Earticle

초록

영어

The purpose of this study was to explore the major predictors and conditional branching structure explaining the learning satisfaction of middle-aged lifelong learners through decision tree analysis. For this purpose, data from 549 middle-aged learners aged 40 to 64 who had participated in lifelong learning within the past year were analyzed. Learning satisfaction was set as a continuous outcome variable, and a CRT-based regression tree analysis was conducted by entering gender, age group, highest level of education, occupation, digital literacy, self-efficacy, and learning flow. A 10-fold cross-validation was applied to examine the possibility of overfitting and prediction error, and 1,000 bootstrap resamples were additionally conducted to examine the selection stability of the major splitting variables. The results showed that learning flow was the first variable to distinguish learning satisfaction, followed by self-efficacy and digital literacy as additional splitting variables. Variable importance was highest in the order of self-efficacy, learning flow, and digital literacy, while gender, age group, highest level of education, and occupation were not selected as major splitting variables in the final branching structure. In the bootstrap analysis, self-efficacy and learning flow also showed high selection stability across repeated samples, whereas digital literacy appeared as a relatively conditional splitting variable. These results indicate that the learning satisfaction of middle-aged lifelong learners can be distinguished at different levels according to the combined conditions of learning flow, self-efficacy, and digital literacy. Therefore, it is necessary to operate customized lifelong education programs that support learning flow and self-efficacy and take into account learners’ levels of digital literacy.

한국어

본 연구의 목적은 중장년 평생학습자의 학습만족도를 설명하는 주요 예측요인과 조건적 분기 구조를 의사결정나무 분석을 통해 탐색하는 데 있다. 이를 위해 최근 1년 이내 평생학습 참여 경험이 있는 만 40세 이상 64세 이하의 중장년 학습자 549명의 자료를 분석하였다. 학습만족도를 연속형 결과변인으로 설정하고, 성별, 연령대, 최종학력, 직업, 디지털 리터러시, 자기효능감 및 학습몰입을 투입하여 CRT 기반 회귀나무 분석을 실시하였다. 과적합 가능성과 예측오차를 점검하기 위해 10-fold 교차검증을 적용하였으며, 주요 분기변인의 선택 안정성을 확인하기 위해 1,000회의 부트스트랩 재표집을 추가로 실시하였다. 분석 결과, 학습몰입이 학습만족도를 최초로 구분하는 변인으로 나타났으며, 이후 자기효능감과 디지털 리터러시가 추가적인 분기변인으로 도출되었다. 변수 중요도는 자기효능감, 학습몰입, 디지털 리터러시 순으로 높게 나타났으며, 성별, 연령대, 최종학력 및 직업은 최종 분기 구조에서 주요 분기변인으로 선택되지 않았다. 부트스트랩 분석에서도 자기효능감과 학습몰입은 반복 표본에서 높은 선택 안정성을 보였으며, 디지털 리터러시는 상대적으로 조건적인 분기변인으로 나타났다. 이러한 결과는 중장년 평생학습자의 학습만족도가 학습몰입, 자기효능감 및 디지털 리터러시가 결합되는 조건에 따라 서로 다른 수준으로 구분될 수 있음을 보여준다. 따라서 중장년 평생학습자의 학습몰입과 자기효능감을 지원하고, 디지털 리터러시 수준을 고려한 맞춤형 평생교육 프로그램을 운영할 필요가 있다.

목차

<요약>
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
1. 중장년 평생학습자의 특성과 학습만족도
2. 학습만족도의 예측요인
3. 학습만족도 예측 구조 분석을 위한 의사결정나무 모형
Ⅲ. 연구방법
1. 연구대상 및 자료수집
2. 조사도구
3. 분석방법
Ⅳ. 연구결과
1. 주요 변인의 기술통계 및 상관관계
2. 측정모형의 확인적 요인분석 및 판별타당도
3. 의사결정나무
Ⅴ. 논의 및 결론
참고문헌

키워드

저자

• ChoonHee, Park [ 박춘희 | Korea Digital Literacy Education Association, Branch Manager ]
• Eunjung, Yoon [ 윤은정 | Jangan University, Department of Early Childhood Education, Adjunct Professor ] Corresponding Author

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  성인계속교육연구 [Korean Journal of Adult & Continuing Education Studies]

• 간기

  계간

• pISSN

  2093-6095

• 수록기간

  2010~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 378 DDC 374