학업 참여도, 만족도 간의 관계를 조사합니다. 주요 목적은 이전 연구에서 적응한 포괄적인 연구 모델을 사용하여 다양한 교수 스타일이 학생들의 동기 부여와 학업 참여에 어떤 영향을 미치는지 조사하는 것입니다. 구조화된 설문지를 사용하여 공립 대학 영어과 학부생들로부터 정량적 데이터를 수집했습니다. 설문지는 5 개 섹션으로 구성되었으며, 5 개의 항목이 5점 리커트 척도로 측정되었습니다(1 = 강하게 반대 vs 5 = 매우 동의). 각 참가자는 감독 하에 약 [20분] 만에 설문조사를 완료했습니다.
그림 3: 연구 설계를 위한 흐름도 이 흐름도에는 참가자 선별, 자격 평가, 데이터 수집, 분석 및 데이터 저장 단계가 포함됩니다. 윤리적 승인과 참가자 모집부터 데이터 검증, SPSS-28 및 PLS-SEM (PLS 4)를 이용한 통계 분석, 그리고 안전한 데이터 저장에 이르기까지 연구 설계를 보여줍니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.
데이터 수집 절차
데이터는 장쑤성과 중국 베이징의 4개 주요 공립 대학에서 수집되었습니다. 이 연구의 자료 수집은 2025년 3월부터 2025년 5월까지 수행되었습니다. 잘 검증된 도구들을 기반으로 한 구조화된 설문지를 400명의 학부 EFL 학생에게 실시했습니다. 설문지는 교수법, 학생 동기, 학업 참여도, 만족도를 평가하기 위해 여러 섹션으로 구성되어 있었습니다. 구체적인 척도에는 Grasha's50, 교수형 스타일 조사, Deci와 Ryan의 자기결정 이론 기반 동기 척도51, 그리고 Snijders 등에서 변형한 학업 참여 척도52가 포함되었습니다. 누락값과 이상치를 선별한 후, 최종 표본에는 n = 375개의 유효한 응답이 포함되었습니다.
설문지는 중국 내 네 개의 주요 공립 종합대학에서 연구자가 직접 실시했습니다. 참가자들은 교실에 모여 표준화된 지침을 받았으며, 정해진 시간 내에 답변했고, 설문지는 완료 즉시 수집되었습니다. 데이터는 체계적 무작위 표본추출을 통해 중국 공립대학 영어과 학부생 410명을 대상으로 배포된 설문조사를 통해 수집되었습니다. 데이터 선별 후 최종 표본은 375개의 유효 응답으로 구성되었습니다. 누락된 데이터는 Little의 MCAR 검정(χ2 = 267.579, 108 df, p < 0.001)을 사용하여 해결하는 데이터 스크리닝 절차가 수행되었습니다. *0.000, 우리는 Little의 MCAR 검정이 유의적이었기 때문에 다중 보강 방법을 선택했습니다. 따라서 이상치를 제외한 후 연구 표본은 375명(남성 173명, 여성 202명)으로 구성되었습니다. 조사관은 모든 윤리적 절차를 준수했다53. 학생들에게 동의서가 배포되어 자발적으로 참여할 수 있도록 해주었고; 연구 과정 전반에 걸쳐 기밀성과 익명성이 보장되었습니다.
그림 4: 다니엘 수퍼 계산기 결과 이 그림은 다니엘 소퍼 계산기를 사용한 표본 크기 결정 과정을 보여줍니다. 이 그림은 예상 효과 크기 0.3, 원하는 통계적 검정력 0.9, 11개의 잠재 변수, 55개의 관측 변수를 기반으로 한 구조 방정식 모델링을 위한 사전 표본 크기 계산을 제시합니다. 이 도표는 지정된 매개변수에 따른 최소 샘플 크기인 238개를 나타냅니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보시려면 여기를 클릭해 주세요.
다니엘 소퍼의 계산기를 이용한 표본 크기 결정. 이 그림은 예상 효과 크기 0.3, 원하는 통계적 검정력 0.9, 11개의 잠재 변수, 55개의 관측 변수를 기반으로 한 구조 방정식 모델링을 위한 사전 표본 크기 계산을 제시합니다.
표본 추출 기법과 최종 표본 크기
표본 추출 절차는 각 참여 기관에서 완전한 학생 명단을 확보하여 전체 인구 규모와 원하는 표본 배분에 따라 모든 학생을 선별하는 방식으로 진행되었습니다. 표본 크기는 응답률을 예상한 Daniel Sooper 계산기를 사용해 계산되었습니다(그림 4). 이 목표는 구조 방정식 모델링 프레임워크에서 적절한 통계적 검정력을 가진 중간 효과 크기를 감지하기 위해 365명의 참가자가 필요하다는 최소 표본 크기에 따라 결정되었습니다. 체계적인 선발 과정은 400건의 응답 목표를 달성할 때까지 계속되었으며, 각 참여 대학에서 비례 대표를 확보했습니다.
데이터 수집 후, 데이터셋은 누락된 데이터와 이상치를 해결하기 위해 엄격한 정제 절차를 거친 후 샘플을 최종 분석에 적용했습니다. 누락값은 통계적 검정력을 보존하고 기존 삭제 방법에 비해 편향을 줄이는 다중 보충 기법을 통해 처리되었습니다. 이후 다변량 이상치가 확인되어 마할라노비스 거리를 사용해 평가하여, 임계 임계값을 초과해 이후 분석의 타당성을 위협하는 25건의 사례가 삭제되었습니다. 이러한 데이터 정제 절차를 통해 최종 375개의 유효 응답 샘플이 나왔으며, 이는 권장 최소 샘플 크기인 365개를 무리 없이 초과합니다. 최종 표본은 남학생 173명과 여학생 202명으로 구성되었으며, 이는 중국 대학 영어학과의 전형적인 성별 분포를 반영합니다.
데이터 분석 기법
본 연구의 데이터 분석은 결과의 견고성과 재현성을 보장하기 위해 체계적이고 다단계 과정으로 수행되었습니다. 초기 단계는 SPSS를 이용한 분석을 위한 데이터셋 준비였습니다(자세한 내용은 재료표 참조). 이는 결손 값과 단변량 이상치에 대한 포괄적인 선별에서 시작되었습니다. 누락된 데이터를 해결하기 위해 먼저 진단용 리틀의 완전 실종 무작위 검사(MCAR)가 수행되었습니다.
1차 분석
깨끗한 데이터셋이 구축된 후 본격적인 분석은 PLS-SEM을 사용하여 진행되었습니다. PLS-SEM은 다중 개념, 매개 변수, 인과관계를 포함하는 복잡한 모델을 검토하는 데 적합하다는 점에서 주요 분석 기법으로 선정되었으며, 이는 본 연구의 이론적 틀과 일치합니다.
측정 모델
분석은 두 가지 주요 단계로 진행되었습니다. SmartPLS 4에서는 데이터셋을 가져오고, 반사적 구조를 사용해 측정 모델을 지정했으며, PLS 알고리즘은 기본 설정으로 실행되었습니다. 부트스트래핑은 5,000개의 하위 표본을 사용하여 수행되었으며, 양측 유의율은 0.05였습니다. 첫 번째 단계는 측정 모델을 평가하여 구성의 신뢰성과 타당성을 확인하는 것이었습니다. 내부 일관성 신뢰도는 크론바흐 알파 신뢰도와 복합 신뢰도의 두 가지 기준을 사용하여 평가되었으며, 권장 임계값인 0.70을 초과하는 값은 허용 가능한 것으로 간주되었습니다. 수렴 타당도는 각 구성체에 대한 평균 분산 추출(AVE)을 검토하여 확립되었으며, 기준은 AVE가 0.50 이상이었습니다.
구조 모델 및 매개 분석
측정 모델의 적절성을 확인한 후, 두 번째 단계는 구조 모델 평가와 연구 가설 검증에 집중했습니다. 1차 분석은 동기가 교수법과 학업 참여 간의 관계에 미치는 제안된 매개 효과를 조사하였다. 이러한 직접적·간접적 효과의 유의성을 검증하기 위해 5,000개의 재샘플을 사용한 부트스트래핑 절차를 적용하였습니다. 이 비모수 기법은 경로 계수의 통계적 유의성을 평가하기 위해 표준오차와 t-통계량을 생성했습니다.
공통 방법 분산(CMV) 편향
공통 방법 분산의 가능성을 평가하기 위해 두 가지 널리 권장된 사후 검사가 수행되었습니다. 첫째, 하먼의 단일 요인 검정은 단일 요인이 전체 분산의 20.636%만을 차지했으며, 이는 50% 기준보다 훨씬 낮은 수치로 인해 상당한 CMV 편향이 없음을 시사합니다. 둘째, 완전한 공선성 검정을 수행하여 분산 인플레이션 계수(VIF)가 1.075에서 2.614까지 범위가 나왔으며, 모두 보수적 기준선 3.3 이하였습니다. 이 결과들은 공통 방법 편향이 본 연구 결과의 타당성을 위협하지 않는다는 것을 확인시켜 줍니다.
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결과
1차 분석
가설 검증 전에 기술적 통계를 계산하여 데이터의 분포 특성을 검토하고 참가자의 특성과 구성요소 수준의 반응을 개요로 제공했습니다. 이 섹션은 응답자의 인구통계학적 프로필을 제시하고, 잠재적 공통 방법별 분산 편향을 평가하며, 연구에 포함된 11가지 잠재 구성 요소 간의 평균, 표준편차, 이변량 상관관계를 보고합니다.
| S# | 가변 | 카테고리 | 빈도 | 비율 |
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토론
본 연구는 교수법이 EFL 학생들의 학업 참여도, 만족도, 충성도에 미치는 영향을 조사하고, 동기부여의 매개 역할을 탐구하였다. 본 연구는 중국 EAP 맥락 내에서 교수법, 동기, 학문적 참여, 만족도, 충성도를 연결하는 통합 모델을 제안합니다. 이러한 발견은 학생 중심 교수가 동기 부여 과정을 통해 참여도와 만족도를 높인다는 최근 연구들과 일치합니다. 그러나 만족도와 충성도 간의 유의하지 않은 관계는 이전 연구들과 대조되어, 중국 EAP 환경에서의 맥락적 요인이 이 결과에 영향을 미칠 수 있음을 시사합니다. 이는 문화적·제도적 요인이 장기적인 학생 행동에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 추가 조사의 필요성을 강조합니다. 이 연구는 교수법이 동기 부여 경로를 통해 학생 성과에 어떻게 영향을 미치는지 설명하는 포괄적인 구조적 모델을 제안합니다. 이 결과는 교사 행동, 교수법, 교실 환경이 학생 동기 부여에 핵심적인 역할을 한다는 이전 연구들과 일치합니다
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공개 사항
모든 저자는 이해 상충이 없음을 선언합니다.
재료
| 이름 | 회사 | 카탈로그 번호 | 댓글 |
|---|---|---|---|
| 학업 참여 척도 | Snijders 외 (2019) | 해당 없음 | 흡수, 헌신, 활력을 측정하는 데 사용되었으며, 5점 리커트 척도의 9개 항목을 사용했습니다. |
| 다니엘 소퍼 표본 크기 계산기 | 다니엘 소퍼 | 해당 없음 | SEM의 최소 표본 크기를 산정하는 데 사용되는 웹 기반 계산기(효과 크기=0.3, 검정력=0.9). |
| 그라샤 교육 스타일 목록 | 그라샤 (2002) | 해당 없음 | 단호함, 암시적, 협력적, 촉진적 교수법을 평가하도록 조정되었습니다. |
| 사전 동의서 | 저자 개발 | 해당 없음 | 참가자들에게 자발적 참여와 비밀 보장을 보장하기 위해 제공됩니다. |
| 자기결정 이론 기반 동기 척도 | 데시와 라이언(2012); 오비오사(2020)에서 각색됨 | 해당 없음 | 5개 항목으로 구성된 척도, 5점 리커트 척도로 학생 동기를 측정합니다. |
| 스마트PLS 3 | 스마트PLS GmbH | SCR_022040 | PLS-SEM에 사용되며, 측정 및 구조 모델 평가를 포함하여 5,000개의 부트스트랩 재샘플을 사용합니다. |
| SPSS 버전 26 | IBM | SCR_002865-5 | 데이터 스크리닝, 결손값 분석, 이상치 탐지, 기술 통계에 사용됩니다. |
| 구조화된 설문지 | 작가 각색 | 해당 없음 | 검증된 척도에서 작성된 55문항 구조화된 설문지. |
| 학생 학업 자기효능감 척도 | Snijders 외 (2019) | 해당 없음 | 5개 항목으로 구성된 척도는 5점 리커트 척도로 학업 자기 효능감을 측정합니다. |
| 학생 충성도 척도 | Wong 외 (2016) | 해당 없음 | 학생 충성도를 5점 리커트 척도로 측정하는 3개 항목 척도입니다. |
| 학생 만족도 척도 | 오비오사 (2020) | 해당 없음 | 5점 리커트 척도로 학생 만족도를 측정하는 5개 항목 척도. |
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