정보 기술의 발전으로 인해 이전과는 비교도 할 수 없이 많은 양의 데이터가 기하급수적으로 증가⋅생산되는 빅데이터(big data) 시대가 도래하였다. 빅데이터 시대를 살아가는 사람들은 모바일 기기, PC 등의 디지털 기기를 일상적으로 사용하며 하루에도 수많은 정보에 노출된다. 검색 엔진에 특정 검색어를 입력하면 방대한 관련 정보가 나열되며, 생성형 인공지능인 챗 GPT(Chat Generative Pre-trained Transformer, Chat GPT)는 사용자의 질문에 대해 대화 형태로 맞춤 정보를 제공하는 것은 물론 이메일과 같은 글쓰기 콘텐츠 생성도 가능하다.

인공지능 기술이 날로 발전하는 현 디지털 시대의 사용자는 이렇듯 손쉽게 접할 수 있는 무한에 가까운 양의 데이터의 신뢰성을 평가하고 자신의 수요에 맞는 정확한 정보를 판별할 수 있는 능력을 갖춰야 한다. 데이터를 비판적으로 분석하고 평가하며 조합하는 능력이 없이는 허위 정보를 진실로 받아들일 가능성이 있고 편향된 정보를 그대로 습득해버릴 위험성이 있다. 이렇게 디지털 기기를 활용하고 데이터를 선별해 자신의 수요에 맞게 적절히 가공할 수 있는 능력을 디지털 리터러시(digital literacy)라 일컫는다.

디지털 리터러시는 점점 더 고도화되는 디지털 정보 사회에서 필수적인 핵심역량으로 논의되고 있다(Law et al., 2018; OECD, 2015). 그런데 OECD (2021)에 따르면 만 15세 학생의 국제학업성취도 평가에서 한국 학생들의 디지털 리터러시가 매우 낮은 수준이었으며, 특히 정보의 신뢰성을 판별하는 능력이 최하위로 나타났다. 그뿐만 아니라, 한국 대학생들도 디지털 기기를 활용하는 수준이 높은 것에 비해, 정보의 진위를 판별하고, 정보를 통합해 문제를 해결하고, 정보를 가공하는 능력은 낮은 것으로 보고되고 있다(김민옥, 2022; 김민정, 박영민, 2021). 현재 대학생들이 사회에 나가는 시기에는 인공지능을 활용한 디지털 기기와 데이터를 잘 활용하는 사람들이 더 많은 기회를 얻고 더욱 생산적으로 일할 수 있을 것으로 예측되므로(디지털리터러시교육협회, n.d.) 대학에서 디지털 리터러시를 길러주는 교육을 제공해야 할 필요가 있다. 그리고 디지털 리터러시 함양을 위해 디지털 리터러시 관련 교양 교과목이나 교육 프로그램 개발을 위해서는 무엇이 대학생의 디지털 리터러시의 변화에 영향을 주는지를 파악하는 것이 선행되어야 한다.

코로나 19 팬데믹 이후로 디지털 리터러시 연구 논문 수는 급증했지만(임동신 외, 2023) 대학생의 디지털 리터러시에 영향을 미치는 변인에 대한 연구는 매우 제한적이라 할 수 있다. 관련 선행연구는 성별, 학년, 학과, 디지털 교육 경험, 심리적 요인에 따라 디지털 리터러시 수준에 차이가 있음을 밝히고 있다(권선희, 2021; 김민정, 박영민, 2021; 김태영, 2022; 이운지 외, 2019 등). 그런데 이와 같은 선행연구는 개인 배경 특성에 따른 디지털 리터러시의 수준 차이의 평균 비교에 그치거나 디지털 리터러시에 영향을 미칠 수 있는 다른 변수들을 통계적으로 적절히 통제한 후 해당 변인의 영향력을 분석하지 않았다는 한계가 있어 대학생의 디지털 리터러시에 영향을 미치는 변인에 대한 경험적 증거의 추가 필요성을 보여준다. 또한, 학생 참여(student engagement) 관점에서 볼 때 학생들이 대학에서 하는 경험은 학생들의 여러 성과에 긍정적 관계가 있으므로(Astin, 1993), 디지털 리터러시의 함양 역시 학생들의 대학 경험과 연관이 있을 것으로 추측할 수 있으며 동시에 어떠한 학생 참여 경험이 디지털 리터러시에 영향을 미치는지를 파악하는 것은 대학에서 디지털 리터러시 함양을 위한 교육 프로그램을 만들고 환경을 조성하는 데 시사점을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

이런 배경과 연구의 필요성을 바탕으로 본 연구는 대학생의 디지털 리터러시에 영향을 미치는 변인을 살펴보고자 한다. 본 연구는 다음과 같은 연구 문제를 바탕으로 수행되었다: 대학생의 디지털 리터러시와 그 하위요인에 영향을 미치는 개인 배경, 사회적 경험, 학습자 심리 특성, 학업 경험 요인은 무엇인가?

본 연구는 대학생의 디지털 리터러시와 그 하위요인을 예측하는 변인을 살펴보고자 하였다. 이를 위해, 선행연구 및 학생 참여 이론에 근거해 개인적 배경, 사회적 경험, 학습자 심리 특성, 학업 경험 변인을 순차적으로 투입하는 위계적 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과, 디지털 리터러시 및 5개의 하위요인별로 영향을 주는 예측 변인은 상이했으나 다른 모든 변인을 통제하였을 때 주로 성별, 입학유형, 전공, 가계소득수준, 학업적 자기효능감, 직원 관계 만족도, 학업동기, 반성적 학습, 자기주도학습, 협력학습이 종속변수에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 대체로 교수-학생 상호작용과 직원 관계 만족도는 여러 종속변수에 대해 유의미한 정적 관계를 나타냈으나 학업 경험 변인이 추가되었을 때는 대부분 유의미한 영향력이 사라지며 자기주도적이고 반성적인 학습이 디지털 리터러시 발달에 중요함을 나타내었다. 이는 디지털 리터러시 교육에 학습자 중심의 자기주도적⋅심층적 학습이 동반되는 것이 무엇보다 중요함을 의미한다고 볼 수 있다. 이어지는 부분에서는 각 종속변인에 대한 세부적 연구결과와 그에 대한 논의 후 주요 결과를 바탕으로 한 종합적인 제언을 하고자 한다.

첫째, 디지털 리터러시를 종속변수로 했을 때 성별, 교수-학생 상호작용, 직원 관계 만족도, 학업적 자기효능감, 편입생(준거 그룹은 수시 입학생), 반성적 학습, 자기주도학습이 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 모든 변수를 통제한 마지막 모형에서는 편입생을 제외한 개인 배경 변인, 사회적 경험 변인, 학습자 심리 특성 변인의 영향은 사라지고 학업 경험 변인만이 유의미한 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 디지털 리터러시와 학습자의 주체적이고 적극적인 학습 및 심층적인 학습과의 관계를 나타낸 것이며, 능동적⋅적극적 학습과 인지적 역량과의 정적 관계를 보고한 선행연구 결과와 맥을 같이 한다고 볼 수 있다(배상훈, 김혜정, 2013; 심미정, 오효숙, 2012). 즉, 디지털 리터러시 함양을 위한 교과목 및 프로그램에는 학생들이 스스로 학습하고 자신의 학습에 대해 반성적인 태도를 가질 수 있도록 교수-학습 방법이 구성되어야 함을 의미한다. 이는 디지털 리터러시가 새로운 정보에 대해 끊임없이 학습하고 질문하는 역량을 필요로 하기 때문일 것이다. 또한, 학업 경험 변인이 투입되기 전에는 교수-학생 상호작용 정도 및 직원과의 관계 만족도가 디지털 리터러시와 정적인 관계를 보였다는 결과는 대학 구성원과의 양질의 상호작용이 학생의 대학 성과에서 가장 중요한 변인 중 하나라는 기존의 연구 결과(Mayhew et al., 2016)를 재확인하며 디지털 리터러시 교육에도 구성원들 간의 상호작용 요소가 포함되어야 함을 시사한다. 편입생이 수시전형 입학생보다 디지털 리터러시가 높다는 연구 결과는 현재 자료에서 전공 특성상 데이터 분석을 많이 하는 전공계열인 의약계열의 편입생 비율(24%)이 수시 입학생 비율(1%)보다 현저히 높다는 점이 반영된 결과일 수도 있을 것이라 추측해본다.

둘째, 디지털 숙련도를 종속변수로 한 모형은 모형 1과 2만 통계적으로 유의미하였으며 모형에 상관없이 공학계열 학생들이 인문계열 학생들보다 더 높은 수준의 디지털 숙련도를 보였다. 이는 학과별 디지털 리터러시에 차이가 있다는 선행연구(권선희, 2021; 김태영, 2022)를 지지하는 결과였으며, 해당 결과는 디지털 숙련도를 측정하는 문항이 문서 프로그램, 멀티미디어 프로그램, 클라우딩 서비스, 통계분석 프로그램, 코딩 프로그램 사용의 능숙도를 물어보는 데서 비롯된 것으로 추측된다. 공학계열 학생들은 교육과정의 특성상 실험실습을 하기 때문에 통계분석 프로그램을 많이 사용하며 컴퓨터나 빅데이터와 관련한 공학계열 학과에서는 코딩 프로그램 활용 빈도 역시 높기 때문이다.

셋째, 탐색 및 검증을 종속변수로 하는 위계적 회귀분석 결과 성별이 탐색 및 검증을 긍정적으로 예측한다고 나타난 모형 1은 통계적으로 유의미하지 않았다. 모형 2와 3에서 교수-학생 상호작용이 높을수록, 직원 관계 만족도가 높을수록, 학업적 자기효능감이 높을수록 탐색 및 검증의 능력은 높았다. 그러나 학업 경험 변인이 투입된 모형 4에서 해당 변인들의 영향력은 통계적 유의미성이 사라지고 반성적 학습만이 탐색 및 검증 능력과 정적인 영향을 나타내었다. 본 연구에서 탐색 및 검증을 측정하는 도구는 문제해결을 위해 필요한 데이터가 무엇인지 알고 찾아 그 진위를 가려내는 능력을 묻는 문항으로 구성하였다. 따라서 탐색 및 검증 능력이 높은 학생들은 자신이 해결해야 할 문제와 찾은 정보를 연결시켜 해당 정보가 문제해결을 위해 적절한지 고민하고, 더 적합한 정보를 찾기 위한 행동양식을 보일 것으로 추측할 수 있다. 따라서 자신의 학습 활동을 반추해보고 더 나은 학습법을 찾아보는 학습 방식인 반성적 학습의 경험이 높은 것이 탐색 및 검증 능력과 정적 관계를 나타낸 것으로 보인다.

넷째, 분석 및 활용을 종속변수로 한 경우 모든 모형이 통계적으로 유의미하였으며, 모든 모형에서 일관되게 예체능계열의 학생이 인문계열 학생에 비해 분석 및 활용 능력이 낮은 것으로 나타났다. 이는 예체능계열의 교육과정 및 내용의 특성상 데이터를 수집하고 분석하고 활용하여 과제를 하는 학습 경험이 적기 때문인 것으로 해석할 수 있으며, 전공별로 디지털 기술 사용에 차이가 있었다는 선행연구 결과(김태영, 2022)를 뒷받침하였다. 한편, 다른 모든 변수를 통제해도 학업적 자기효능감이 유의미하게 분석 및 활용 능력을 예측하고 있었던 반면 학업동기가 높은 학생이 분석 및 활용 능력이 낮다는 연구 결과는 학습자의 심리적 변인, 특히 내재적 동기가 대학생의 디지털 리터러시 역량을 긍정적으로 예측했다는 선행연구 결과(Greene et al., 2014; Kim, 2019)와 상반되었다. 학업동기는 본 연구에서 공부 그 자체에서 즐거움과 기쁨을 느끼는 정도를 묻는 문항으로 구성되어 있었는데 이러한 특성을 가진 학생들이 데이터 분석과 활용을 급변하는 사회라는 외부적 요구에 의한 활동으로 받아들여 해당 역량 발달을 위한 노력에 소홀했을 가능성으로 해석해본다. 아울러 수시 입학생보다 편입생이 분석 및 활용 능력이 높은 것으로 나타난 결과는 앞서 디지털 리터러시를 종속변수로 한 모형 분석 결과처럼 전공 특성상 데이터 분석 빈도가 높은 의약계열 학생 비율이 편입생에서 현저히 더 높은 것에서 비롯되었을 수 있다. 마지막으로, 반성적 학습을 많이 하는 학생이 분석 및 활용 능력이 높은 것으로 나타났는데 학습한 내용과 방법에 대해 끊임없이 반추하는 행동이 앞서 탐색 및 검증 능력뿐만 아니라 분석 및 활용 능력과도 연관이 있음을 밝혀 반성적 학습의 중요성을 강조하였다.

다섯째, 윤리의식을 종속변수로 했을 때 모든 모형이 종속변수를 유의미하게 설명하고 있었다. 모든 모형에서 여학생이 남학생보다 더 높은 윤리의식을 보이는 경향이 있었는데 이는 여성이 남성보다 디지털 리터러시의 다양한 하위요인에서 높은 성취 수준을 보인다는 선행연구(김태영, 2022; 백순근 외, 2009; 송원숙, 2021)와 일치한다. 또한, 다른 모든 변수를 통제했을 때 가계소득 수준, 다양한 교류 경험, 직원 관계 만족도, 학업적 자기효능감, 자기주도적학습은 통계적으로 유의미하게 윤리의식을 예측하고 있었다. 가계소득수준과 다양한 교류 경험은 윤리의식과 부적 관계가 있었고, 직원 관계 만족도, 학업적 자기효능감, 자기주도학습은 윤리의식과 정적 관계를 나타내었다. 디지털 윤리의식과 가계소득수준의 부적 관계는 안정임, 서윤경(2014)에서 소득수준에 따른 미디어 윤리의식에 차이가 없었다는 연구 결과와 차이가 난다. 그러나 같은 연구에서 윤리의식 외의 다른 미디어 리터러시 하위영역은 소득수준이 높을수록 점수가 높게 나타났다는 점을 본 연구 결과에 적용해보면 가계소득수준이 낮은 경우 디지털 리터러시 관련 경험이 낮아 윤리의식 역시 낮은 것으로 추측할 수 있다. 또한, 다양한 교류 경험이 낮은 디지털 윤리의식으로 이어지는 결과는 다른 사회 경험 변인인 직원과의 관계 만족도가 디지털 윤리의식과 정적인 관계를 가지는 것과 연결했을 때 의외의 결과라 할 수 있다. 본 연구에서 윤리의식을 구성하는 문항이 자료의 출처를 밝히고, 개인정보를 관리하고, 때와 장소를 고려하여 디지털 기기를 사용하는 능력이라는 점에서 배경이 다른 학생과 활발하게 교류하는 학생들은 그렇지 않은 학생에 비해 과제에 투자하는 시간이 상대적으로 적거나 타인과의 상호작용을 위해 디지털 환경에 노출되는 시간이 길다는 점 때문에 상대적으로 윤리의식에 위배되는 행동을 하는 빈도가 높았을 수도 있다.

여섯째, 학습활용 경험을 종속변수로 한 분석 결과 개인 배경, 사회적 경험, 학습자 심리 요인이 투입된 모형 3은 통계적으로 유의미하지 않았으며 다른 모형들은 모두 통계적으로 유의미하게 종속변수를 설명하였다. 모든 모형에서 여학생이 남학생보다 디지털 기기의 학습활용 경험이 높은 것으로 나타나 선행연구 결과를 지지하였다(김태영, 2022; 백순근 외, 2009; 송원숙, 2021). 다른 변수들을 모두 통제했을 때 자기주도학습과 협력학습 정도가 높은 학생이 학습활용 경험 점수가 높은 것으로 나타났다는 결과는 자기주도적으로 학습하는 학생들은 학습에 디지털 기기도 적극적으로 활용하며 협력학습을 할 경우 다른 친구들과 의사소통 목적으로, 또한 조별 과제에 대한 피드백을 위해 교수와 소통하는 목적으로 디지털 기기를 사용했기 때문으로 보인다.

이상의 연구 결과를 종합했을 때, 다음과 같은 실무적 제언을 할 수 있다. 먼저, 본 연구의 분석 결과는 디지털 리터러시 함양에 자기주도학습, 반성적 학습과 같은 능동적이고 심층적인 학습이 중요한 영향을 미침을 보여준다. 따라서 대학에서는 디지털 리터러시 함양을 위한 교과목과 프로그램들이 기존의 지식 전달 위주의 강의식 수업으로 이루어져 있는지 점검하고, 학생들이 스스로 학습할 수 있는 기회를 제공하고 자신의 학습에 대해 반성적인 태도로 임할 수 있는 교수-학습 방법을 적용할 필요가 있겠다. 예를 들어, 학기 초반에 학생들이 자신의 상황에 맞는 문제를 설정하여 필요한 데이터를 탐색하고 평가하고 재구성하는 과정을 일지 형식으로 작성해 문제해결 과정에서 들었던 의문과 시행착오 및 성과를 지속적으로 반추하고 다음 학습으로 이어지게 하는 방식을 들 수 있겠다. 둘째, 연구 결과 전공에 따라 차이가 있는 디지털 리터러시의 하위요인들이 있었다. 인문계열(공학계열에 비해)과 예체능계열(인문계열에 비해) 학생들이 각각 디지털 숙련도와 분석 및 활용 능력의 점수가 낮았는데 이는 해당 전공 특성이 반영된 결과일 것이다. 그러나 디지털 프로그램의 활용과 데이터 분석 능력은 전공에 상관없이 디지털 정보 사회에 적응하기 위해 업무에 필수적인 역량으로 여겨지므로(Law et al., 2018; OECD, 2015), 각 계열 학생이 특히 어려움을 느끼거나 학습 동기가 없는 부분이 무엇인지 파악하고 그 중 졸업 후에 학생들이 활용할 가능성이 높은 부분에 대해서는 교육 프로그램에, 특히 전공에 관련 없이 이수할 수 있는 교양 교과목에 추가할 필요가 있다. 예를 들어, 본 연구의 사례가 된 K 대학교처럼 디지털 리터러시 입문 수업을 교양 필수로 지정하여 모든 전공 학생이 수강하도록 하는 방법이 있겠다. 또한, 협동학습이 디지털 기기의 학습활용 경험을 높인다는 본 연구의 분석 결과에 근거해, 공학계열 학생들이 인문계열 학생들에게 코딩이나 통계분석 프로그램을 멘토링하는 학습 공동체를 활성화시켜 학생들이 협력적이고 주도적으로 디지털 능력을 높이는 경험을 제공하는 방법을 교양교육과 비교과 프로그램 등을 통해 시행할 것을 제안해본다. 셋째, 학업 경험 변인이 투입되기 전에는 교수-학생 상호작용과 직원과의 관계 만족도가 디지털 리터러시의 여러 요인에 정적 관계가 있었다는 결과는 다른 여러 교육성과와 마찬가지로 디지털 리터러시 함양을 위해서도 교내 구성원들과 양질의 사회적 관계를 맺는 것이 중요함을 재차 확인하며 교내 구성원들이 학생들과 상호작용을 할 기회를 제공하도록 관심을 요청한다. 따라서 디지털 리터러시 교육을 위해서는 자유로운 질의응답이 이루어질 수 있는 교육환경을 만드는 것이 중요할 것이며, 교수자와 학생, 직원과 학생 간의 상호작용을 할 수 있도록 교육과정을 구성할 필요가 있다.

본 연구는 대학생의 디지털 리터러시 발달에 영향을 미치는 요인을 탐색하고, 학생 참여 변인의 중요성을 재확인했다는 점에서 의의가 있다. 본 연구 결과가 디지털 리터러시 함양을 위한 교과목 설계 및 교육환경 구축에 시사점을 줄 것을 기대하며 마지막으로 연구의 제한점과 후속 연구를 위한 학술적 제언을 하자면, 첫째, 본 연구는 지방 중소규모의 단일 대학을 대상으로 하여 연구 결과가 다른 지역, 대규모 대학의 학생에게도 적용된다고 할 수 없다. 따라서 후속 연구자들은 여러 특징의 대학에 재학 중인 학생의 디지털 리터러시에 영향을 미치는 요인에 대한 경험적 증거를 축적해 비교⋅분석할 필요가 있겠다. 둘째, 본 연구에서는 2차 자료를 사용했기 때문에 학생 참여 변인을 설정할 때 데이터가 허락하는 범위 내에서 선택이 가능했다는 한계가 있다. 따라서 본 연구에 포함된 학생 참여 변인들 외에도 학생 성과에 영향을 미치는 다른 변인들을 투입해 디지털 리터러시에 영향을 미치는지 분석을 해볼 것을 제안한다. 셋째, 본 연구는 양적 분석을 하여 독립변수들이 종속변수의 변화에 영향을 미치는 이유에 대해 파악할 수 없었다. 디지털 리터러시 상위⋅중위⋅하위 집단을 나누어 그들의 어떤 특성과 대학 경험이 어떠한 이유로 디지털 리터러시 수준에 영향을 미쳤는지 심층적으로 파악하는 연구도 의미 있을 것이다. 마지막으로, 본 연구의 분석 결과로 나타난 학업 경험 변인의 중요성에 바탕해, 자기주도학습, 반성적 학습, 협력학습 등의 학습자 중심 교수법과 학습법을 이론적 배경으로 하여 해당 교수-학습법의 어떤 요인이 디지털 리터러시의 변화에 영향을 주었는지 구체적으로 탐색하고 그 연구 결과를 반영해 설계한 수업의 효과를 분석하는 연구도 제안해본다.