학생 특성과 컴퓨터·정보 소양: 설명적 문항반응모형을 활용한 ICILS 2023 및 ICILS 2018 분석

Student Characteristics and Computer and Information Literacy: Evidence from ICILS 2023 and 2018 Using an Explanatory Item Response Model

국제적으로 중학생의 컴퓨터·정보 소양이 하락하는 추세에도 불구하고, 우리나라 중학생의 컴퓨터·정보 소양 수준은 여전히 최상위권을 유지하고 있다. 본 연구에서는 ICILS 2023과 2018의 추이 모듈에 설명적 문항반응모형인 latent regression Rasch 모형을 적합하여, 주기별 학생 특성과 컴퓨터·정보 소양 문항 응답 간 관계를 분석하였다. 성별, 사회경제적 배경, 컴퓨터 사용 기간, 일반 ICT 자아효능감, 긍정적 ICT 인식, 교내 ICT 교육 여부 등 총 6개의 학생 특성 변수를 투입한 결과, ICILS 2023에서는 ICT 교육 여부를 제외한 모든 변수가 컴퓨터·정보 소양 정답 확률에 통계적으로 유의한 관계를 나타냈다. 반면, ICILS 2018에서는 대부분의 결과가 ICILS 2023과 유사하였으나, ICT 교육 여부 변수는 오히려 부적으로 유의한 관계를 보였다. 결론에서 연구 결과와 우리나라의 교육과정을 연계하여 시사점을 도출하고 연구의 제한점을 제시하였다.

Despite the global decline in computer and information literacy (CIL), Korean middle school students have continued to perform at the highest levels. To examine the relationship between student characteristics and CIL, this study fitted a latent regression Rasch model among explanatory item response models to the trend modules of ICILS 2023 and 2018, respectively. Six common student-level variables were analyzed: gender, socioeconomic background, computer use duration, general ICT self-efficacy, positive ICT perception, and ICT education experience (presence or absence). As results, all the ICILS 2023 variables except ICT education experience-which was not statistically significant-showed significant relationships with CIL. In contrast, while the patterns for the other variables in ICILS 2018 were similar to those in ICILS 2023, ICT education experience was found to be negatively associated with CIL. The study elaborates on the implications of the findings in relation to Korea’s national curriculum, and also addresses its limitations.