학습행동(learning behaviors)은 성공적인 학업성취를 위해 필요한 행동이나 기술, 또는 접근방법을 의미하며, 학습과제에 임할 때 나타나는 동기 측면과 행동 측면 모두가 포함된 개념이다(Hyson, 2008). 아동들의 지능지수를 통제한 후, 교실 내 관찰된 학습 관련 행동수준이 학업성취에 영향을 미친다는 Swift와 Spivak의 연구(1969) 결과 발표 이후 지속적으로 이를 지지하는 학습행동 관련 연구결과들이 보고되고 있다(Birrell, Phillips, & Stott, 1985; Bustamante & Greenfield, 2019; Bustamante, White, & Greenfield, 2018; Halliday, Calkins, & Leerkes, 2018; Harper, Guidubaldi, & Kehle, 1978; McDermott & Beitman, 1984; McKinney, Mason, Perkerson, & Clifford, 1975; Sandilos, Whittaker, Vitiello, & Kinzie, 2019; Stott, 1981; Yen, Konold, & McDermott, 2004).

국내에서도 학습과제에 대한 주의집중, 스스로 새로운 것을 시도하려는 의지, 필요한 경우 도움을 허용하려는 의지, 주변 관계인들과의 의사소통 및 협동 등 학습과 관련된 기본 능력을 살펴본 연구 결과들이 지속적으로 발표되고 있다(Chung & Park, 2011; Jang & Cho, 2000; Jung & Ahn, 2006; M.-A. Kim & Lee, 2004; J. E. Lee, 2018; J. Sung, 2017). 선행연구들의 결과에 의하면 우리는 현재 유아의 학습행동 수준을 통해 유아의 학교준비도 수준을 예측할 수 있다고 한다(Barnett, Bauer, Ehrhardt, Lentz, & Stollar, 1996; Bustamante, White, & Greenfield, 2017; Green & Francis, 1988; Sung & Wickrama, 2018; Vitiello & Greenfield, 2017). 이처럼 유아의 학습행동은 학습태도 및 사회적 상호작용 발달에 중대한 영향을 미치며(Coolahan, Fantuzzo, Mendez, & McDermott, 2000), 그리고 유아의 학업성취 저하 및 사회적 위험요인을 억제함에 있어서 학습행동이 영향을 미친다고 한다(Domínguez, Vitiello, Fuccillo, Greenfield, & Bulotsky-Shearer, 2011; McWayne & Cheung, 2009).

Cooper and Farran Behavioral Rating Scales (CFBRS)은 학습행동이 학교준비도에 미치는 영향을 분석하기 위한 척도이고(Cooper & Farran, 1991), Bridging이라는 측정도구의 경우 패턴블록 바람개비(pattern block pinwheel), 수세기 게임(counting game), 뺄셈(subtraction), 나누기(fair share), 추정하기(estimation), 음악에 맞추어 움직이기(moving to music)와 같이 교실 내 관찰되는 유아의 학습행동 종류를 측정하고자 개발된 도구(Chen & McNamee, 2007)이다. Work Habits Performance Assessment (WHPA)는 학습 관련 과제를 수행하는 유아를 평가하기 위해 개발된 척도이며(Fantuzzo, Rouse, McDermott, Sekino, Childs, & Weiss, 2005), The Behavior Strategy Rating Scale-II는 유아의 과제지향행동을 측정하는 교사용 보고 척도(Onatsu & Nurmi, 1995; Onatsu-Arilommi & Nurmi, 2000)이다. 반면, 유아 학습행동 척도 (Learning-to-Learn Scales [LTLS])의 경우 유아의 학습행동 수준을 내적동기 측면, 선생님(어른)과의 학습행동 관련 상호작용 측면, 유아가 그룹에 속해 있을 때 관찰되는 학습행동 수준 등 보다 다방면으로 세밀하게 평정이 가능하도록 개발한 척도이다. 이처럼 여러 상황에 걸쳐 유아 학습행동을 구체적으로 평정하는 척도가 필요한 이유는 무엇보다 교육 프로그램의 효과를 증명하기 위해서이며, LTLS는 현재 다양한 교육 프로그램 효과를 평가하는데 이용되고 있다(Bustamante & Greenfield, 2019; Bustamante, White, & Greenfield, 2018)

McDermott 등(2000)은 Preschool Learning Behaviors Scale (PLBS)이라는 29개 문항의 학습행동 척도를 개발하여, 학습행동 하위요인을 학습의욕행동, 주의지속행동, 학습태도로 나누어 유아와 아동을 대상으로 지속적으로 연구하고 있다. PLBS는 유아의 학습행동을 관찰하는 데 대표적으로 사용되는 측정 도구 중 하나이며(National Research Council, 2008), 국내에서도 유아의 학습행동 관련 선행연구들을 살펴봤을 때 주로 사용된 측정 도구는 PLBS이다(Jung & Ahn, 2006; K. S. Kim, 2015; J. E. Lee, 2018; J.-M. Lee, Cho, & Kim, 2014). 하지만 PLBS의 하위요인은 3개로 구성되어 있어 다양한 형태의 학습유형을 측정하는 데 제한적이며, 종단연구 등에 필요한 성장 변화를 탐지하는 정교함이 부족하다(McDermott et al., 2011).

LTLS는 위에서 언급된 제한점을 보강해서 개발된 척도이다(McDermott et al., 2011). 유아기 학습유형을 더 구체화하기 위해 하위요인 4개를 추가하여 총 7개의 하위요인(48개 문항)으로 구성하였고, 교사는 유아의 학습행동 수준에 대해 PLBS의 평정과 같이 그렇지 않다(1점), 가끔 그렇다(2점), 또는 항상 항상 그렇다(3점) 척도로 평정하게 되어 있다. 7개의 하위요인은 전략적계획(strategic planning), 대인간반응성(interpersonal responsiveness in learning), 학습동기(effectiveness motivation), 학습지속성(sustained focus in learning), 언어적참여(vocal engagement in learning), 그룹활동참여(group learning), 과제도전성(acceptance of novelty and risk)으로 구성하여 PLBS의 학습행동 영역을 더 구체화하였다. LTLS의 내적합치도 계수는 .97로 나타났으며, 해당 척도의 공인타당도를 알아보기 위해 준거척도로 사용된 Learning Express의 하위요인인 알파벳 지식(alphabet knowledge), 어휘(vocabulary), 듣기 이해(listening comprehension), 수학(mathematics)과 유아 학습행동 척도(LTLS)의 하위요인 간 정적 상관 계수가 유의수준 p < .0001에서 통계적으로 유의미하게 나타났다(McDermott et al., 2011).

4차 산업혁명 전후로 기존 영역 간 경계가 허물어지는 융합이 빠르게 진행되고 있다. 우리는 이러한 융합으로 인해 생성되는 대량의 신지식들을 자연스럽게 흡수하려면 무엇보다 자기주도적 학습태도를 지속적으로 유지해야 한다. 그리고 우리의 자기주도적 학습태도가 지속적으로 이루어지기 위해서는 유아기 때부터 성인기 이후까지 양질의 학습행동 수준을 오래도록 유지하는 것이 필요하다(Kangas & Lastikka, 2019). 또한 오늘날 사회가 필요로 하는 인재상과 영유아기의 인적 자원 투자 대비 회수 비율이 성인기에 비해 크게 높다는 연구결과(Heckman, 2006)를 종합해보면, 영유아들의 학습행동에 관한 연구의 필요성은 어느 때보다 중요해지고 있다.

학교준비도는 유아가 초등학교 환경과 생활 전반에 적응하기 위해 필요한 기초적 능력이다(Murphey & Burns, 2002). 초등학교 입학을 계기로 유아는 학교에서 새로운 사회생활을 시작하면서 다양한 변화를 경험하게 된다. 이때 유아가 학교생활에 대비한 준비가 잘 되어 있지 않은 경우, 추후 청소년기까지 학업문제와 부적응 문제를 지속적으로 보일 확률이 높다(Burgess, 2005; Domínguez Escalón, & Greenfield, 2009; Entwisle, Alexander & Olson, 2005; Lewit & Baker, 1995; Rouse, Brooks-Gunn, & McLanahan, 2005). 학교준비도를 구성하는 요인에 관한 선행연구를 살펴본 결과, 공통적으로 인지적 관련 요인, 의사소통 관련 요인, 기술 관련 요인, 그리고 사회정서적 관련 요인이 포함되어 있는 것을 확인할 수 있다(J.-M. Kim. & Hong, 2017).

유아의 학습행동은 유아의 학교준비도의 개념을 구성하는 주요 요인 중 하나이며(Fantuzzo et. al., 2007), 학교준비도에 긍정적인 영향을 주는 변인으로 밝혀졌다(Domínguez, Vitiello, Maier & Greenfield, 2010). 유아기에 형성된 유아의 학습행동 수준은 이후의 학교생활에 필요한 학교준비도를 형성하는 데 영향을 주는 것이 확인됨에 따라, 본 연구에서는 학습행동 척도를 한국에서 사용하기 위한 타당성을 검토하면서 기존에 많이 사용되어온 학교준비도 검사를 함께 측정하여 한국판 유아 학습행동 척도 (K-LTLS)의 공인타당도를 살펴보고자 한다.

유아의 학습행동은 다양한 학습 관련 기술의 수준을 예측할 수 있는 주요한 변인임으로 이에 관한 지속적인 연구가 필요하다. 하지만 국내 경우 유아와 관련된 다른 변인들에 비해 상대적으로 유아의 학습행동과 관련된 연구의 수는 많지 않다(J. E. Lee, 2018). 유아의 학습행동에 대한 연구가 활성화되기 위해서는 무엇보다 유아의 학습행동 수준을 정확히 측정할 수 있는 척도가 필수임으로, 이에 본 연구에서는 한국 유아를 대상으로 한국판 유아 학습행동 척도 (K-LTLS)로서의 국내 적용타당성을 검증하고자 하였다. 본 연구에서 검증한 한국판 학습행동 척도는 한국 유아들의 학습행동의 개념과 요인구조를 확인하고 학습행동의 정확한 측정과 그의 역할을 밝혀나가는 데 도움이 될 것이다.

본 연구의 표본은 2023년 1월부터 2023년 2월까지 서울특별시 · 부산광역시 · 광주광역시 · 강원도 · 경기도 지역 내 74개의 유치원에 재원 중인 3-5세 유아들을 연구대상으로 편의표집하였다. 본 연구를 위해 각 유치원에 직접 방문하거나 우편을 통해 연구 참여 동의서를 전달하였고, 이 중 본 연구를 이해하고 참여에 동의한 유치원 교사들이 교사 자신이 담당하는 유아의 학습행동 수준을 평정하였다. 이때 유아의 학습행동을 평정해야 하는 교사의 부담을 고려하여, 교사 1명이 평정에 소요하는 시간이 30분이 넘지 않도록 하기 위해 교사당 평정하는 유아의 수를 최대 5명으로 제한했다.

그 결과 585명의 교사가 본 연구에 참여했으며, 총 1,575명의 유아에 대한 교사의 설문지가 회수되었고, 이 중 미흡하게 응답된 설문지 179부를 제외하여 최종적으로 1,396부의 설문지가 분석에 사용되었다. 이렇게 수집된 표본은 무선 난수를 생성하여 두 집단으로 나누었고, 한 집단은 탐색적 요인분석(n = 681)에, 다른 집단(n = 715)은 확인적 요인분석과 공인타당도를 검정하는 데 활용하였다. 탐색적 요인분석에 참여한 연구대상 유아의 지역별 표집 사례수는 Table 1에 제시하였다.

탐색적 요인분석을 위한 연구에 참여한 유아는 총 681명(남아 356명, 여아 325명)이었고, 평균 월령은 54.36개월(SD =7.65)이었다. 3세는 238명(남아 124명, 여아 114명)으로 평균 월령은 45.22개월(SD = 0.41)이었고, 4세는 208명(남아 112명, 여아 96명)으로 평균 월령은 54.46개월(SD = 0.50)이었으며, 5세는 235명(남아 120명, 여아 115명)으로 평균 월령은 63.52개월(SD = 0.50)이었다. 탐색적 요인분석을 위한 연구에 참여한 유아를 측정한 교사는 총 290명이었고, 직위별로 살펴본 결과 담임교사가 240명(82.8%), 주임(부장)교사가 32명(11.0%)이고, 수석교사가 2명(0.7%)이며, 기타 직위자가 16명(5.5%)이었고, 이들의 평균 교육경력은 5.9년(SD = 4.31)으로 나타났다.

확인적 요인분석에 참여한 연구대상 유아의 지역별 표집 사례수는 Table 2와 같다. 확인적 요인분석을 위한 연구에 참여한 유아는 총 715명(남아 356명, 여아 359명)이었고, 평균 월령은 54.97개월(SD = 7.48)이었다. 3세는 208명(남아 92명, 여아 116명)으로 평균 월령은 45.25개월(SD = 0.45)이었고, 4세는 259명(남아 127명, 여아 132명)으로 평균 월령은 54.50개월(SD = 0.50)이었으며, 5세는 248명(남아 137명, 여아 111명)으로 평균 월령은 63.54개월(SD = 0.50)이었다. 확인적 요인분석을 위한 연구에 참여한 유아를 측정한 교사는 총 295명이었다. 직위별로 살펴본 결과 담임교사가 246명(83.4%), 주임(부장)교사가 32명(10.8%)이고, 수석교사가 2명(0.7%)이며, 기타 직위자가 15명(5.1%)이었고, 이들의 평균 교육경력은 6.4년(SD = 5.24)으로 나타났다.

본 연구는 전인적 측면에서 유아 학습행동 수준을 측정하는 LTLS의 타당도와 신뢰도를 한국 유아들을 대상으로 검증하여 한국 내 적용 가능성을 모색한 연구이다. 연구를 통하여 나타난 주요 결과를 중심으로 논의를 정리하면 다음과 같다.

첫째, K-LTLS는 원 척도가 7개의 하위요인으로 구성되었던 것과는 다르게 한국 유아들을 대상으로 하였을 때 언어적 참여 요인이 제외되고 6개의 하위요인으로 구성되는 것으로 나타났다. 언어적 참여 요인이 제거된 이유는 토론과 대화에 대한 사회적 문화 차이가 영향을 미친 것으로 여겨진다. 이는 미국의 교사들 경우 토의하기나 생각 나누기를 통해 문제를 함께 해결하기를 격려하는 경향이 한국의 교사보다 높게 나타난다는 연구에서 확인할 수 있다(S. Y. Yoo, 2000). 그리고 이러한 문화적 차이는 국가별 유아교육기관 평가 지표 자료 차이에서도 확인할 수 있다. 교사와 영유아 간 상호작용, 또래관계 형성을 위한 상호작용 그리고 효과적인 교수를 위한 상호작용 영역 중 언어 사용과 관련된 평가 항목 경우, 미국 National Association for the Education of Young Children (NAEYC)나 호주 The Australian Children’s Education & Care Quality Authority (ACECQA) 지표에 비해 한국 유치원 평가 지표는 평가 지표 수가 적고 평가 방식도 상대적으로 간단한 것으로 확인된다(Cho, Yu, & Park, 2014).

K-LTLS의 탐색적 요인분석으로 나타난 6개의 요인은 전략적계획, 대인간반응성, 학습동기, 학습지속성, 그룹활동참여, 과제도전성으로 명명하였다. 전략적계획은 “결과를 예상한 후 실행계획을 수립한다.”, “문제를 해결하는 데 있어 다양한 해결책이 있을 수 있다고 말한다.” 등의 결과를 예상하여 계획을 수립하거나 전략을 바꾸는 등 수행 계획과 관련한 11개의 문항으로 구성하였다. 다음으로 대인간반응성은 “다른 유아들의 제안을 수용한다.”, “대그룹 활동 시, 잘 경청하고 자기가 말하는 순서가 올 때까지 기다린다.” 등의 학습 상황에서 또래나 교사의 말과 제안에 집중하고 받아들이는 것에 대해 묻는 8개의 문항으로 구성하였다. 학습동기는 “어려운 과제에 교사의 도움과 격려가 거의 없어도 적극적으로 임한다.”, “어려운 활동을 완수하려고 지속적으로 노력한다.” 등의 학습에 얼마나 적극적이고 어려운 활동에서도 노력하는지 등을 묻는 10개의 문항으로 구성하였다. 학습지속성은 “스스로 선택한 활동에 20분 이상 집중한다.”, “교사의 지시 없이 10분 이상 그룹활동에 집중한다(예: 블록 영역에서 구조물 만들기, 큰 퍼즐 맞추기 등).” 등의 유아가 주어진 활동이나 놀이 상황에 얼마나 오랫동안 집중하여 지속하는지를 묻는 4개의 문항으로 구성하였고, 그룹활동참여는 “자유놀이 때 최소한 한 명의 다른 유아와 함께 놀이한다.”, “교사의 제안이 없어도 다른 유아들과 함께 적절한 활동을 시작한다(예: 블록으로 건물 짓기, 퍼즐 시작하기).” 등의 교실 내에서 다양한 그룹 활동 참여 정도를 6개의 문항으로 측정하고 있다. 마지막 과제도전성에서는 “과제나 활동을 완료하기 위해 교사가 대안을 제시했을 때, 이에 대해 긍정적으로 반응한다(긍정적인 언어 및 비언어적 반응 포함).”, “교사가 소개한 활동이나 수업에 참여한다.” 등의 새롭고 어려운 상황에서 얼마나 적극성을 보이는가에 대한 것을 4개 문항으로 측정하도록 구성하였다.

둘째, K-LTLS의 확인적 요인분석 결과, 탐색적으로 추출되었던 6개의 하위요인 구조모형의 적합도 지수는 CFI = .91, RMSEA = .05 (.05∼.06)로 나타났는데, 이러한 결과는 McDermott 등(2011)의 연구에서 밝힌 LTLS의 모형 적합도 지수 CFI = .995, RMSEA = .05 (.048∼.051)와 거의 유사했으며 6요인 모델도 좋은 모형인 것으로 볼 수 있으며, 따라서 K-LTLS는 연구자의 필요에 따라 전체 문항을 모두 사용하거나 각 하위요인을 따로 사용하는 것이 모두 가능할 것으로 보인다. K-LTLS는 교사 1인이 1명의 유아에 대해 평정하는 데 소요되는 시간이 평균 5분 내외로 확인됨에 따라 다른 유아의 학습 행동 척도에 비해 다양한 유형의 학습행동 수준을 빠르게 측정이 가능함으로 교육자로 하여금 유아의 현재 학습행동 특성 및 수준을 확인하는 데 많은 도움을 줄 수 있다. 그리고 교육자는 유아의 학습행동 수준 개선에 필요한 프로그램을 실시 후, 본 척도를 이용하여 해당 프로그램의 효과를 확인하는 과정을 반복함으로써, 최종적으로 초등학교 전환기 때 마주칠 수 있는 다양한 위험요인으로부터 유아를 보호해줄 수 있을 것으로 사료된다(George & Greenfield, 2005).

셋째, K-LTLS의 공인타당도를 구하기 위해 학교준비도(school readiness)의 하위요인과 K-LTLS의 하위요인간의 상관관계를 분석하였다. K-LTLS의 총점과 학교준비도의 총점 간의 상관계수는 .87 (p < .001)이었고, K-LTLS의 모든 하위요인(전략적계획, 대인간반응성, 학습동기, 학습지속성, 그룹활동참여, 과제도전성)과 학교준비도의 모든 하위요인(사회 정서 발달, 학습에 대한 태도, 의사소통, 인지 발달 및 일반적 지식)간의 상관계수는 .55∼.87 (p < .001)로 비교적 높은 관계가 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 학습행동 및 학교준비도가 정적상관관계에 있다는 기존 국내 선행연구의 결과와 일치하며(Chu, & Park, 2006; J.-H. Kim, & Kim, 2006; S. H. Lee, & Hwang, 2014), 해외 선행연구의 결과와도 일치한다(Domínguez, Vitiello, Maier, & Greenfield, 2010). K-LTLS의 하위요인 중 전략적계획 및 학습동기가 학교준비도 척도의 하위요인 학습에 대한 태도와 가장 높은 상관관계를 보였다(r = .81, p < .001). 이는 학습동기(학습의욕행동)가 높을수록, 전략적계획 수준이 높을수록, 학교준비도 수준이 높다는 선행연구(J.-M. Lee, Cho, & Kim, 2014; S. H. Lee & Hwang, 2014)와 유사한 결과이며, 이는 곧 K-LTLS가 유아의 학습행동 특성을 타당하게 측정하는 것을 시사하는 것이라 하겠다.

넷째, K-LTLS의 신뢰도 수준을 알아보기 위해 내적합치도 계수 확인 결과 .97로 나타났다. K-LTLS의 하위 6개 요인의 Cronbach’s α계수 또한 .80∼.92로 확인됨에 따라 본 척도는 한국 유아의 학습행동 수준 측정을 위한 신뢰도를 확보하였음을 확인하였다.

다섯째, K-LTLS로 평정된 점수의 분석 결과, 여아보다 남아의 학습행동 수준이 높게 나타났고, 그리고 유아의 연령에 따라 학습행동에 차이가 확인되었다. 선행연구에도 여아가 남아보다 더 높은 학습행동 수준을 보이는 것으로 나타났고(Han, & Moon, 2014; K. M. Kim, & Ahn, 2010; K. S. Kim, 2015; S. H. Lee & Hwang, 2014), 높은 연령일수록 낮은 연령보다 더 높은 수준의 학습행동이 관찰되는 것(S.-G. Jung & Ahn, 2006; McDermott, Leigh, & Perry, 2002)은 본 연구와 유사한 결과이다. 4세 이상의 연령에서는 학습행동의 차이를 가져올 만큼 발달 수준의 차이가 충분히 크지 않을 수 있음을 고려할 때(K. S. Kim, 2015), K-LTLS는 연령별 유아의 학습행동 특성을 타당하게 측정하고 있음을 확인할 수 있었다.

본 연구의 제한점과 후속 연구 관련하여 다음과 같이 제언하고자 한다. 첫째, 본 연구 경우, 2023년 1월부터 2023년 2월 사이에 실시됨에 따라 기관별 방학 기간 차이로 인해 사립유치원에 재원 중인 유아들 대상으로 실시되었다. 이에 추후 어린이집 및 공립유치원에 재원 중 유아들을 대상으로 교차타당화 연구 등 추가 타당화 연구를 통해 척도의 안정성을 확인할 필요가 있을 것이다. 둘째, 본 연구는 해외에서 개발된 유아의 학습행동 수준 측정 척도의 국내 적용 가능성 검토에 연구 초점을 맞추고 있음으로, 유아의 학습행동과 다른 변인들과의 관계에 대해서 후속 연구에서 구조적 분석이 필요하다. 셋째, 본 연구 결과 K-LTLS는 우리나라에서 사용이 가능하다고 결론지을 수 있으나, 이러한 요인구조의 특성으로의 합의에 관해서는 추가 연구가 필요하며, 그리고 학교준비도외 다른 준거척도와의 관련성에 대한 후속 연구가 필요하다. 넷째, 본 연구의 경우 학교준비도(school readiness)를 이용하여 공인타당도만 실시함에 따라 후속연구에서는 다른 관련 변인들을 함께 살펴보며 예측타당도를 검증할 필요가 있다.

본 연구의 결과들을 토대로 볼 때, K-LTLS는 유아교육기관에서 유아의 학습행동 수준을 측정하기에 적합한 도구로서 각 요인별로 학습행동 수준을 측정할 수 있을 뿐 아니라, 유아 학습행동의 강점 학습행동 요인과 약점 학습행동 요인을 파악할 수 있는 타당도와 신뢰도가 높은 척도인 것으로 확인되었다. 원 척도인 LTLS의 경우 유아의 성장 변화를 탐지하는 세밀함이 보강된 척도임으로(McDermott et al., 2011), K-LTLS도 추후 유아의 학습행동 관련 종단연구에 사용될 수 있을 것으로 사료된다. 또한 본 척도의 사용 간편성 때문에 교사들도 본 척도를 이용하여 유아의 학습행동 특성을 용이하게 진단할 수 있고, 유아의 유아교육기관 적응 정도를 파악하는데 활용될 수 있다. 이처럼 K-LTLS는 유아의 전체적인 학습행동 특성을 파악하고, 유아의 학습행동과 관련된 연구를 진행하는 데 있어 유용하게 사용될 수 있을 것으로 보인다.