한국과 미국 교사의 개별화 및 디지털 활용 수업 특성 및 영향 요인 분석

Teachers’ cluster in personalized and ICT-based instruction in Korea and the USA

본 연구는 한국과 미국 교사의 개별화 및 디지털 활용 수업의 양상을 비교하고, 이에 영향을 미치는 변인들을 탐색하기 위해 수행되었다. PISA 2018 데이터를 활용하여 교사의 개별화 및 디지털 활용 수업에 대한 K-평균 군집분석을 수행한 결과, ‘개별화 고수준, 디지털 고수준’(한국 10.9%, 미국 51.0%), ‘개별화 저수준, 디지털 고수준’(한국 22.9%, 미국27.9%), ‘개별화 고수준, 디지털 저수준’(한국 22.8%, 미국 15.6%), ‘개별화 저수준, 디지털 저수준’(한국 43.4%, 미국 5.6%)의 4개 군집이 도출되었다. 국가별 다항 로지스틱 회귀분석을 수행한 결과, 한국은 읽기 교수법, 교사 협력, 디지털 활용 학교 정책이, 미국은 읽기참여독려 교수법, 개별화 전문성 계발, 학교평균 읽기 성취도 및 사회경제적 지위가 교사 군집에 영향을 끼치는 것으로 나타났다.

This study aims to analyze clusters of teachers' personalized and ICT-based instruction in South Korea and the United States and to explore the variables influencing these clusters. The K-means cluster analysis using PISA 2018 data identified four clusters: ‘High Personalization, High ICT Use’ (Korea 10.9%, U.S. 51.0%), ‘Low Personalization, High ICT Use’ (Korea 22.9%, U.S. 27.9%), ‘High Personalization, Low ICT Use’ (Korea 22.8%, U.S. 15.6%), and ‘Low Personalization, Low ICT Use’ (Korea 43.4%, U.S. 5.6%). The multinomial logistic regression analysis revealed that teaching methods encouraging reading participation and strategy, teacher cooperation, and school ICT policies significantly affected teacher clustering in Korea. For U.S. teachers, teaching methods encouraging reading participation, professional development activities related to personalized instruction, and the school's average reading achievement and SES affected teacher clusters.