CQI 기반 강의평가 문항에 대한 교수자-학생 인식 차이와 학업성취도의 관계 분석

An Analysis of the Relationship Between Instructor-Student Perception Gaps in CQI-Based Lecture Evaluation Items and Academic Achievement

연구목적: 본 연구는 CQI(Continuous Quality Improvement) 기반 강의평가 체계를 활용하여 교수자와 학생 간 강의평가 문항에 대한 인식 차이를 실증적으로 분석하고, 이러한 차이가 학업성취도(평균 학점)에 미치는 영향을 규명하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 2023학년도 1학기부터 2024학년도 2학기까지 K대학교에서 수집된 강의평가 및 CQI 데이터를 활용하였으며, 기술통계, 대응표본 t-검정, Pearson 상관분석, 단순회귀분석, 고득점 및 저득점 교수자군 간 독립표본 t-검정을 실시하였다. 연구결과: 전체 9개 강의평가 문항 중 6개 문항에서 교수자의 자가 평가 점수가 학생 평가보다 높게 나타났고, 이 중 5개 문항은 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 교수자 자가 평가와 학생 평가 간에는 모든 문항에서 유의한 정적 상관이 나타났으며, 상관계수는 중간 이하 수준이었다. 교수자-학생 간 점수 차이는 학업성취도에 유의한 부적 영향을 미쳤으나, 회귀모형의 설명력은 낮았다. 고득점 교수자군은 자가 평가와 학생평가 간 점수 차이가 작았고, 저득점 교수자군은 자가 평가가 상대적으로 높아 인식 격차가 크게 나타났다. 결론: CQI 기반 강의평가 체계는 교수자와 학생 간 인식 차이를 문항 단위에서 진단하고, 수업 개선을 위한 체계적 환류 도구로 기능할 수 있음을 실증적으로 확인하였다. 또한 강의평가 데이터를 활용한 교수자 역량 진단 및 수업 질 향상을 위한 기초자료로서의 활용가능성을 보여준다.

Purpose: This study aimed to empirically analyze the perception gap between instructors and students regarding lecture evaluation items based on the Continuous Quality Improvement (CQI) system and to analyze how this gap affects academic achievement, as measured by students’ average grades. Methods: Lecture evaluation and CQI data collected at K University from the first semester of 2023 to the second semester of 2024. Descriptive statistics, paired sample t-tests, Pearson correlation analyses, simple linear regression analyses, and independent sample t-tests comparing high- and low-performing instructor groups were conducted. Results: Among the nine evaluation items, instructors' self-ratings were higher than students’ ratings on six items, five of which showed statistically significant differences. All items revealed significant positive correlations between instructor and student scores, however, the strength of these correlations ranged from moderate to low. The perception gap had a significant negative effect on academic achievement; however, the explanatory power of the regression model was limited. Additionally, the high-performing instructor group showed smaller gaps between self- and student evaluations, while the low-performing group exhibited larger gaps, indicating overestimation in self-assessment. Conclusion: The CQI-based lecture evaluation system is effective in diagnosing instructor-student perception gaps at the item level and serves as a practical tool for structured feedback and instructional improvement. The findings underscore the value of CQI data as a foundation data for evaluating teaching effectiveness and enhancing faculty development.