대학교육만족도 영역별 점수의 의미와 활용: Bifactor 모형의 적용

Abstract

이 연구는 bifactor모형을 적용하여 대학교육만족도의 하위영역별 점수를 산출하는 경우, 하위영역별 만족도 점수가 대학구성원 내 집단 간 차이에 대한 추가적인 정보를 제공하는지를 탐색하기 위한 것이다. 대학교육만족도의 측정모형으로 주로 활용되어 온 상관된 일차요인모형과 이 연구에서 적용한 bifactor모형을 비교하되, 모형 적합도와 하위영역별 점수의 분포, 개인 배경변인과의 관계를 중심으로 살펴보았다. 충남 소재의 A대학교 4,400 여 명 학생들의 응답 자료가 활용되었으며, 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 모형적합도 측면에서는 bifactor모형과 일차요인모형 간 큰 차이가 없었으나, 문항 분산의 설명량은 bifactor모형에서 더 높았다. 둘째, 일차요인모형에서 산출된 하위영역별 요인점수들은 최소 .6이상의 높은 정적 상관을 보인 반면, bifactor 모형에서는 -.3에서 .2으로 부적 상관을 보이거나 약한 정적 상관을 보였으며, 두 모형에서 산출된 동일 하위영역 내 점수 간 상관은 최소 .2, 최대 .6이었다. 셋째, 상관된 일차요인모형에서는 하위영역별 점수 간 의존성이 높아, 성별과 학년, 전공-진로 일치도를 포함한 개인 배경변인이 하위영역별 점수를 일관되게 예측한 반면, bifactor 모형에서는 하위영역별로 점수에 영향을 미치는 개인 배경 변인이 다르게 나타났다. 마지막으로, bifactor모형에서 산출되는 하위영역별 점수의 의미가 상관된 일차요인모형에서의 하위영역별 점수의 의미와 어떻게 다른지를 조명하였으며, 대학교육만족도 분석에서 bifactor모형을 활용하는 것의 유용성과 향후 연구 과제가 논의되었다.

This study aims to examine whether the subscale scores of university student satisfaction survey can offer diagnostic information of group-differences when applying the bi-factor model.

Approximately 4,400 students responses to a university satisfaction survey were used to compare the two sets of subscale scores produced by applying a Bifactor model and a correlated first-order factor model. Approximately 4,400 students in a university participated in the survey.

Main findings are as follows: First, regarding the model-fits, the Bifactor model was marginally better than the correlated first-order factor model. Second, while for the correlated first-order factor model, the effects of gender, grade-level, and congruence between major and career were consistent across all the subscale scores, for the Bifactor model, we found differential effects of those student characteristics on each subscale score. Implications of applying Bifactor models to university student surveys and future directions were discussed.