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교사협력은 교사들이 학교의 동료 교사들과 교수 전략을 공유하고 서로의 교수 활동에 피드백을 주며 공동으로 교수자료를 개발하는 활동 등을 일컫는다[12]. 개별 학교현장의 상황을 이해하는 동료교사들과의 이러한 협력적 상호작용을 통해 교사들은 자신의 수업을 성찰하고 이를 통해 자신이 처한 학교 맥락에 부합되는 수업개선 방안을 모색할 수 있게 된다[12]. 이러한 교사협력은 교사들이 새로운 교육과정을 실행하거나 교수 전문성을 향상시키는 데 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다[9],[10],[13].

교사협력은 또한 수업에서 ICT 활용도를 높이는 것으로도 나타났다[6],[7]. 중학교 과학교사를 대상으로 한 김영인과 최병순의 연구는 디지털 기술이 학교에 도입되던 시기에 교사들이 교사협력을 통해 ICT 활용에 대한 인식을 바꾸고 수업에서 ICT를 더 많이 활용하게 되는 과정을 보여주고 있다[14]. 구체적으로 교사들이 다양한 ICT 기기를 활용하는 동료 교사의 수업을 관찰하고 함께 교육자료를 수집하는 과정에서 흥미와 관심이 높아졌고 ICT 활용에 대한 명확한 교육 목적을 갖고 수업에서 사용 빈도를 높이는 것으로 관찰되었다[14]. 요컨대 교사협력은 교사들이 ICT 활용이라는 새로운 교육방법에 대한 지식과 경험을 공유하고 교수 전략을 개발하면서 수업에서 ICT 활용을 촉진시킬 수 있는 학습과정으로 나타났다.

교사협력과 수업에서 ICT 활용과의 관계를 분석한 연구가 꾸준히 실행되어 온 것과는 대조적으로 아직까지 ICT 활용을 위한 교사협력을 촉진시킬 수 있는 요인에 대한 실증연구는 드문 편이다. 교수·학습에서 ICT 활용을 위한 교사들 간 협력에 영향을 미치는 요인을 포괄적으로 다룬 연구로는 Schulz-Zander와 Eickelmann의 연구가 있다[11]. 장기간 ICT를 교수·학습·평가에 활용해 온 독일 초·중등학교를 대상으로 ICT 활용을 위한 교사협력에 영향을 미치는 요인들을 양적 자료와 질적 자료를 활용하여 광범위하게 탐색한 연구이다[11]. Schulz-Zander와 Eickelmann에 따르면 ICT 활용을 위한 교사협력에 기여하는 요인으로는 ICT 활용 기술과 지식을 향상시키고자 하는 교사 개인의 동기, 교사들간 협력적 환경, 학교 안팎에서 제공되는 교사 연수, 학교장의 ICT 관련 전문성 강화를 위한 지원, 지역교육청의 지원, 그리고 외부 기관과의 협력관계로 조사되었다[11]. ICT 활용을 위한 교사협력을 저애하는 요인으로는 교사 수준에서는 ICT 활용에 대한 부정적 인식과 교수 전문성 부족, 학교 수준에서는 ICT 관련 물리적 자원과 교육자료 부족, 교사협력과 교사 연수에 지속적으로 참여하기 위한 시간 부족 등으로 나타났다[11].

국내 연구로는 국제비교인 ICILS 2018를 분석한 연구에서 우리나라 중학교 교사들이 ICT를 빈번하게 활용하거나 학교에 이용가능한 ICT 자원이 많다고 인식할수록 ICT 활용을 위한 교사협력에도 더 활발히 참여하는 것으로 나타났다[7]. 박상욱 외 연구는 Schulz-Zander와 Eickelmann에서 저애 요인으로 지적된 ICT 자원 부족, 교사 전문성 부족 문제가 완화될 경우 ICT 관련 교사협력에 긍정적 영향을 미칠 수 있다는 점에서 비슷한 결과를 보였다고 할 수 있다. 하지만 박상욱 외 연구는 교사 수준 요인에만 집중하고 학교 요인을 광범위하게 살피지 못했다는 한계가 있다. 또한 교사 변인도 교사협력과 관련될 수 있는 ICT 인식이나 교사연수 등 선행연구에서 나타난 다양한 요인을 살펴보지 못했다는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구는 국내선행연구에서 드러난 교사 요인과 더불어 학교 차원에서 ICT 활용을 위한 교사협력을 촉진시킬 수 있는 요인을 탐색해보고자 한다. 다음 장에서는 ICT 관련 학교 요인들에 대한 다양한 정보를 제공하고 있는 ICILS 2018에 대한 분석 과정을 제시하였다.

ICILS 2018은 중학교 2학년(학생 평균 나이 13.5세)을 대상으로 학생들의 디지털 소양(CIL, computer and information literacy)과 컴퓨팅 사고력(computational thinking)을 평가한 국제비교연구이다[7]. 2013년을 시작으로 5년마다 실시되고 있으며, 가장 최근인 2023년 평가 결과는 2024년 말에 발표될 예정이다. 본 연구에 사용된 2번째 주기인 ICILS 2018은 현재 접근 가능한 가장 최신 자료이며, 우리나라를 비롯해 12개국과 2개 지역이 참여했다[15]. ICILS 2018은 먼저 학교 크기, 학생 구성, 지역 등 학교 특성을 고려하여 150개 학교를 표집한 후 표집된 학교에서 학생 20명, 교사는 15~20명 정도를 표집하는 2단계 층화표집을 실시하였다. 우리나라는 150개 학교에서 2학년 과목 담당 교사 2,159명, 학생 2,875명이 참여했다. 본 연구를 위한 자료에서는 교사 설문을 제공하지 않은 3개교를 제외하여, 최종적으로 147개 중학교, 교사 2,127명을 분석 대상으로 하였다.

ICILS 2018은 학교를 먼저 표집한 후 학교별로 교사를 표집하는 과정을 거쳤다. 교사가 학교에 내재해 있는 이런 위계 자료에서는 같은 학교에 소속된 교사 사이의 유사성으로 인해 표준 오차를 낮게 평가할 가능성이 있다[17]. 따라서 표준 오차를 보정하기 위해 샌드위치 추정량(sandwich estimator)을 적용하는 회귀분석을 사용하여 군집강건표준오차(cluster-robust standard error)를 구했다[18],[19]. 위계 자료 분석에는 많은 경우 다층모형이 선호되는 편이다[18]. 다층모형을 위해서는 보통 군집당 관측치가 최소한 10개 이상이 확보되어야 안정적으로 표준오차를 추정할 수 있는 것으로 알려져 있다[20]. 본 연구의 분석 자료에서 각 학교의 평균 교사수는 14.14명이지만, 최소 5명에서 최대 19명까지 교사수가 10명 미만인 학교들이 포함되어 있다. 샌드위치 추정량은 군집 크기에 영향을 받지 않고 군집 수만 약 25개 이상 확보되면 안정적으로 표준오차를 추정할 수 있다[18]. 또한 ICILS 2018 분석 지침에서도 학교 당 교사 수가 다층모형 사용에 적당하지 않을 수 있다는 점을 명시하고 있다[16]. 따라서 본 연구에서는 자료의 위계 구조와 일부 학교의 불충분한 교사 수를 함께 고려하여 샌드위치 추정량을 사용하는 회귀분석을 사용하였다. 또한 ICILS 2018 지침에 따라 교사 자료 분석 자료에 필요한 가중치(TOTWGTT)를 사용했다[16]. 우리나라의 경우 농촌학교와 남학교, 여학교가 과표집되었다[21]. 가중치는 이처럼 과표집된 학교의 응답이 분석 결과에 상대적으로 높게 반영되는 문제와 무응답으로 인한 추정치 편향 가능성을 낮추는 역할을 한다[21].

표 2 마지막 열에 제시된 대로 분석모형에 투입된 일부 변인들에 결측치가 있다. 결측치로 인한 정보의 체계적인 손실을 방지하기 위해 다중대체법(multiple imputation)을 사용하였다[22]. 결측치 비율이 교사의 ICT 활용 수준(T_ICTPRAC)에서만 5%이고, 나머지는 1%가 안 되는 낮은 수준이기 때문에 데이터세트 10개를 생성하였다[22]. 또한 대체값의 분포는 분석 모형에 투입된 독립 변수를 사용해 예측하였다[22]. 본 연구의 분석에 사용된 통계분석 프로그램인 Mplus 8.0에 대체값 산출 과정에서 자료의 위계 구조를 고려하는 기능이 있어 이를 활용하였다[23]. 통계프로그램으로는 자료 전처리에는 SAS 9.4, 그리고 다중대체법 적용 및 최종 분석에는 Mplus 8.0을 사용하였다. 분석모형에는 교사 요인과 학교 요인을 순차적으로 투입하였다. 다음 장에서 자료의 기술통계와 분석 결과를 보고하였다.

표 2는 분석모형에 투입된 변인들에 대한 기술통계이다. 우리나라 중학교 교사 절반 이상이 교원양성과정에서 ICT를 배웠거나(55%), 교수·학습에서 ICT를 활용하는 법을 배운 것(57%)으로 나타났다. 교사와 학교 변인 중에 각 문항별 교사 응답에 IRT를 적용하여 산출한 척도 점수들은 ICILS 2018에 참여한 12개국과 2개 지역 전체 평균이 50이 되도록 변환한 것이다. 따라서, 표 2에 제시된 각 변인별 척도 점수 평균은 전체 참여국 평균(50점)을 기준으로 우리나라 교사와 학교 요인별 점수를 비교할 수 있도록 해준다.

대부분 요인들이 전체 평균에 근접하고 있으나, 교사의 비구조화된 학습(T_PROFREC), 학교장이 하드웨어 자원 확충을 중시하는 정도(P_PRIORH), 학교 ICT 담당자가 보기에 하드웨어(C_HINRES) 또는 교수자원 부족(C_HINPED)으로 인한 저해 정도(점수가 높을수록 저해 정도가 높음)는 전체 참여국 평균에 비해 상대적으로 낮게 나타났다. 반면, 학교장의 학생 ICT 역량 개발의 중요성에 대한 인식(P_VWICT), 학교장이 교사에게 교수활동에서 ICT를 사용할 것을 기대하는 정도(P_EXPLRN), 학교 ICT 담당자가 본 사용가능한 SW 자원 수준(C_ICTRES)은 참여국 평균보다 상대적으로 높게 나타났다.

표 3은 분석 모형의 결과로, 교사와 학교 변인에 대한 회귀 계수를 보여주고 있다. Model 1에서는 교사 변인만을 투입하였고 Model 2에서 학교 변인을 추가로 투입하여 교사 변인의 회귀 계수가 어떻게 변화하는지 살펴보았다.

먼저, 교사의 특성에 따른 ICT 활용을 위한 교사협력 정도를 살펴보면, 여성 교사들이 남성 교사들에 비해 상대적으로 교사협력에 더 많이 참여하는 것으로 나타났다. 교사 연령대별 유의미한 차이는 발견되지 않았다. 또한 교원양성과정에서 교수·학습에 ICT 활용법을 배운 경험(Tch_ICT)이 있는 교사가 배운 경험이 없는 교사들에 비해 상대적으로 높은 교사협력 수준을 보여주었다. 반대로 교원양성과정에서 교수·학습과는 무관하게 ICT를 배운 경우는 통계적으로 유의미한 차이를 보여주지 않았다.

교사학습 영역에서는 비구조화된 교사학습에 많이 참여할수록 교사협력 수준도 높은 것으로 나타났다. 구조화된 교사연수의 경우는 교사 변인만 투입되었을 때 유의미한 차이를 나타내지 않은 반면, 학교 변인까지 추가로 통제했을 때는 교사협력과 유의미한 정적 관계를 보여주었다. 즉, 비구조화된 교사학습과 마찬가지로 구조화된 교사 연수에 많이 참여할수록 교사협력 수준도 높아지는 것으로 나타났다. 하지만 Model 2의 결과에서 두 회귀계수를 비교해보면, 비구조화된 교사학습의 효과 크기가 상대적으로 큰 것을 알 수 있다. 구체적으로 비구조화된 교사학습와 구조화된 교사연수 각각에서 표준 점수가 1 표준편차 증가할 때마다 교사협력 척도 점수는 각각 1.52와 0.61씩 증가하는 것으로 나타났다.

ICT 활용과 관련하여 교사의 긍정적 인식(T_VWPOS), 자기 효능감(T_ICTEFF), 수업에서 ICT 활용 정도(T_ICTPRAC), 그리고 학교의 ICT이용가능성에 대한 인식(T_RESRC)은 모두 교사협력과 정적 관계를 나타내었다. 다시 말해 교사가 수업에서 ICT 활용이 학생들에게 도움이 된다고 긍정적으로 인식하거나, 실제로 수업에서 ICT를 많이 사용하거나, ICT 사용에 대한 자신감이 있거나, 학교에 이용가능한 ICT 자원이 많다고 인식할수록 교사협력 수준도 높은 것으로 나타났다. 교사 변인에서 주목할 점은 상대적으로 다른 어떤 변인보다도 교사가 학교에 이용가능한 ICT 자원이 많다고 인식할수록 교사협력 수준이 높다는 점이다. 구체적으로 학교의 ICT 이용가능성 표준 점수가 1 표준편차 증가할 때마다 교사협력 척도 점수는 3.19씩 증가하는 것으로 나타났다.

다음은 학교 요인에 따른 ICT 활용을 위한 교사협력 정도를 살펴보고자 한다. 먼저, 학교 특징으로는 학생 수가 300명씩 증가할 때마다 교사협력 척도 점수가 0.65씩 증가하는 것으로 나타났다. 반면 학생구성원의 사회경제적 수준 평균은 유의미한 차이를 나타내지 않았다. 학교가 속한 지역사회의 경우에도 대도시와 비교하여 읍면 지역과 소도시 학교들이 유의미한 차이를 보이지 않았다.

다음으로 학교장 변인을 보면, 학교장이 교육결과로서 학생 ICT 역량 개발이 중요하다고 인식하거나(P_VWICT), 동료교사의 협업과 학부모와 학생과의 소통에 ICT를 사용할 것에 대한 기대감이 클수록(P_EXPTCT), 해당 학교 교사들의 동료교사와의 협력 수준도 높아지는 것으로 나타났다. 반면, 학교장이 교수활동에 ICT를 사용할 것을 기대하는 정도(P_EXPLRN)가 높을수록 오히려 교사협력 수준은 낮아지는 것으로 나타났다. 학교장이 하드웨어 자원 확충(P_PRIORH)이나 교사전문성 향상을 위한 자원 확충(P_PRIORS)을 중시하는 정도는 교사협력과 유의미한 관계를 보이지 않았다.

ICT 담당자가 본 학교 ICT 자원 수준에 관련된 3개 변인은 모두 교사협력과 유의미한 관계를 보이지 않았다. 다음 장에서는 교사와 학교 변인이 모두 투입된 모형의 분석 결과를 토대로 ICT 활용을 위한 교사협력에 기여하는 교사와 학교 요인에 대해 논의하였다.