서울대학교 대학생의 지식혼돈에 따른 미래의 지식활용 차이 예측

오상영1), 문철상2), 박영식3), 박종공4), 강인묵5), 김중곤6), 표영호7), 오경임8), 최영9)

서울대학교 문헌지식정보최고위과정 제5기 제6분과, 1)Sang-Young Oh(corresponding author), 2)Chul-Sang Moon, 3)Young-Sik Park, 4)Jong-Gong Park, 5)In-Muk Kang, 6)Jung-Gon Kim, 7)Young-Ho Pyo, 8)Kyung-Im Oh, 9)Young Choi

<  목     차  >

Ⅰ. 서론 1. 연구의 배경 2. 연구 목적 및 방법 Ⅱ. 이론 연구 1. 지식의 의미 및 형태 2. 지식의 혼돈 3. AHP 기법 Ⅲ. 연구의 설계 1. 측정 변수의 조작적 정의 2. 연구 가설	Ⅳ. 연구 결과 1. 자료수집 및 타당성 검증 2. 기초 통계 분석 3. 가설의 검증 4. 지식활용의 관점 간 차이 분석 Ⅴ. 결론 1. 결론 2. 연구의 한계점 <참고문헌>

초  록

한국 대학생의 ‘직접 알고 있는 지식‘과 ‘찾을 수 있는 지식‘의 지식 습득 선호도에 따라 집단을 구분하였다. 구분되어진 선호 유형의 집단 간에 미래에 나타날 지식 활용의 용도, 효과, 용이성에 대한 기대를 예측하였다. 이러한 미래에 나타날 지식 활용에 대한 예측된 기대가 집단 간의 차이를 보이는지 분석하였다. 결과적으로 대학생의 지식 습득 선호도에 따라서 1)미래 시점에서 지식 활용의 다양성을 넓히는 것은 차이가 없고, 2)지식 활용의 효과를 기대하는 것과 3)지식의 지속적인 창출이 용이성에는 차이가 있는 것으로 나타났다.

키워드: 지식, 지식혼돈, 지식습득선호도, Knowledge, Chaos of Knowledge

Ⅰ. 서론

1. 연구의 배경

최근 지식정보시스템이 발전함에 따라‘직접 알고 있는 지식’과‘찾을 수 있는 지식’사이에서 어느 쪽이 더 중요한 것인가에 대한 논쟁이 증대되고 있다[4][17]. 신영복(2001)은 지식이 상품이라는 인식, 지식은 새로워야 한다는 인식, 지식과 지식인에 대한 신뢰집단이 없다는 인식이 지식을 혼돈하는 이유라고 주장한다. 세계적인 경영컨설턴트인 Nicholas G. Carr(2011)는 ‘생각하지 않는 사람들(The Shallows)’에서 인터넷이 우리 스스로 깊이 알고자 하는 능력, 우리의 사고 안에서 독창적인 지식이 피어오르게 하거나 풍부하고 색다른 일련의 연관관계를 구축하고자 하는 노력을 축소시켜 사람들의 뇌 구조를 바꾸고 있다고 역설하였다. 이에 반해 쇼팬하우어는 “읽은 것을 모두 기억하기를 바라는 것은 먹은 것을 모두 몸에 지니고 다니기를 바라는 것과 같은 것”이라고 주장하였다. 플라톤(BC 4c)의 저서 파이드로스(phaedrus)에서 나타나는 지식에 관한 내용은 다음과 같다. 이집트의 신 테우스가 이집트 사람들에게 글쓰기를 권장하면 더욱 현명해지고 기억력을 향상시킬 것이라는 주장하였다. 그렇지만 이집트 왕 타무스는 이집트 사람들이 글을 쓰게 되면 글에 의존하므로 더는 기억하지 않으려고 하여 오히려 기억 활동이 멈춰질 것이라고 주장하여 약 2,500년에도 최근에 이슈가 되고 있는 지식의 혼돈 현상과 유사한 사고가 있었음을 알 수 있다[4].

직접 알고 있는 지식(Knowledge)이 중요하다는 연구자들은 지식의 다양한 활용, 재창출, 공유, 그리고 다시 기억하는 순환관계 속에서 인간과 사회의 발전을 이룬다고 생각한다[12][8][16]. 그러나 찾을 수 있는 지식이 중요하다는 연구자들은 지식정보시스템이 없던 과거 때보다 중요한 지식정보 활용이 용이해졌고, 실제로 연구자도 많아졌으며, 그러한 결과로 도서관 운영도 지식을 찾는 시스템에 집중하는 것이라고 주장한다[2][3]. 본 연구는 이와 같이‘직접 알고 있는 지식’과‘찾을 수 있는 지식’사이에서 어느 쪽이 더 중요한 것인가에 대한 혼란성을 지식의 혼돈(Chaos of Knowledge)으로 정의하였다.

2. 연구 목적 및 방법
본 연구는 직접 알고 있는 지식을 선호하는 사람과 찾을 수 있는 지식을 선호하는 사람의 미래의 지식 활용 방법에 대한 생각의 차이가 있는지 예측하는 것이다. 이를 위해 지식 혼돈에 대한 그룹을 구분하고, 그룹 간에 지식 활용에 대한 인식 차이를 검증하기 위한 가설을 수립한 후 실증 분석을 통해 가설을 검증하는 방식으로 연구하고자 한다. 연구의 대상은 한국 대학생들로 정의하고, 이를 위해 서울대학교 재학생을 단순임의추출 방식에 의한 표본 조사를 실시하여 표본 응답을 통해 통계적 검정을 하고자 한다. 본 연구는 최근에 등장한 이슈이므로 기존에 많은 연구가 이루어진 분야가 아니다. 따라서 연구 모형은 지식 연구와 관련된 선행 연구를 통해 도출하고, 측정에 활용하고자 하는 변수는 선행 연구에서 제시된 항목 외 연구자가 추가로 제시하는 항목으로 설계하였다. 분석 방법으로는 사전조사를 통해 측정 변수의 변별력, 다중공선성 등의 설문 항목의 타당도를 높이기 위해 탐색적 요인분석(Factor Analysis)을 실시하였으며, 도출된 요인(독립변수와 종속변수)간의 상관분석(Correlation Analysis), 평균분석(t-test) 등을 통해 연구 모형을 검증하였다. 기타 분석을 위해 기초통계량 분석 및 교차분석 등을 실시하였다.

Ⅱ. 이론 연구

1. 지식의 의미 및 형태
지식은 학자마다 다양하게 정의되고 있지만 紺野登(1995)은 지식과 정보를 비교하면서 지식은 스톡(Stock)형태로 체화되어 자산형태의 정보이고, 정보는 플로(Flow) 형태로 인지 후 사라져 가치를 상실하는 것으로 정의하였다. 따라서 인간이 인지하는 정보에 대해 취사선택을 하여 획득된 정보를 가공, 재구성, 축적, 판단과정을 통해 행동으로 옮겨져 유용한 가치창출로 이어질 때 비로소 지식으로서 의미를 갖게 되는 것이라 정의하였다[21].
또한 선행 연구자들은 지식의 형태에 대한 연구에서 지식을 객체(Subject)로 판단하는 경우에는 암묵지(Tacit)와 형식지(Explicit)로 분류하였고, 지식의 형성과정을 중시하는 경우에는 지식의 생성과 공유, 재창출까지의 과정을 중시하였다[5][11][1]. Polanyi (1966)[10]는 암묵지 지식에 대한 중요성을 제시하였고, Nonaka & Takeuchi(1995)[5]는 지식을 형식지와 암묵지로 분류하고 형식지는 주로 언어, 숫자, 그림 등을 통해 가능한 외부적으로 과학적인 방법을 통해 표현하고자 하는 지식으로 정의하였다. 특히 암묵지는 아이디어, 가치관, 감정 등과 함께 포함되어 있는 것이 특징이어서 개인적이고 주관적인 통찰을 통해 습득한 것으로 특별히 표출할 방법을 찾지 못해 표현이 어려운 것으로 개인의 행동과 경험을 통해 형성한다고 발표하였다 (Nonaka & Konno, 1998)[7]. 또한 紺野登 외(1995)는 지식을 첫째, 암묵지와 형식지, 둘째, 감각적지식, 경험적지식, 과학적지식, 셋째, 사실적지식과 방법적지식으로 분류하였다[21]. 특히 紺野登 외의 분류 중 사실적지식은 ‘어느 것을 알고 있다(Knowing that)’는 개념이고, 방법적지식은 ‘방법을 알고 있다(Knowing how)'로서 아는 지식과 찾는 지식으로 분류하였다. 국가적 언어의 특징 중에는 한국어와 영어에서는 지식을 Knowledge, 한단어로 표현하지만 프랑스어에서는 Conntaitre(안다)와 Savoir(방법을 안다)로 구분하여 사용되기도 한다[15]. 또한 Nonaka & Takeuchi(1995)는 지식변화 형태에 대한 연구에서 지식창조과정을 SECI 모델로 발표하였다. SECI 모델은 암묵지와 형식지의 상호작용을 통하여 지식창조의 활동이 이루어지는 것으로 기초로 한다. 새로운 형식지에 대하여 사람이 인식한 후 스스로 다시 암묵지로 변화시킨다는 개념의 Process를 정립하였다. SECI 모델은 4개의 Process로 이루어졌으며 암묵지에서 암묵지로 변환되는 Socialization(공동화), 암묵지에서 형식지로 변환되는 Externalization(표출화), 형식지에서 형식지로 전환되는 Combination(연결화), 형식지에서 암묵지로 전환되는 Internalization(내면화) 등의 단계로 구분하였다. [그림 1]과 같이 개인과 사회는 이 4가지 SECI 모델의 상호작용을 통하여 지식이 성장한다고 주장하였다. 그러나 Nonaka가 제시한 SECI 모델은 각 과정이 추적하기 어렵고 측정할 수 없기 때문에 지식에 대한 접근하기 어려운 점이 있다.

[그림 1]  SECI 모형

* 개인(I), 집단(G), 조직(O)

출처: Nonaka. I. & Takeuchi H.(1995)[8]

2. 지식의 혼돈
지식 연구에 대한 많은 연구 결과를 제시한 Nonaka Ikujiro(1991)는 지식은 인간에 체화해 있는 것으로 새로운 제품과 서비스를 창출할 수 있는 모든 지적능력이라고 정의하였다[6]. 또한 피터드럭커는 1960년대에 지식작업(Knowledge work) 또는 지식근로자(Knowledge worker)라는 용어를 만들었다. 그는 이론적인 지식보다는 응용지식 또는 현장지식의 중요성을 강조하였다. 또한 그는 후기 자본주의 사회(Post Capitalist Society, 1993)에서 토지, 노동, 자본이 더 이상의 경제요소가 아니고,‘지식을 갖춘 근로자’가 중요한 경제요소가 될 것이라고 주장했다[20][19]. Scott Karp(2008)도 직접 알고 있는 지식의 중요성을 주장하면서 연구자들은 보유된 지식을 통해 다양한 활용과 재창출, 그리고 타인과의 공유를 통해 발전한다고 주장한다[12][8]. 김영실 외(1998)는 지식은 여러 기준으로 분류할 수 있지만 가장 중요한 기준은 지식을 활용할 수 있는 능력의 여부이며 축적지(蓄積知)와 활용지(活用知)로 구분하고, 지식은 기본적으로 인간에게 축적되어 있어야 즉시 활용 가능하다고 주장하였다[14]. 高梨智弘(2002)은 지(知)의 계층 구조를 [그림 2]와 같이 지식의 경영(Knowledge Management)이 아닌“知의 경영(Chi-Management,CM)을 주장하고 “CM = K(knowledge) + W(wisdom) + M(mind)”, 즉 지식, 지혜, 지심을 융합한 것으로서 CM의 효과를 최대한 높이기 위해서는 데이터와 정보의 장(場)을 넓히는 것이 중요하다고 주장하였다[22].

高梨智弘(2002)의 연구에서 특징적인 것은 지식에 대한 기존 연구자들과 달리 지식 경영의 관점에서 지식을 연구하면서 새로운 지식의 창출과 학습에 대한 중요성을 제시하였다. 최근 인터넷 및 쇼설네크워크서비스(SNS)의 발달과 함께 대용량의 데이터(Big Data)와 정보가 생산되고 접근이 용이한 정보기기 보급이 확산된 현상을 보면 ‘知의 피라미드’는 매우 유의미하다고 할 수 있다. 특히 Don Tapscott(2008), John Battelle(2008)와 같이 직접 알고 있는 지식보다 당장 찾을 수 있는 지식이 중요하다는 연구자들은 정보 홍수 속에서 중요한 지식을 찾는 능력은 많은 시간을 소비하여 기억하는 지식보다 중요하다고 주장하는 것이다. 이와 같이 선행 연구자들은 직접 아는 지식과 찾을 수 있는 지식 사이에서 발생하는 혼란에 대한 것을 지식의 혼돈(Chaos of Knowledge)이라고 할 수 있다.

[그림 2] 知의 피라미드

출처: 高梨智弘(2002)[22]

3. AHP 기법

T. L. Saaty[13]에 의하여 개발된 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법은 의사결정의 계층구조를 구성하고 있는 요소간의 쌍대비교(Pairwise Comparison)에 의한 평가자의 지식, 경험 및 직관을 포착하고자 하는 의사결정방법론이다. 조근태 외[18]는 국외의 AHP기법 응용관련 선행연구 분야가 공학에서 경영학까지 그 응용범위가 넓으며, 국내의 AHP 적용연구 관련 연구도 정치, 사회, 경제, 기술 분야까지 다양하게 활용되고 있는 것을 연구하였다.

AHP 기법은 다속성의사결정(Multi-attribute Decision Making)의 선호보정이 있는 모형(Compensatory Preference Model)으로서 상위계층에 있는 요소를 기준으로 하위계층에 있는 각 요소의 가중치를 측정하는 방식이다. 상위계층의 요소 하에서 각 하위요소가 다른 요소에 비하여 우수(선호)한 정도를 나타내 주는 수치로 구성되는 쌍대비교행렬(Pairwise Comparison Matrix)을 작성한 후, 이 행렬로부터 고유치방법(Eigenvalue Method)을 이용하여 정규화한 우선순위벡터를 산출하여 가중치를 구하는 방법이다. Satty(1980)가 체계화한 AHP 기법모형 개발은 4단계 수준으로 구분할 수 있다. 1단계는 계층분석법(AHP) 모형의 설계에서 가장 중요한 단계로서 주어진 의사결정 문제를 상호 관련된 의사결정속성별로 계층화하여 분해(Decomposition)하는 과정으로 한 계층내의 속성의 수가 9개를 넘지 않는 것이 좋다. 2단계는 각 계층에 있는 한 속성의 관점에서 직계 하위계층에 있는 요인에 대한 상대적 중요도를 평가하기 위하여 각 요인간의 쌍별 비교를 행하여 그 결과를 행렬로 나타내는 과정이다. 계층분석법의 수량화를 위한 척도는 9점 척도를 많이 사용하고 있다. 3단계는 쌍별 비교를 통하여 얻어진 행렬을 이용하여 각 계층에 있는 여러 속성에 대한 상대적 가중치를 추정하는 단계이다. 가중치의 추정방법으로서 가장 많이 사용되는 방법은 Saaty(1980)가 제안한 고유벡터(Eigen vector)를 이용하는 방법이다. 4단계는 최하위 계층에 있는 여러 속성에 대한 상대적 비중 또는 우선순위를 구하기 위하여 상대적 가중치를 종합하는 과정이다. 종합가중치를 구함으로써 최 상위 계층에 있는 의사결정 문제의 일반적 목표를 달성함에 있어서 최하위 계층에 있는 여러 속성들이 어느 정도 영향을 미치는지를 구분할 수 있다. 대안의 종합가중치는 아래의 식을 통해 구할 수 있다.

[eqn: W _{i} = sum _{} ^{} (w _{j} )(u _{j} ^{i} )]

여기서, [eqn: W_{ i}] : i번째 대안의 종합가중치 ,

[eqn: w_{ j}] : 평가기준 j의 상대적 가중치,

[eqn: u _{ j} ^{ i}] : 평가기준 j에 대한 i번째 대안의 가중치이다.

각 행렬에서 고유치(Eigen values)를 계산하여 가중치를 구한다. 그러나 이 방법은 계산이 복잡하여 보통 근사방법인 산술평균과 기하평균을 주로 사용한다. AHP 모형을 설계할 때 전문가들의 지식에 대한 신뢰도를 평가할 수 있는 척도는 일관성(CR: consistency ratio)이다. CR=0라는 것은 전문가들의 지식에 대한 신뢰도가 가장 완벽함을 의미하며, CR이 0보다 클수록 판단의 일관성이 나빠지고 있음을 의미 한다. 일관성의 추정방법은 다음과 같다. 비교행렬을 A, 새로운 벡터를 얻으려는 예측해 벡터를 [eqn: v_{ 1}]이라 하고, [eqn: A×v _{ 1}=v _{ 2}], [eqn: v_{ 2}/v _{ 1}=v _{ 3}]라고 했을 때, [eqn: v_{ 3}]의 구성요소들의 합을 구해서 요소들의 개수로 나누면 [eqn: lambda _{ max}]에 근사한 값을 얻게 되는데, 이 [eqn: lambda _{ max}]를 최대 고유 벡터(Maximum eigen value) 혹은 주요고유벡터(Principle eigen value)라 하고, 선호균형을 나타내는 일관성을 예측하는데 사용된다. [eqn: lambda _{ max}]가 n(행렬의 차 수)에 가까울수록 보다 더 일관성이 있다고 할 수 있다. 일관성(CI)을 추정하기 위해 n개의 요소들 즉, [eqn: A_{ 1}......A _{ n}]에 대해 일정한 기준의 특성치(중요도, 선호도 등) [eqn: W=(w _{ 1}......w _{ n} )]의 쌍별 비교한다. 쌍별 비교는 아래와 같다.

두 요소를 직접 쌍별 비교하는 경우, 다음과 같은 관계가 있다.

[eqn: {w _{i}} over {w _{j}} =a _{ij} ```(i,j=1,2,......,n)], 행렬 [eqn: A]는 [eqn: A=a _{ij}]	, [eqn: a _{ij} = {w _{i}} over {w _{j}}] , [eqn: a _{ji} = {1} over {a _{ij}}]인 정방행렬(square matrix)로서 주대각선의 요소들이 모두 1인 특수한 행렬형태를 갖고 있다. 이러한 행렬은 역수행렬(Reciprocal matrix)이라 하며, 일관성에 대한 편차는 일관성지수( consistency index) CI = [eqn: {lambda _{max} -n} over {n-1}]로 나타낸다. 계층분석법(AHP) 비교행렬에 대해서 [eqn: lambda _{max} GEQ n]의 관계가 항상 성립하는데 완벽한 일관성을 갖는 비교행렬에 대해서는 [eqn: lambda _{max} =0]이며, 일관성이 클수록 [eqn: lambda _{max}]가 n에 가까워진다. 따라서 다음과 같은 CR을 사용하여 식1)과 같이 일관성의 정도를 측정할 수 있다.

[eqn: CR= {CI} over {RI} =( {lambda _{max} -n} over {n-1} )( {1} over {RI} )] - 식1)

여기서 CI는 일관성지수로써 일관성이 클수록 0에 가까운 값을 가진다. RI는 Random Index로 1부터 9사이의 난수를 사용해서 구성한 비교행렬의 CI들의 평균값이다. RI는 비교행렬의 크기 n에 따라 다르며 Saaty의 시뮬레이션 결과에 따라 [표 1]과 같이 요약된다.

[표 1] Consistency Index의 평균값

행렬의 크기	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
RI	0.00	0.00	0.58	0.90	1.12	1.24	1.32	1.41	1.45	1.49

주어진 행렬의 CI와 RI를 비교한 값인 CR은 그 값이 작을수록 판단의 일관성이 크다고 볼 수 있으며, Saaty는 CR이 0.1보다 큰 경우에는 그 판단의 일관성에 문제가 있다고 주장하였다. 한편 속성의 수가 많아질수록 일관성 비율이 증가하는 경향이 있기 때문에 판단의 일관성을 평가하는 기준으로서 CR <= 0.1의 임계 값을 조건 없이 적용하는데 대한 비판적인 견해가 많이 제기되고 있다. 따라서 일관성 비율이 지나치게 높은 경우에는 CR <= 0.1의 조건을 충족시키기 위하여 응답자들을 대상으로 반복하여 설문을 실시하여야 한다. 본 연구에서는 응답자의 성실성이 중요하다고 판단하여 일관성 비율(CR) 값을 0.1 이하로 적용하였다.

Ⅲ. 연구의 설계

1. 측정 변수의 조작적 정의
지식의 혼돈 속에서 직접 아는 지식을 선호하는 사람과 찾을 수 있는 지식을 선호하는 사람의 미래의 지식 활용에 대한 기대하는 수준의 차이가 있는지 예측하고자 측정 변수를 선정하였다. 선행 연구를 통해 측정 변수의 선정성에 대한 논리적 타당성을 확보하고자 하였지만 본 연구와 유관한 선행 연구가 없어 공동 연구자들과 사전조사 대상 집단(C국립대학 경영대학 대학원생)의 브레인스토밍을 통해 측정 변수를 선정하였다. 측정 변수의 선정을 위한 큰 틀은 Nonaka & Takeuchi(1995)의 SECI 모델을 통해 구성하였으며, 연구자가 연구하고자 하는 목적에 따라 일부 수정하여 연구가설을 제시하였다. 지식 활용의 관점은 1차적으로 크게 2가지(업무처리에 활용, 사회생활에 활용)로 구분하였지만 추후 타당성 분석을 통해 측정 항목을 축소하였다. 1차 관점에의 측정항목인 지식 활용의 형태는 지식활용의 다양성(효율적 활용, 11항목), 지식활용의 효과성(활용 효과성, 18항목), 지식의 창조성(재창출 용이성, 14항목), 지식의 내면화(지식의 보관/기억, 24항목) 등 4가지로 구분하였다. 선정된 측정 변수는 [표 2]와 같다.

[표 2] 1차 측정 변수

구분	업무처리	사회활동
지식활용의 다양성	즉시성, 확장성, 토론, 의사결정, 협업, 팀프로젝트 수행력(6항목)	공감, Leading, 토론(대화), 경청, SNS 적극성(5항목)
지식활용의 효과성	문제예방, 문제해결, 기획력, 결과의 지속성, 보완능력, 대응능력(6항목)	인정, 존경, 자아실현, 신뢰성, 진실성, 도덕성, 목표지향성, 조직성, 공익성, 정의, 정직, 성실(12항목)
지식의 창조성	창조능력, 응용능력, 혁신능력, 변화관리능력, 지식활용(5항목)	지혜, 조언역할, 지식활용, 모험심, 도전정신, 다양성, 친화력, 융통성, 적극성(9항목)
지식의 내면화	지식확대, 기억욕구, 기록욕구, 지식자산가치, 경험자산화, 암기력, 기억력, 인내, 의지, 치밀함, 계획적, 완벽추구, 피드백, 문제해결, 응용, 적용능력(14항목)	기념일 기억, 적응력, 지속성, 계획성, 성찰, 반성, 실천력, 자아실현, 소통, 대화(9항목)

위 [표 2]와 같이 지식 활용의 관점을 업무처리에 활용 및 사회생활에 활용하는 구분하고 사전 조사를 통해 요인분석(Factor Analysis)을 실시한 결과, 2가지로 구분하는 것에 대해 유의미한 통계적 결과를 얻지 못하였다. 따라서 상호 다중공선성이 존재하는 항목을 통합하여 [표 3]과 같이 측정 변수를 축소하였다. 따라서 최종적으로 연구에 활용된 측정 항목은 지식활용의 다양성(6항목), 지식활용의 효과성(5항목), 지식의 창조성(3항목) 등이다.

[표 3] 2차 측정 변수

구분	설문 항목
지식활용의 다양성	즉시적 이용, 다양한 응용, 다양한 의사결정, 타인의 공감, 선도적 역할(Leader), 다양한 토론(대화)(6항목)
지식활용의 효과성	문제해결, 기획능력향상, 대응능력향상, 자아실현, 자신의 신뢰성(5항목)
지식의 창조성	창조적 지식창출 능력, 지식 확장 능력, 변화관리능력(3항목)

2. 연구 가설
현재 학습하는 지식을 미래에 가장 많이 활용할 가능성이 높은 한국 대학생들에 대한 지식습득선호도(직접 아는 지식의 선호 또는 찾을 수 있는 지식의 선호)에 따른 집단을 분류하여 집단 간의 지식을 활용하고자 하는 수준의 차이가 있는지 아래와 같이 가설을 설정하여 통계적 검증을 하고자 한다. 지식 활용의 방법은 매우 다양할 수 있지만 선행 연구를 통해 얻어진 1)다양한 지식활용에 대한 기대, 2) 지식 활용의 효과에 대한 기대, 3)지식의 재창조 용이성에 대한 기대 등 3가지 분야의 가설을 설정하였다.

2.1 지식 활용의 다양성 기대

대학생들이 습득하는 지식을 미래에 다양하게 활용하고자 하는 측면의 욕구나 기대에 대하여 지식습득선호도 집단 간의 차이가 있는지 검증하고자 한다. 측정하고자 하는 항목은 지식 선호에 따라서 1)업무처리 시 즉시적(신속)인 다양한 지식 활용, 2)지식을 다양하게 응용을 할 수 있는 기반 제공, 3)업무처리 시 다양한 의사결정을 할 수 있는 기반을 제공, 4)사회활동에 있어서 다양한 측면에서 타인의 공감을 얻기 위한 활용, 5)사회활동에 있어서 다양한 지식 활용을 통해 Leader역할을 수행, 6)사회활동에 있어서 다양한 토론(대화)을 할 수 있는 지식의 제공 등 항목에서 어떤 차이를 보이는지 연구하고자 한다. 이를 위해 다음과 같은 가설을 설정하였다.

가설 1) 지식습득선호도에 따라서 지식을 다양하게 활용하고자 기대하는 차이가 있을 것이다.

2.2 지식 활용의 효과성 기대

대학생들이 습득하는 지식에 대해 미래 시점에서 활용한 후, 극대화된 효과를 기대하는 측면의 욕구에 대하여 지식선호도 집단 간의 차이가 있는지 검증하고자 한다. 측정하고자 하는 항목은 지식 선호에 따라서 1)업무처리 시 문제해결에 효과적, 2)업무처리 시 기획능력을 높이는데 효과적, 3)업무처리 시 대응능력을 높이는데 효과적, 4)자아실현에 효과적, 4)사회적으로 자신의 신뢰성을 높이는데 효과적 등 항목에서 어떤 차이를 보이는지 연구하고자 한다. 이를 위해 다음과 같은 가설을 설정하였다.

가설 2) 지식습득선호도에 따라서 지식 활용의 효과를 기대하는 차이가 있을 것이다.

2.3 지식의 재창조 기대

대학생들이 습득하는 지식이 미래 시점에서 활용할 시 새로운 지식을 지속적으로 재창출 할 수 있는 가능성에 기대하는 측면의 욕구에 대하여 지식선호도 집단 간의 차이가 있는지 검증하고자 한다. 측정하고자 하는 항목은 지식 선호에 따라서 1)지속적인 창조적 지식의 창출, 2)지속적인 지식의 응용(확장), 3)환경변화에 대한 다양한 새로운 대응방안 수립의 용이 등 항목에서 어떤 차이를 보이는지 연구하고자 한다. 이를 위해 다음과 같은 가설을 설정하였다.

가설 3) 지식습득선호도에 따라서 지식의 재창조 용이성에 대한 기대의 차이가 있을 것이다.

Ⅳ. 연구 결과

1. 자료수집 및 타당성 검증

연구를 위해 서울대학교 재학생을 표본으로 선정한 후 단순임의표본 추출 방식을 통해 설문조사를 실시하였다. 응답자 210명 중 유효 응답자 192명(91.4%)을 선정하여 분석에 활용하였다. 자료의 수집은 학교를 방문하여 직접 대면 방식으로 설문을 실시하였으며 조사는 2014년 9월 12일에 실시하였다. 설문 구성의 신뢰성 검증을 위해 크론바하 알파 계수를 분석하였다. 가설의 검증을 위해서 SPSS 21.0 패키지를 이용하였다.

평균 값 비교를 위한 각 분야의 설문 항목에 대한 신뢰도 분석을 한 결과는 다음과 같다. 지식 활용의 다양성을 기대하는 응답자의 조사에 대한 신뢰성 분석 결과 Cronbach α=0.570으로 나타났다. 또한 지식 활용의 효과를 기대하는 응답자의 조사에 대한 설문항목에서는 Cronbach α=0.475로 나타났다. 그리고 지식의 재창조에 대한 기대를 질문하는 설문항목에서는 Cronbach α=0.745로 나타났다. 각 신뢰도 분석 결과로 나타난 Cronbach α값이 사회과학 연구에서 요구하는 0.6 이하도 나타났지만 실체가 없는 미래에 대한 생각으로 측정한다는 특수한 인문학 분야의 연구를 시도한다는 점에서 설문의 신뢰성이 수용 가능한 수준으로 판단하였다.

또한 리커트 5점 척도에 의해 질의한 응답자의 만족도 또는 선호도에 대한 결과를 해석을 이해하기 쉽게 하기 위하여 다음 [표 4]와 같은 범주를 구성 하였다.

[표 4] 5점 척도 결과 해석을 위한 범주 설정

5점 척도의 구간 구분
1.0이상~1.8미만		1.8이상~2.6미만		2.6이상~3.4미만		3.4이상~4.2미만		4.2이상~5.0미만
매우 낮음		낮은 편		보통		높은 편		매우 높음
1.0~1.4	1.4~1.8	1.8~2.2	2.2~2.6	2.6~3.0	3.0~3.4	3.4~3.4	3.8~4.2	4.2~4.6	4.6~5.0
10*	9	8	7	6	5	4	3	2	1

* 10등급으로 구분 함

2. 기초 통계 분석

표본의 기초통계 분석 결과 중 1)지식선호도 조사 결과를 보면 [표 5]와 같다. 유효 응답자 192명 중 110명(57.3%)이 “직접 알고 있는 지식을 선호(직접 기억하는 것이 중요)”한다고 응답하였다. 또한 “찾을 수 있는 지식을 선호(지식정보시스템의 적극적 활용이 중요)”하는 응답자는 82명(42.7%)로 나타났다.

[표 5] 지식선호도 조사 결과

구분	빈도 (응답자)	비율 (%)	남		여
			빈도	비율	빈도	비율
1.직접 알고 있는 지식을 선호 (직접 기억하는 것이 중요)	110	57.3	53	27.6	57	29.6
2.찾을 수 있는 지식을 선호 (정보시스템의 적극적 활용이 중요)	82	42.7	36	18.8	46	24.0
합 계	192	100.0	89	45.4	103	53.6

2)고전(古典)의 중요성에 대한 질문에 대한 응답 결과는 평균 3.89(Sd=0.798)점으로 나타나“중요한 편”으로 생각하고 있으며, 10등급 중 3등급으로 나타났다. 기초 도수에 대한 분석 결과는 [표 6]과 같다.

[표 6] 고전(古典)에 대한 중요도 생각

척도	빈도 (응답자)	비율(%)	평균 (표준편차)
전혀 중요하지 않다	1	.5	3.89 (0.798)
중요하지 않은 편	11	5.7
그저 그렇다	34	17.7
중요한 편	109	56.8
매우 중요하다	37	19.3
합 계	192	100.0
통계적 판단	중요한 편, 3등급/10등급

3)지식정보시스템(스마트 폰, 인터넷 등)이 지식수준을 높이는 기회를 제공한다고 생각하는가에 대한 질문의 응답 결과는 평균 3.16(Sd=1.086)점으로 나타나“보통 수준”으로 생각하고 있으며, 표준편차도 상대적으로 큰 것으로 나타나 응답자의 의견이 다양하게 나타나고 있다.  10등급의 구분에서는 5등급으로 나타났다. 기초 도수에 대한 분석 결과는 [표 7]과 같다.

[표 7] 지식정보시스템이 지식수준을 높여 준다는 생각

척도	빈도 (응답자)	비율(%)	평균 (표준편차)
전혀 그렇지 않다	14	.7.3	3.16 (1.086)
그렇지 않은 편	45	23.4
그저 그렇다	43	22.4
그러한 편	77	40.1
매우 그렇다	13	6.8
합 계	192	100.0
통계적 판단	보통 수준, 5등급/10등급

4)“직접 아는 지식”과 “찾을 수 있는 지식” 중 어느 쪽이 더 중요한가에 대한 생각 수준의 질문에 대한 응답 결과는 [표 8]과 같이 나타났으며, 응답자의 31.3%는 생각해 본적이 없는 것으로 나타났으며, 응답자의 68.8%는 생각해본 경험이 있는 것으로 나타났다.

[표 8] 지식의 선호도에 대한 생각한 경험

척도	빈도 (응답자)	비율(%)	평균 (표준편차)
생각해 본적이 없다	60	31.3	1.80 (0.624)
생각해 본적이 있다	110	57.3
많은 생각을 해봤다	22	11.5
합 계	192	100.0
통계적 판단	생각해 본적이 있음

5)스마트 폰(보조기억장치, 인터넷 검색 등)으로 인해 자신의 기억능력이 퇴화되고 있다고 생각하는 수준의 질문에 대한 응답 결과는 [표 9]과 같이 나타났으며, 평균 3.60(Sd=0.992)점으로 나타나“높은 편”으로 생각하고 있으며, 10등급의 구분에서는 4등급으로 나타났다.

[표 9] 스마트 폰으로 인한 기억 능력 퇴화

척도	빈도 (응답자)	비율(%)	평균 (표준편차)
전혀 그렇지 않다	7	3.6	3.60 (0.992)
그렇지 않은 편	22	11.5
그저 그렇다	39	20.3
그러한 편	96	50.0
매우 그렇다	28	14.6
합 계	192	100.0
통계적 판단	약간 높은 편, 4등급/10등급

6)서울대학교 재학생들의 최근 3개월 간 교과서를 제외한 독서량에 대한 응답자는 전혀 없음(12명, 6.3%), 1권(33명, 17.2%), 2권(43명, 22.4%), 3권(46명, 24.0%), 4권 이상(58명, 30.2%) 등으로 나타났다. 분석 결과에 따르면 월 평균 1권 정도의 독서를 하는 것으로 판단된다.

7)남녀 집단 간 t-test를 한 결과 지식 활용의 다양성(p-value=0.440), 지식 활용의 효과성(p-value=0.470), 지식의 창조성(p-value=0.496)로 분석되어 남녀의 집단 간의 차이는 없는 것으로 나타났다.

[표 10] 남녀 집단 간 t-test 분석 결과

구분		도수	Ma*	SD*	분석
지식의 다양성	남	89	3.8951	.4932	남학생 집단이 모든 항목에서 다소 높은 점수를 부여 함. (t-검정에서 통계적 유의성이 없으므로 무의미 함)
	여	103	3.8414	.4681
지식의 효과성	남	89	3.8427	.5456
	여	103	3.7864	.5293
지식의 창조성	남	89	3.7303	.9015
	여	103	3.6472	.7877

*Ma(Mean), SD(Standard Deviation)

8)지식 활용의 세부 측정항목에 대한 남녀 집단 간 평균 차이 분석 결과를 한 결과 전체 항목에서 유일하게 지식의 다양성 관점에서 한 항목이 집단 간 차이가 있는 것으로 나타났다. 남학생이 여학생보다 사회 활동에 있어서 다양한 지식 활동을 통해 리더(Leader) 역할 수행에 도움이 된다고 생각하는 것으로 나타났다.

[표 10] 남녀 집단 간 측정 항목의 t-test 분석 결과

구분			도수	Ma	SD	p-value
지식의 다양성	사회 활동에 있어서 다양한 지식 활동을 통해 리더(Leader)역할 수행에 도움이 됨	남	89	3.88	.864	0.013
		여	103	3.54	.968

9)고전(古典)의 중요성을 높게 평가할수록 독서량이 증가하는 것으로 분석되었다. 상관계수 r=0.371(중 상관), p-value=0.000으로 유의확률 0.001 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다.

3. 가설의 검증

지식을 선호하는 집단 간의 평균 차이 분석을 위해 t-test를 실시하였다. 인문학 측면의 조사 분석이란 것을 감안하여 유의확률 90%를 적용하였다. 분석 결과를 보면 가설 1은 p-value=0.472로서 두 집단의 평균 차(Mean difference)를 판단할 근거를 찾지 못함을 알 수 있다. 그러나 가설 2, 가설 3은 각각 p-value=0.056, p-value=0.001로 나타나 두 집단의 평균의 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉, 첫 번째 가설인 1)지식선호도에 따라서 지식을 다양하게 활용하고자 기대하는 차이는 없는 것으로 나타났다. 두 번째 가설인 2)지식선호도에 따라서 지식 활용의 효과를 기대하는 차이는 존재하는 것으로 나타났다. 세 번째 가설도 3)지식선호도에 따라서 지식의 재창조 용이성에 대한 기대의 차이가 있을 것으로 나타났다.

[표 11] 독립표본 t검정
구분	평균의 동일성에 대한 t-검정
	t값	자유도	유의확률 (양쪽)	평균 (Ma)	표준편차 (SD)	귀무가설 채택의 여부
지식의 다양성	.721	190	.472	3.8663	0.47943	가설1) 채택
지식의 효과성	1.925	190	.056	3.8125	0.53628	가설2) 기각
지식의 창조성	-3.278	190	.001	3.6858	0.84119	가설3) 기각

[표 12] 집단통계량 분석 결과
구분		도수	Ma	SD	분석
지식의 다양성	1*	110	3.8879	0.51338	집단 간 차이가 없음
	2*	82	3.8374	0.43111
지식의 효과성	1*	110	3.8764	0.51686	직접 알고 있는 지식을 선호하는 집단이 지식 활용의 효과성을 높게 기대하고 있음
	2*	82	3.7268	0.55289
지식의 창조성	1*	110	3.5182	0.84059	찾을 수 있는 지식을 선호하는 집단이 지식 창조가 용이할 것으로 기대하고 있음
	2*	82	3.9106	0.79271

*1)직접 아는 지식 선호 집단, 2)찾을 수 있는 지식 선호

지식의 선호 집단에 따라서 지식을 다양하게 활용하고자 하는 기대의 차이는 없는 것으로 나타났으므로 지식의 다양성 분석은 제외하고, 지식선호도에 따라서 지식 활용의 효과를 기대하는 차이가 존재하는 것에 대한 상세한 분석 결과는 다음과 같다. 지식 활용의 효과성 분석의 세부 내용은 [표 13]과 같으며 지식 활용을 통해 문제해결, 기획능력, 자아실현, 자신의 신뢰성을 높이는데 차이가 있을 것으로 분석되었다.

[표 13] 독립표본 t검정

항목	Ma	SD	t	p-value	분석
문제해결	3.97	.818	-2.637	.009	지식 선호 집단 간 평균차이 있음
기획능력	3.80	.917	-2.791	.006	지식 선호 집단 간 평균차이 있음
대응능력	3.82	.923	1.116	.266	지식 선호 집단 간 평균차이 없음
자아실현	3.70	1.044	4.990	.000	지식 선호 집단 간 평균차이 있음
자신신뢰성	3.77	1.002	3.958	.000	지식 선호 집단 간 평균차이 있음

지식활용의 효과성에 대한 가설의 세부 항목에 대한 t-검정 결과를 보면 찾을 수 있는 지식을 선호하는 집단은 대체적으로 업무 처리를 하는데 있어서 효과적일 것으로 판단하고 있으며, 직접 알고 있고 지식을 선호하는 집단은 경제활동을 위한 업무 처리 분야보다 사회활동에 있어서 개인의 자아실현, 또는 신뢰성을 높이는데 효과적이라고 생각하고 있는 것으로 나타났다.

[표 14] 지식활용의 효과성 통계량 분석 결과

구분		도수	Ma	SD	분석
문제해결	1*	110	3.84	.830	찾을 수 있는 지식을 선호하는 집단이 지식을 통해 “문제해결”을 효과적으로 할 수 있을 것으로 생각 함
	2*	82	4.15	.772
기획능력	1*	110	3.65	.925	찾을 수 있는 지식을 선호하는 집단이 지식을 통해 “기획능력”을 효과적으로 할 수 있을 것으로 생각 함
	2*	82	4.01	.868
대응능력	1*	110	3.88	.946	차이 없음
	2*	82	3.73	.890
자아실현	1*	110	4.01	.914	직접 알고 있는 지식을 선호하는 집단이 지식을 통해 “자아실현”을 효과적으로 할 수 있을 것으로 생각 함
	2*	82	3.29	1.071
자신신뢰성	1*	110	4.01	.924	직접 알고 있는 지식을 선호하는 집단이 지식을 통해 “자신의 신뢰성”을 높이는데 효과적일 것으로 생각 함
	2*	82	3.45	1.020

*1)직접 아는 지식 선호 집단, 2)찾을 수 있는 지식 선호

지식선호도에 따라서 지식의 재창조 용이성에 대한 기대의 차이 분석에서는 지속적인 창조적 지식 창출이 용이할 것이라는 측정 변수는 집단 간의 차이가 없는 것으로 나타났다. 그러나 지식의 응용(확장), 환경변화에 따른 다양한 새로운 변화에 대응하는 방안의 수립은 집단 간 차이가 있는 것으로 나타났다.

[표 15] 독립표본 t검정

항목	Ma	SD	t	p-value	분석
창조적 지식창출	3.66	1.061	-1.206	.229	지식 선호 집단 간 평균차이 없음
지식의 응용(확장)	3.77	1.018	-2.739	.007	지식 선호 집단 간 평균차이 있음
환경변화에 대응	3.63	1.021	-4.130	.000	지식 선호 집단 간 평균차이 있음

지식의 재창조 용이성 가설의 세부 항목에 대한 t-검정 결과를 보면 찾을 수 있는 지식을 선호하는 집단은 대체적으로 업무 처리를 하는데 있어서 효과적일 것으로 판단하고 있으며, 직접 알고 있고 지식을 선호하는 집단은 경제활동을 위한 업무 처리 분야보다 사회활동에 있어서 개인의 자아실현, 또는 신뢰성을 높이는데 효과적이라고 생각하고 있는 것으로 나타났다.

[표 16] 지식의 창조성 통계량 분석 결과

구분		도수	Ma	SD	분석
창조적 지식창출	1*	110	3.58	1.053	차이 없음
	2*	82	3.77	1.069
지식의 응용(확장)	1*	110	3.60	1.060	찾을 수 있는 지식을 선호하는 집단이 지속적인 지식의 응용(확장)이 용이할 것으로 생각 함
	2*	82	4.00	.916
환경변화에 대응	1*	110	3.37	1.021	찾을 수 있는 지식을 선호하는 집단이 환경변화에 대한 다양한 새로운 대응방안 수립이 용이할 것으로 생각 함
	2*	82	3.96	.922

*1)직접 아는 지식 선호 집단, 2)찾을 수 있는 지식 선호

4. 지식활용의 관점 간 차이 분석

다양한 지식 활용 또는 지식 학습 활동 등을 4가지 관점으로 분류하고 이에 대한 대학생들의 중요도를 측정하였다. 이는 대학생들이 지식을 습득하는 목적에 대해 약간의 정보를 제공할 수 있다고 판단되기 때문에 AHP기법을 통해 분석하였다. 본 연구의 결과는 대체적으로 객관성을 확보하기 어려운 분야의 설문에서 일관성(consistency ratio)을 통해 다소간 객관성을 확보하면서 응답자들의 생각을 알아 낼 수 있다는 측면에서 유용하다.

다양한 지식 활용 관점은 다음 4가지 관점이다.

[표 17] 지식 습득 및 활용의 4대 관점

쌍대 비교 관점
□ 지식활용의 다양성(다양한 지식의 활용)(A) • 지식 활용은 다양하게 하는 것이 중요	□ 지식활용의 효과성(효과적인 지식의 활용)(B) • 지식 활용은 효과적이어야 하는 것이 중요
□ 지식의 창조성(지식의 창조-창출)(C) • 지속적인 지식을 창출하는 것이 중요	□ 지식의 내면화(지식의 지혜화)(D) • 지식을 지속적으로 기억하고 지혜화하는 것이 중요

지식 습득 및 활용의 4대 관점의 쌍대 비교 분석을 위한 조사 시트는 [표 18]와 같다. 조사 시트는 각각 2개 관점 간의 쌍대 비교를 6개 조합을 구성하여 각각 분석한 후 AHP기법에 의해 분석을 하게 되면 일관성을 포함한 중요도(Weight)를 도출하게 된다.

[표 18] 쌍대비교 질문지 형식

[질문] 아래 네 가지 관점 중 기준 A의 관점과 기준 B의 관점을 비교하여 더 중요한 정도를 생각하여 중요한 기준 쪽의 점수에 'O'표 하시오
기준 1	□ 상대적 더 중요 동등 상대적 더 중요 ➜																	기준 2
다양한 지식활용	9	8	7	6	5	4	3	2	1	2	3	4	5	6	7	8	9	효과적인 지식활용
다양한 지식활용	9	8	7	6	5	4	3	2	1	2	3	4	5	6	7	8	9	지식의 창조(창출)
다양한 지식활용	9	8	7	6	5	4	3	2	1	2	3	4	5	6	7	8	9	지식의 지혜화
효과적인 지식활용	9	8	7	6	5	4	3	2	1	2	3	4	5	6	7	8	9	지식의 창조(창출)
효과적인 지식활용	9	8	7	6	5	4	3	2	1	2	3	4	5	6	7	8	9	지식의 지혜화
지식의 창조(창출)	9	8	7	6	5	4	3	2	1	2	3	4	5	6	7	8	9	지식의 지혜화

위와 같은 방식으로 4가지 관점에 대해 쌍대비교를 통한 조사 결과는 [표 19]와 같다. 분석 결과를 보면 응답자 192명 중 일관성 비율(CR) <= 0.1을 보인 응답자는 26명(13.54%)이었다. 관점의 중요도 분석 결과를 보면 대학생들은 지식의 습득 및 활용 측면에 있어서 “지식의 내면화(지식을 지속적으로 기억하고 지혜화 하는 것)”가 36.3%로 가장 중요하게 생각하는 것으로 분석되었다. 다음으로 중요한 것은 “지식 활용의 효과성(지식 활용은 효과적이어야 함)”이 28.5%로 나타났다. 다음으로 중요한 것은 “지식의 창조성(지속적인 지식 창출이 가능한 것)”으로 23.6%의 중요도를 보였다. 마지막으로 상대적으로 가장 중요하지 않다고 응답한 관점은 “지식활용의 다양성(다양한 지식 활용을 하는 것)”으로 11.6%의 중요도를 보임으로서 가장 낮은 선호도를 보였다.

[표 19] 쌍대비교를 통한 가중치 분석 결과

관점	가중치	순위
□ 지식활용의 다양성 (다양한 지식 활용을 하는 것이 중요)	0.116	4 순위
□ 지식활용의 효과성 (지식 활용은 효과적이어야 하는 것이 중요)	0.285	2 순위
□ 지식의 창조성 (지속적인 지식 창출이 가능한 것이 중요)	0.236	3 순위
□ 지식의 내면화 (지식을 지속적으로 기억하고 지혜화 하는 것이 중요	0.363	1 순위
합 계	1.000	-

Ⅴ. 결론

1. 결론

본 연구는 한국 대학생의 ‘직접 알고 있는 지식‘과 ‘찾을 수 있는 지식‘의 지식 습득 선호도에 따라 집단을 구분하여 선호 유형의 집단 간에 미래에 나타날 지식 활용의 용도, 효과, 용이성에 대한 기대를 예측하는 것이다. 연구 모형은 지식 연구와 관련된 선행 연구를 통해 도출하고, 측정에 활용하고자 하는 변수는 선행 연구에서 제시된 항목 외 연구자가 추가로 제시하는 항목으로 설계하였다. 분석 방법으로는 사전조사를 통해 측정 변수의 변별력, 다중공선성 등의 설문 항목의 타당도를 높이기 위해 탐색적 요인분석(Factor Analysis)을 실시하였으며, 도출된 요인(독립변수와 종속변수)간의 상관분석(Correlation Analysis), 평균분석(T-test) 등을 통해 연구 모형을 검증하였다. 기타 분석을 위해 기초통계량 분석 및 교차분석 등을 실시하였다. 연구를 위해 활용된 측정 항목은 지식활용의 다양성(6항목), 지식활용의 효과성(5항목), 지식의 창조성(3항목) 등이다.
연구 가설은 선행 연구를 통해 얻어진 1)다양한 지식활용에 대한 기대, 2) 지식 활용의 효과에 대한 기대, 3)지식의 재창조 용이성에 대한 기대 등 3가지 분야로 설정하였다. 표본의 기초통계 분석 결과 유효 응답자 192명 중 110명(57.3%)이 직접 알고 있는 지식을 선호, 82명(42.7%)는 찾을 수 있는 지식을 선호하는 것으로 나타났다. 가설의 검증을 위해 짐단 간 t-test를 실시하였다. 분석 결과를 보면 가설 1은 p-value=0.472로서 두 집단의 평균 차(Mean difference)를 판단할 근거를 찾지 못함을 알 수 있다. 그러나 가설 2, 가설 3은 각각 p-value=0.056, p-value=0.001로 나타나 두 집단의 평균의 차이가 있는 것으로 나타났다. 즉, 첫 번째 가설인 1)지식선호도에 따라서 지식을 다양하게 활용하고자 기대하는 차이는 없는 것으로 나타났다. 두 번째 가설인 2)지식선호도에 따라서 지식 활용의 효과를 기대하는 차이는 존재하는 것으로 나타났다. 세 번째 가설도 3)지식선호도에 따라서 지식의 재창조 용이성에 대한 기대의 차이가 있을 것으로 나타났다.

또한 다양한 지식 활용 또는 지식 학습 활동 등을 4가지 관점으로 분류하고 이에 대한 대학생들의 중요도를 측정하였는데, 분석 결과를 보면 응답자 192명 중 일관성 비율(CR) <= 0.1을 보인 응답자는 26명(13.54%)이었다. 관점의 중요도 분석 결과를 보면 대학생들은 지식의 습득 및 활용 측면에 있어서 “지식의 내면화(지식을 지속적으로 기억하고 지혜화 하는 것)”가 36.3%로 가장 중요하게 생각하는 것으로 분석되었다. 다음으로 중요한 것은 “지식 활용의 효과성(지식 활용은 효과적이어야 함)”이 28.5%로 나타났다. 다음으로 중요한 것은 “지식의 창조성(지속적인 지식 창출이 가능한 것)”으로 23.6%의 중요도를 보였다. 마지막으로 상대적으로 가장 중요하지 않다고 응답한 관점은 “지식활용의 다양성(다양한 지식 활용을 하는 것)”으로 11.6%의 중요도를 보임으로서 가장 낮은 선호도를 보였다.

2. 연구의 한계점

인문학 분야의 연구는 인간과 사회에 대한 연구가 바탕을 이루고 있으므로 상당히 오랜 시간의 소요가 요구된다. 특히 인간이 생각하는 것에 대한 실천 결과를 알기 위해서는 짧게는 수년부터 길게는 수십 년이 소요되는 것이다. 그러나 본 연구는 이러한 인문학 연구의 한계점을 극복하기 위하여 설문 응답자가 미래에 일어날 것을 예측하는 형태로 자료를 수집하였다. 따라서 실증 분석 데이터이지만 자료 자체에 본질적으로 오류를 담고 있다고 볼 수 있다. 또한 유관 분야의 연구가 선행적으로 발표된 결과물이 없어 연구자가 조작적 정의를 통해 연구 가설을 정의하고 검정한 것에 대한 문제 제기가 대두 될 수 있다고 판단된다. 따라서 향후 연구자는 위와 같은 연구의 한계점을 보완하여야 한다. 그럼에도 불구하고 본 연구의 가치는 정보시스템 발달과 함께 주요 이슈로 부각되고 있는 지식혼돈 사회에 대한 인문학적 연구가 시도된 점이다. 특히 대학생들의 사고 유형에 따른 집단을 분류하여 미래에 지식 활용을 전망하는 행태를 예측함으로서 지식 혼돈의 문제점을 보완 할 수 있는 자료를 제공하는데 의의가 있다.

< 참고문헌 >

[1] Choi, S. Y., Lee, H. S. & Yoo, Y. J., “The impact of information technology and transactive memory systems on knowledge sharing, application and team performance: a field study,”MIS Quarterly, 34, pp. 855–870, 2010.

[2] Don Tapscott, "How Digital Technology Has Changed the Brain,” Business-Week Online, www.businessweek.com/technology/content/nov2008/tc2008117_034517.htm, 2008.

[3] John Battelle, "Google: Making Nick Carr Stupid, but It's Made This Guy Smarter,” http://battellemedai.com/archives/004494.php, 2008.

[4] Nicholas G. Carr, The Shallows, Chungrim Publishing, 2011.

[5] Nonaka. I.,“A dynamic theory of organizational knowledge creation,” Organization Science 5(1)  pp. 14-37, 1994.

[6] Nonaka, Ikujiro, "The Knowledge-Creating Company,” HBR Nov.-Dec., 1991.

[7] Nonaka, I., Konno. N., "The concept of “Ba”: Building a foundation for Knowledge Creation,” california management review, Vol. 40 No. 3, pp. 40-54, 1998.

[8] Nonaka. I. & Takeuchi H., "Theory of Organizational Knowledge Creation,” The Knowledge-Creating Company, Oxford University Press, pp. 56~94, 1995.

[9] Nonaka, I., Toyama, R. &  Konno, N., "SECI, Ba and Leadership: a unified model of dynamic knowledge creation,” Long Range Planning, vol 33. pp. 5-34, 2000.

[10] Polanyi, M. The Tacit Dimension. London, Routledge & Kegan Paul, 1966

[11] Sailsbury, J. G., Barnett, G. A., "The world system of international monetary flows: a network analysis,” The information society, 15(1), pp. 31-49, 1999.

[12] Scott Karp, "The Evolution from Linear Thought to Networked Thought,” http://publishing2.com/208/02/09/blog, 2008.

[13] T. L. Saaty, "The Analytic Hierarchy Process,” McGraw Hill, 1980.

[14] 김영실, 임덕순, 장승권, 지식경영의 실천, 삼성경제연구소, 1998.

[15] 김용택, “지식창조의 과정과 핵심요인분석,”고려대학교 석사논문, pp. 11-12, 1999.

[16] 신영복, 지식의 혼돈, 중앙일보(2001. 9. 21), http://www.shinyoungbok.pe.kr, 2001.

[17] 오상영, 지식혼돈사회의 대두, 중부매일(2014. 5. 21), http://www.jbnews.com/news, 2014.

[18] 조근태, 조용곤, 강현수, "계층분석적 의사결정,” 동현출판사, pp.170-171, 2003.

[19] 피터 드럭커, 미래의 결단, 이재규역, 한국경제신문사, 1995.

[20] 피터 드럭커, 자본주의 이후의 사회, 이재규역, 한국경제신문사, 1993

[21] 紺野登, 野中郁次郞, 知力經營, 日本經濟新聞社, 1995.

[22] 高梨智弘, “知の方程式の話,”KM Report(Knowledge Management Society of Japan), pp. 4, 13, 2002.

저자 소개

오 상 영(Sang-young Oh) [ABKI5_6분과]
	▪2002. 3 ～ 2010. 2 청주대학교 경영학부 교수 ▪2010, 9 ～ 현재 영동대학교 경영학과 교수 ▪2004. 3 ～ 현재 (주)그린광학 사외이사
<관심분야> 혁신이론, 조직평가, 시스템다이내믹스

문 철 상(Chul-sang Moon) [ABKI5_6분과]
	▪1999. 3 ～ 2013. 2 전남문화원장 ▪2004. 3 ～ 현재 신협중앙회 회장
<관심분야> 詩人

표 영 호(Young-ho Pyo) [ABKI5_6분과]
	▪1991,2 ～ 현재 LG생활건강 Personal Care 부문 마케팅 이사 ▪2013,3 ～ (주) K&I 마케팅/영업 본부장
<관심분야> 커뮤니케이션,코스메틱,인재개발

김 중 곤(Jung-Gon Kim) [ABKI5_6분과]
	▪2002. 2 ～ 2004. 2 수원지방법원 부장판사 ▪2004. 2 ～ 2006. 2. 서울행정법원 부장판사 ▪2006. 2 ～ 2013. 8. (법)충정(한승) 변호사 ▪2009. 5 ～ 현재 서울특별시 행정심판위원 ▪2012. 6 ～ 현재 국세청 법령해석 심의위원 ▪2013. 8 ～ 현재 (주)한양 부사장
<관심분야> 건설 및 개발 법리, 금융법 이론, 조세법률

오 경 임(Kyung-Im Oh) [ABKI5_6분과]
	▪2008. 7 ~ 현재 신동모터스대표
<관심분야> 자동차

김 중 곤(Jung-Gon Kim) [ABKI5_6분과]
	▪2002. 2 ～ 2004. 2 수원지방법원 부장판사 ▪2004. 2 ～ 2006. 2. 서울행정법원 부장판사 ▪2006. 2 ～ 2013. 8. (법)충정(한승) 변호사 ▪2009. 5 ～ 현재 서울특별시 행정심판위원 ▪2012. 6 ～ 현재 국세청 법령해석 심의위원 ▪2013. 8 ～ 현재 (주)한양 부사장
<관심분야> 건설 및 개발 법리, 금융법 이론, 조세법률

<부록: 설문지>

지식혼돈의 수준 연구를 위한 설문		ID

최근 지식정보시스템이 발전함에 따라 ‘직접 알고 있는 지식’과 ‘찾을 수 있는 지식’ 사이에서 어느 쪽이 더 중요한 것인가에 대한 논쟁이 증가되고 있습니다.

ⓐ‘직접 알고 있는 지식’이 중요하다는 연구자들은 지식의 습득과 기억을 통해 향후 지식의 활용 및 재창출이 용이하다고 판단하고, ⓑ‘찾을 수 있는 지식’이 중요하다는 연구자들은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 직접 아는 방식보다 쉽게 찾을 수 있고 활용이 용이한 지식정보시스템의 적극적인 활용이 중요하다고 생각하는 경향이 높아지고 있습니다.

이에 서울대학교 문헌지식정보 최고위과정(5기) 연구자는 이러한 지식 습득과 활용 측면에서 발생되는 혼란에 대한 한국 대학생들의 생각은 어떠하며 향후 지식 활용에 대한 의지가 무엇인지를 연구하여 미래의 지식활용 방법을 전망하고자 합니다.

귀하께서 응답해 주신 내용은 통계적 분석에만 사용될 뿐이며, 다른 용도로는 절대 사용하지 않을 것을 약속드립니다. 바쁘시겠지만 귀하께서 설문에 응해주시면 양질의 연구 결과를 도출할 수 있을 것이며 이를 통해 지식연구에 많은 도움이 될 것입니다. 감사합니다.

< 지식 혼돈에 대한 선행 연구자의 결론 참조>

1. 세계적인 경영컨설턴트인 니콜라스 카(Nicholas G. Carr), 생각하지 않는 사람들(The Shallows)

- 인터넷이 우리 스스로 깊이 알고자 하는 능력, 독창적인 지식 창출을 축소, 직접 아는 지식이 중요

2. I. Nonaka & H. Takeuchi

- 지식의 재창출을 위해 기억이 중요

3. 쇼팬하우어

- 읽은 것을 모두 기억하기를 바라는 것은 먹은 것을 모두 몸에 지니고 다니기를 바라는 것과 같다.

4. Don Tapscott, John Battelle

- 지식정보시스템(인터넷, 스마트폰 등)의 활용을 통해 충분한 지식 활용이 가능

(최근 도서관이 도서 구입 및 안내보다는 지식정보시스템 검색 서비스에 집중하는 것이 증거)

5. 플라톤 파이드로스(phaedrus)

- 이집트 신 테우스: 이집트 사람들에게 글쓰기를 권장하면 더욱 현명해지고 기억력을 향상시킬 것이라는 주장

- 이집트 왕 타무스: 이집트 사람들이 글을 쓰게 되면 글에 의존하므로 더는 기억하지 않으려고 하여 오히려 기억 활동이 멈춰질 것이라고 주장

귀하께서 “직접 알고 있는 지식”과 “찾을 수 있는 지식” 중 어느 쪽을 더 선호하십니까? 선호하시는 쪽에 "0표“ 하세요.

직접 알고 있는 지식을 선호 (직접 기억하는 것이 중요)	찾을 수 있는 지식을 선호 (지식정보시스템의 적극적 활용이 중요)

귀하께서 생각하시는 척도(1점~5점)를 기술하여 주시기 바랍니다.

응답 척도 (5점)		전혀그렇지않다	그렇지 않은 편	그저그렇다	그러한 편	매우 그렇다
		1	2	3	4	5

1. 지식 활용의 다양성		응답
문1	귀하는 자신이 선호하는 방식이 업무처리 시 즉시적(신속)으로 지식을 다양하게 활용할 수 있을 것이라고 생각한다.
문2	귀하는 자신이 선호하는 방식이 업무처리 시 지식을 다양하게 응용을 할 수 있는 기반을 제공할 수 있을 것이라고 생각한다.
문3	귀하는 자신이 선호하는 방식이 업무처리 시 다양한 의사결정을 할 수 있는 기반을 제공할 수 있을 것이라고 생각한다.
문4	귀하는 자신이 선호하는 방식이 사회활동에 있어서 다양한 측면에서 타인의 공감을 얻기 위한 활용이 용이할 것이라고 생각한다.
문5	귀하는 자신이 선호하는 방식이 사회활동에 있어서 다양한 지식 활용을 통해 Leader역할을 수행하는데 도움이 될 것이라고 생각한다.
문6	귀하는 자신이 선호하는 방식이 사회활동에 있어서 다양한 토론(대화)을 할 수 있는 지식을 제공할 수 있을 것이라고 생각한다.

2. 지식 활용의 효과성		응답
문1	귀하는 자신이 선호하는 방식이 업무처리 시 문제해결에 효과적일 것이라고 생각한다.
문2	귀하는 자신이 선호하는 방식이 업무처리 시 기획능력을 높이는데 효과적일 것이라고 생각한다.
문3	귀하는 자신이 선호하는 방식이 업무처리 시 대응능력을 높이는데 효과적일 것이라고 생각한다.
문4	귀하는 자신이 선호하는 방식이 자아실현에 효과적일 것이라고 생각한다.
문5	귀하는 자신이 선호하는 방식이 사회적으로 자신의 신뢰성을 높이는데 효과적일 것이라고 생각한다.

3. 지식의 창조성		응답
문1	귀하는 자신이 선호하는 방식이 지속적인 창조적 지식의 창출이 용이 할 것이라고 생각한다.
문2	귀하는 자신이 선호하는 방식이 지속적인 지식의 응용(확장)이 용이 할 것이라고 생각한다.
문3	귀하는 자신이 선호하는 방식이 환경변화에 대한 다양한 새로운 대응방안 수립이 용이 할 것이라고 생각한다.

□ 쌍대 비교 질의

[질문] 아래 네 가지 관점 중 기준 A의 관점과 기준 B의 관점을 비교하여 더 중요한 정도를 생각하여 중요한 기준 쪽의 점수에 'O'표 하시오
기준 A	□ 상대적 더 중요 동등 상대적 더 중요 ➜																	기준 B
다양한 지식활용	9	8	7	6	5	4	3	2	1	2	3	4	5	6	7	8	9	효과적인 지식활용
다양한 지식활용	9	8	7	6	5	4	3	2	1	2	3	4	5	6	7	8	9	지식의 창조(창출)
다양한 지식활용	9	8	7	6	5	4	3	2	1	2	3	4	5	6	7	8	9	지식의 지혜화
효과적인 지식활용	9	8	7	6	5	4	3	2	1	2	3	4	5	6	7	8	9	지식의 창조(창출)
효과적인 지식활용	9	8	7	6	5	4	3	2	1	2	3	4	5	6	7	8	9	지식의 지혜화
지식의 창조(창출)	9	8	7	6	5	4	3	2	1	2	3	4	5	6	7	8	9	지식의 지혜화

<참조>
□ 지식활용의 다양성(다양한 지식의 활용) • 지식 활용은 다양하게 하는 것이 중요	□ 지식활용의 효과성(효과적인 지식의 활용) • 지식 활용은 효과적이어야 하는 것이 중요
□ 지식의 창조성(지식의 창조-창출) • 지속적인 지식을 창출하는 것이 중요	□ 지식의 내면화(지식의 지혜화) • 지식을 지속적으로 기억하고 지혜화하는 것이 중요

통계분석을 위한 응답자에 대한 기초적인 설문항목입니다.

1. 귀하의 성별은? ①남  ②여

2. 귀하는 고전(古典)을 읽는 것이 어느 정도 중요하다고 생각하십니까?

①전혀 중요하지 않다 ②중요하지 않은 편 ③그저 그렇다 ④중요한 편 ⑤매우 중요하다

3. 귀하는 최근 쉽게 찾을 수 있는 지식정보시스템(예: 스마트 폰, 인터넷 등)이 사람들의 지식수준을 높여 준다고 생각하십니까?  ①전혀 그렇지 않다 ②그렇지 않은 편 ③그저 그렇다 ④그러한 편 ⑤매우 그렇다

4. 귀하는 “직접 아는 지식”과 “찾을 수 있는 지식” 중 어느 쪽이 더 중요한 것인가에 대해 고민해 본적이 있습니까?   ①전혀 없다 ②잠시 생각해 본적이 있다 ③많은 생각을 해봤다

5. 귀하는 스마트 폰(보조기억장치, 인터넷 검색 등으로 활용)으로 인해 자신의 기억 능력이 퇴화하고 있다고 생각하십니까?  ①전혀 그렇지 않다 ②그렇지 않은 편 ③그저 그렇다 ④그러한 편 ⑤매우 그렇다

6. 귀하는 최근 3개월 간 독서(교과서 외)를 한 분량(권)은? ①없음 ②1권 ③2권 ④3권 ⑤4권 이상

바쁘신 중에 끝까지 응답해 주셔서 진심으로 감사드립니다.