디지털 네이티브 세대 어머니의 디지털 친숙성이 유아의 미디어 조절력에 미치는 영향: 어머니의 스마트 미디어 제공의도와 이용중재의 잠재프로파일을 통한 조절효과

Influence of Digital Native Mothers' Digital Familiarity on Preschoolers' Media Regulation: The Role of Maternal Intentions to Provide Smart Media and Smart Media Mediation Profiles in Moderation Effects

Article information

Korean J Child Stud. 2026;47(1):125-137
Publication date (electronic) : 2026 February 28
doi : https://doi.org/10.5723/kjcs.2026.47.1.125
1Lecturer, Department of Early Childhood Education, Chung-Ang University, Seoul, Korea
2Ph. D. Student, Department of Early Childhood Education Studies, Chung-Ang University, Seoul, Korea
홍석영1orcid_icon, 장소현,2orcid_icon
1중앙대학교 유아교육과 시간강사
2중앙대학교 유아교육과 박사수료
Corresponding Author: So Hyun Jang, Ph. D. Student, Department of Early Childhood Education Studies, Chung-Ang University, 84, Heukseok-ro, Dongjakgu, Seoul, Korea E-mail: harvest111@hanmail.net
Received 2025 September 15; Revised 2025 November 16; Accepted 2026 January 20.

Trans Abstract

Objectives

This study investigated the influence of digital native mothers’digital familiarity on preschoolers’ media regulation, focusing on the moderating role of maternal intentions to use smart media and their mediation profiles.

Methods

Data were collected from 293 mothers of preschoolers in Gyeonggi Province. Latent Profile Analysis (LPA) was used to classify mothers based on their media-related intentions and mediation strategies. The moderating effects of these identified profiles were analyzed using the PROCESS macro (Model 1).

Results

Four distinct latent profiles emerged: convenience-oriented, balanced-regulatory, control-oriented, and participatory-educational. These profiles significantly moderated the relationship between maternal digital familiarity and preschoolers’ media regulation. Specifically, in a balanced-regulatory profile, higher digital familiarity is associated with lower media regulation children. Conversely, control-oriented and participatory-educational profiles are linked to positive regulatory outcomes. This suggests that maternal digital familiarity does not automatically translate into beneficial outcomes and that its impact is contingent on the specific orien-tation and consistency of mediation.

Conclusion

Thus, maternal intentions and mediation styles are more critical determinants of children's media regulation than are digital familiarity alone. Profiles characterized by intentional, interaction-focused, and educational mediation demonstrated the most positive effects. These results highlight the need for parent education and media literacy programs that prioritize high-quality mediation strategies to support healthy digital development in preschoolers.

Introduction

세대란 특정한 사회적 경험을 공유하며 유사한 가치관과 행동 양식을 형성하는 집단이다(Mannheim, 1952). 최근에는 디지털 기술을 언제, 어떤 방식으로 경험했는가에 따라 디지털 이민자 세대(digital immigrants)와 디지털 네이티브 세대(digital natives)로 구분되는데, 특히 성장기부터 기술을 삶의 일부로 받아들인 세대를 디지털 네이티브라 일컫는다(M. Kim, 2015). Statistics Korea (2024)의 연령별 출산율에 따르면, 해당 연령대 여성 인구 1,000명당 출생아 수가 30-34세는 70.4명, 35-39세는 46.0명으로 타 연령층과 비교하면 압도적으로 높다. 이는 현재 유아기 부모의 대다수가 1980-90년대에 출생하여 성장기부터 디지털 환경을 내면화한 세대라는 점을 의미한다. 비록 출생 연도에 따라 처음 접한 기기나 매체 환경에는 세부적인 차이가 있을 수 있으나, 이들은 성장 과정 전반에서 디지털 기술을 삶의 필수적인 수단으로 자연스럽게 받아들였다는 점에서 세대적 공통성을 지닌다. 따라서 오늘날 유아기 가정은 부모와 자녀가 모두 디지털 네이티브로서 이전 세대와는 다른 양육 환경을 형성하고 있으며, 이러한 세대적 특성은 유아의 디지털 미디어 경험에 중요한 배경이 된다.

유아에게 스마트 기기는 일상적인 매체이자 다양한 활동에서 자연스럽게 활용되는 도구이다. 그러나 선행연구들은 유아의 스마트 기기 사용에 따른 부정적 영향에 주목해 왔다. 초기 연구는 유아의 스마트 기기 사용 실태를 조사하는 데 중점을 두었고(B. Lee, 2012; S. Lee,Lee, & Hong, 2014), 후속 연구는 스마트 기기 중독성(J.-M. Kim, Mun, & Kweon, 2014), 몰입 경향성(Y.-N. Kim & Park, 2016), 과몰입(J. H. Yoo & Moon, 2017), 과의존(K.-H. Kim, Kim, & Ko, 2020) 등 과도한 사용으로 인한 문제를 주로 다루었다. 이러한 연구들은 스마트 기기 사용의 위험성을 밝히는 데 기여했으나 유아가 미디어를 건강하게 활용할 수 있도록 돕는 양육 환경이나 부모 요인에 대한 관점은 상대적으로 부족했다. 유아기는 스스로 미디어 환경을 통제하거나 조절하기 어려운 발달적 특성이 있으므로 주 양육자인 어머니가 제공하는 미디어 환경과 중재 방식은 유아의 미디어 습관 형성에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 유아의 건강한 미디어 활용을 지원하기 위해서는 아동 개인의 특성뿐만 아니라 이들에게 영향을 미치는 부모의 디지털 친숙성과 가정 내 미디어 환경을 구체적으로 살펴볼 필요가 있다.

이러한 필요성을 바탕으로 본 연구는 디지털 환경 변화에 따른 양육 요인으로 어머니의 디지털 친숙성에 주목했다. 디지털 친숙성은 기술을 단순히 사용할 줄 아는 수준을 넘어 디지털 기기와 콘텐츠를 이해하고 적절하게 활용하는 능력을 포괄하는 개념이다(Teo, 2013). 디지털 친숙성이 높은 어머니는 디지털 미디어에 대한 이해와 자신감을 바탕으로 자녀에게 적절한 사용 규칙을 제시하거나 유해 콘텐츠를 선별하는 등 보다 효과적인 중재 전략을 실천할 가능성이 높다(Rohmiyati & Irhandayaningsih, 2018; Teichert, 2017). 또한 선행연구에 따르면, 부모의 적극적이고 일관된 중재는 유아가 부모의 지도와 규칙을 내면화하여 스스로 미디어 사용을 점검하고 조절하는 능력을 발달시키는 데 긍정적인 예측 요인으로 작용한다(H.-S. Choi & Kang, 2016; Gil & Lee, 2016; Shin, 2023). 즉, 어머니의 디지털 친숙성은 바람직한 양육 행동을 이끌어냄으로써 유아의 미디어 조절력 발달을 돕는 중요한 토대가 된다고 볼 수 있다.

이와 더불어 스마트 미디어 환경에서는 유아가 스스로 미디어 이용을 조절할 수 있는 능력이 점차 중요해지고 있다. 미디어 조절력은 유아가 미디어 콘텐츠를 이용할 때, 바람직한 기준에 따라 자신의 언어, 마음, 행동을 스스로 계획, 실행, 점검, 평가하여 조절하는 능력을 의미한다(Jo, 2022). 구체적으로는 유아가 미디어 시청 전 부모와 이용 시간을 미리 정하는 ‘계획’, 정해진 목적과 상황에 맞게 기기를 사용하고 스스로 종료하는 ‘실행’, 시청 도중 자신의 자세나 몰입 정도를 살피는 ‘점검’, 그리고 사용 후의 느낌을 돌아보는 ‘평가’ 과정으로 나타난다. 이러한 유아의 미디어 조절력은 부모가 어떠한 방식으로 기기를 제공하고 중재하는지에 따라 직접적인 영향을 받는다.

그러나 ‘스마트폰 과의존 실태조사(2022)’에 따르면, 많은 부모가 공공장소에서 자녀를 통제하거나 자신의 활동 시간을 확보하기 위해 스마트폰을 제공하는 경우가 많았다(Ministry of Science and ICT & National Information Society Agency, 2022). 이는 부모가 스마트폰을 편의적으로 제공하는 경향이 강함을 의미하며, 부모의 미디어 제공 의도와 중재 방식을 더욱 세밀하게 살펴볼 필요가 있음을 시사한다. 이때 어머니의 스마트 미디어 제공의도란 어머니가 자녀에게 스마트 미디어를 제공하는 동기와 목적을 의미한다(E. Lee, 2020). 본 연구에서는 이를 어머니가 휴식, 가사 등 양육 이외의 시간을 갖기 위한 목적이나 자녀의 행동을 제약하기 위한 ‘편의적 제공의도’와 자녀의 바람직한 행동발달을 위한 교육적 효과를 위한 ‘교육적 의도’로 구분하여 정의한다.

한편, 어머니의 스마트 미디어 이용중재는 어머니가 자녀의 스마트 미디어 사용을 관리・감독 및 조절하여 자녀의 스마트 미디어 사용 경험에 직간접적으로 영향을 주는 의식적 혹은 무의식적 참여 행위를 의미한다(Clark, 2011; S.-J. Lee & Jeon, 2010). 어머니의 중재 양상은 연구자에 따라 다양하게 분류되어 왔으며, Valkenburg, Krcmar, Peeters 와 Marseille (1999)은 적극적 중재와 공동시청 등을 포함한 중재 유형을 제시하였고, Nikken과 Jansz (2014)는 스마트 미디어 환경을 반영하여 감독과 기술적 제한 등을 포함한 구체적인 중재 전략을 제안하였다. 본 연구에서는 이러한 선행연구를 바탕으로 자녀와 스마트 미디어 사용 규칙이나 사용법 등에 관해 대화를 나누는 ‘적극적 안내’, 콘텐츠의 의미를 설명하거나 해석을 제공하는 ‘교육적 중재’, 원거리에서 자녀의 사용을 관찰하고 필요 시 도움을 제공하는 ‘감독’, 자녀와 공통 관심사가 있는 콘텐츠를 함께 시청하는 ‘공동시청’, 특정 프로그램, 앱, 사이트 등의 접근을 제한하는 ‘기술적 제한’으로 구분했다. 이를 통해 어머니가 자녀의 미디어 이용을 중재하는 방식이 유아의 미디어 조절력에 어떠한 차이를 만드는지를 알아보고자 한다.

이를 종합하면, 디지털 네이티브 세대인 어머니는 높은 디지털 친숙성을 바탕으로 자녀의 미디어 환경을 적극적으로 이끌 수 있는 역량을 갖추고 있다. 다만, 실제 양육 과정에서는 어머니의 개인적 의도나 환경에 따라 자녀에게 미디어를 제공하고 관리하는 방식이 매우 다양하게 나타난다. 특히 어머니의 미디어 제공의도와 중재전략은 유기적으로 결합하여 하나의 양육 패턴을 형성하므로 이를 개별 변수가 아닌 통합적인 관점에서 살펴볼 필요가 있다. 따라서 본 연구는 잠재프로파일 분석을 통해 어머니의 미디어 양육 유형을 도출하고, 이러한 유형에 따라 디지털 친숙성과 유아의 미디어 조절력 간의 관계가 어떻게 달라지는지를 확인하고자 한다. 이를 통해 어머니의 디지털 친숙성이 유아의 미디어 조절력으로 이어지는 과정에서 미디어 양육 유형이 어떠한 조절 역할을 수행하는지 구체적으로 확인할 수 있을 것이다. 이를 위해 설정한 연구문제와 연구모형은 다음과 같다.

연구문제 1

디지털 네이티브 세대 어머니의 스마트 미디어 제공의도와 이용 중재의 잠재프로파일 유형은 어떻게 분류되며, 각 유형의 특성은 어떠한가?

연구문제 2

스마트 미디어 제공의도와 이용중재 유형은 어머니의 디지털 친숙성이 유아의 미디어 조절력에 미치는 영향을 조절하는가?

Figure 1

Research model.

Methods

연구대상

본 연구는 디지털 환경에서 성장한 세대로 정의되는 Prensky (2001a; 2001b)의 디지털 네이티브 개념을 참고하여, 경기도에 거주하며 유아기 자녀를 둔 1980-1990년대 출생한 어머니들을 대상으로 조사를 수행하였다. 연구참여자에게는 연구의 목적과 익명성 보장, 수집된 자료의 폐기 절차에 대해 상세히 안내하였으며, 자발적으로 동의한 참여자에게만 설문을 진행하였다. 연구 참여에 동의한 어머니들을 목적표집 방식으로 선정하였으며, 온라인 육아 커뮤니티를 중심으로 총 300부의 설문지를 배포하여 298부를 회수하였다. 미응답이 있는 2부와 이상치가 확인된 3부를 제외하고, 최종 293부를 분석 대상으로 선정하였다. 연구대상의 일반적 특성은 Table 1과 같다.

General Characteristics of Participants

연구도구

디지털 친숙성

어머니의 디지털 친숙성을 측정하기 위해 Teo (2013)가 개발한 척도를 사용하였다. 이 도구는 기술 친숙성 5문항, 멀티태스킹 성향 6문항, 시각적 의사소통 선호 5문항, 즉각적 보상 지향 5문항으로 총 21문항이다. 구체적으로 기술 친숙성은 일상에서 기술을 자연스럽게 활용하는 특성, 멀티태스킹 성향은 여러 디지털 활동을 동시에 수행하려는 성향, 시각적 의사소통 선호는 시각적 요소를 텍스트보다 더 중시하는 경향, 즉각적 보상 지향은 즉각적인 피드백과 보상을 기대하는 경향을 의미한다. 모든 문항은 5점 리커트 척도로 평정하였으며, 점수가 높을수록 어머니의 디지털 친숙성이 높은 것을 의미한다. 본 연구에서의 신뢰도 계수(Cronbach’s α)는 .86으로 확인되었다.

미디어 조절력

유아의 미디어 조절력을 측정하기 위해 Jo (2022)가 개발한 척도를 사용하였다. 이 도구는 미디어 계획능력 7문항, 미디어 실행능력 5문항, 미디어 점검능력 7문항, 미디어 평가능력 11문항으로 총 30문항이다. 구체적으로 미디어 계획능력은 미디어 사용을 미리 계획하는 능력, 미디어 실행능력은 상황에 맞게 활용하는 능력, 미디어 점검 능력는 현재 사용을 확인하고 조정하는 능력, 미디어 평가능력은 과정과 결과를 평가하는 능력을 의미한다. 모든 문항은 5점 리커트 척도로 평정하였으며, 점수가 높을수록 유아의 미디어 사용에 대한 자기조절력이 높음을 의미한다. 본 연구에서의 신뢰도 계수(Cronbach’s α)는 .95로 확인하였다.

스마트 미디어 제공의도

스마트 미디어 제공의도를 측정하기 위해 E. Lee (2020)이 개발하고, Shin (2023)이 타당화한 척도를 사용하였다. 이 도구는 편의적 제공의도 5문항, 교육적 제공의도 3문항으로 총 8문항이다. 구체적으로 편의적 제공의도는 어머니가 시간 확보나 자녀 통제를 목적으로 미디어를 제공하려는 의도, 교육적 제공의도는 자녀의 학습과 발달을 목적으로 미디어를 제공하려는 의도를 의미한다. 모든 문항은 5점 리커트 척도로 평정하였으며, 점수가 높을수록 어머니의 스마트 미디어 제공의도가 강하게 나타남을 의미한다. 본 연구에서의 신뢰도 계수(Cronbach’s α)는 .92로 확인하였다.

스마트 미디어 이용중재

스마트 미디어 이용중재를 측정하기 위해 Valkenburg 등(1999)의 텔레비전 중재 척도와 Nikken과 Jansz (2014)의 인터넷 중재 척도를 바탕으로 Shin (2023)이 개발한 척도를 사용하였다. 이 도구는 공동시청 5문항, 교육적 중재 5문항, 기술적 제한 3문항, 적극적 안내 3문항, 감독 3문항으로 총 19문항이다. 구체적으로 공동시청은 자녀와 함께 콘텐츠를 시청하는 행동, 교육적 중재는 콘텐츠의 의미와 맥락을 설명하는 중재, 기술적 제한은 프로그램이나 장치를 활용해 사용을 통제하는 제한, 적극적 안내는 올바른 사용법과 안전 규칙을 직접 지도하는 안내, 감독은 자녀의 스마트 미디어 사용을 곁에서 지켜보는 감독을 의미한다. 모든 문항은 5점 리커트 척도로 평정하였으며, 점수가 높을수록 어머니가 자녀의 스마트 미디어 사용을 중재하는 수준이 높음을 뜻한다. 본 연구에서의 신뢰도는 신뢰도 계수(Cronbach’s α)는 .93으로 확인하였다.

자료분석방법

본 연구는 어머니의 디지털 친숙성과 유아의 미디어 조절력 간의 관계에서 스마트 미디어 제공의도와 이용중재의 잠재프로파일 유형이 조절효과를 나타내는지를 검증하였다. 이를 위해 R 4.4.3, Mplus 8.0 (Muthén & Muthén, 1998-2017)을 사용하였다. R패키지는 tidyLPA, dplyr, tidyr, Mplus-Automation을 활용했고, 조절효과 분석을 위해 PROCESS macro 5.0 (Hayes, 2025)을 사용하였다.

구체적으로는 다음과 같다. 첫째, 연구 참여자의 인구통계학적 특성을 파악하기 위해 빈도분석, 각 변인의 특성과 정규분포 가정을 확인하기 위해 기술통계 분석을 시행하였다. 둘째, 신뢰도 검증을 위해 Cronbach's α를 산출하였다. 셋째, 변수 간 관계를 파악하고자 Pearson의 적률 상관분석을 하였다. 넷째, 스마트폰 제공의도와 이용중재의 유형을 파악하기 위해 잠재 프로파일 분석(Latent Profile Analysis)을 실시하였다. 이때, 최적의 잠재계층 수는 AIC, BIC, LMR-LRT, BLRT 등의 적합도 지표와 Entropy 를 포함한 분류의 질, 집단별 비율, 실질적 해석 가능성을 종합하여 판단하였다. tidyLPA에서는 LMR-LRT 지표를 제공하지 않아 Mplus 8.0으로 분석하였다. 마지막으로 도출된 프로파일 유형(어머니의 스마트폰 제공의도, 이용중재)을 조절변수로 사용하여 PROCESS Model 1을 적용해 조절효과를 분석하였다. 조절변수가 범주형이므로 다범주 조절변수 코딩 방식은 ‘indicator’로 적용하였으며, 이는 평균에서의 편차 개념을 적용하기가 어렵기 때문에 1유형을 준거집단으로 설정하고 평균중심화는 하지 않았다.

Results

기술통계 및 상관분석

측정 변인의 기술정보를 파악하기 위해 평균과 표준편차를 산출했고, 정규분포 가정 여부를 확인하기 위해 왜도와 첨도를 확인하였다. Kline (2011)은 왜도가 3 이하, 첨도가 10 이하일 경우 정규성을 충족한다고 제시했다. 또한 변인 간 관계를 확인하기 위해 상관분석을 실시하였다. 구체적인 결과는 Table 2와 같다.

Descriptive Statistics and Correlation Analysis of Measurement Variables

본 연구에서 사용된 변인의 왜도는 -1.46∼.70으로 절댓값이 3을 넘지 않았고, 첨도는 -.81∼2.07로 절댓값이 10을 초과하지 않아 정규분포 가정을 충족하였다. 또한 변수 간 상관관계를 확인한 결과, .18∼.83으로 변인 간 정적 상관이 존재했다.

스마트 미디어 제공의도와 이용중재의 잠재프로파일

잠재프로파일 개수 결정

어머니의 스마트 미디어 제공의도와 이용중재에 따른 잠재프로파일 수를 결정하기 위해 잠재프로파일의 수를 3개에서 6개까지 설정하여 비교하였다. 이를 위해 정보의 지수(AIC, BIC)와 이전 모형과의 비교를 위한 LMR-LRT 그리고 분류의 질을 위한 Entropy를 확인하였다. AIC와 BIC는 표본 크기와 추정된 모수의 수를 동시에 고려하는 지표로, 값이 작을수록 모형의 적합도와 간명성 간의 균형이 더 우수한 것으로 간주된다(Lanza & Rhoades, 2013; Nylund, Asparouhov, & Muthén, 2007; Tofighi & Enders, 2008). 한편, Entropy 값이 .80 이상인 경우 모형이 높은 수준의 분류 정확도를 확보한 것으로 판단한다(Clark & Muthén, 2009). 또한 LMR-LRT 검정 결과의 p 값이 유의하면 k개의 잠재 클래스 모형이 적합하다고 해석할 수 있으며, p 값이 유의하지 않을 경우 k-1개의 모형 선택을 고려하는 것이 적절하다(Wang & Wang, 2012). 이러한 기준을 토대로 수치상으로 가장 최적의 모형은 5유형 모형이었으나 한 유형의 사례 수가 19 (6.48%)명으로 나타나 5% 이상이라는 기준을 충족했음에도 실질적으로 하나의 집단을 대표한다고 보기에는 어려움이 있다고 판단했다. 이에 따라 해석 가능성과 집단의 안정성을 고려하여 최종적으로 4유형 모형을 선정했다. 각 모형의 적합도 지수와 유형별 사례 수는 Table 3과 같다.

Indicators and Distribution by Types 3-6

4유형 잠재프로파일의 유형별 특성

어머니의 스마트 미디어 제공의도와 이용중재를 기준으로 네 가지 유형이 도출되었다. 첫째, 1유형(10.24%)은 편의적 제공의도가 높고 어머니의 개입과 중재 수준이 전반적으로 낮아, ‘편의 방임형’으로 명명하였다. 둘째, 2유형(20.48%)은 편의적・교육적 제공의도가 모두 중간 수준이며 다양한 중재 전략이 비교적 고르게 나타나, ‘균형 조절형’으로 명명하였다. 셋째, 3유형(17.75%)은 스마트 미디어 제공은 낮으나 기술적 제한과 감독과 같은 통제적 중재가 높게 나타나, ‘통제 중심형’으로 명명하였다. 넷째, 4유형(51.54%)은 교육적 제공의도가 가장 높고 공동시청, 적극적 안내, 감독 등 다양한 중재가 동시에 높은 수준으로 나타나, ‘참여 교육형’으로 명명하였다. 유형별 스마트 미디어 제공의도 및 이용중재의 점수는 Table 4와 같다.

Distribution Patterns of Four Latent Profiles

Figure 2

A graph of distribution patterns for four latent profiles.

스마트 미디어 제공의도와 이용중재의 4유형에 따른 조절효과

조절효과

어머니의 디지털 친숙성이 유아의 미디어 조절력에 미치는 영향을 어머니의 스마트폰 제공의도 및 이용중재 유형이 어떻게 조절하는지를 확인하기 위해 PROCESS macro 1번 Model을 이용하였다. 분석 결과, 독립변인(어머니의 디지털 친숙성), 조절변인(스마트폰 제공의도 및 이용중재 유형), 상호작용항(디지털 친숙성 × 스마트폰 제공의도 및 이용중재 유형)은 유아의 미디어 조절력을 60.00% 설명하였다(R2 = .597, F = 60.48, p < .001). 또한 상호작용항(디지털 친숙성 × 스마트폰 제공의도 및 이용중재 유형) 투입 시 설명력이 3.3% 증가하며 이는 통계적으로 유의하였다(ΔR2 = .033, F = 7.79, p < .001). 이에 관한 결과는 Table 5와 같다.

Results of Moderation Effects (PROCESS Macro Model 1)

분석 결과, 어머니의 디지털 친숙성은 유아의 미디어 조절력에 직접적인 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 하지만 조절효과 분석에서 W1 (편의 방임형 vs 균형 조절형)은 유아의 미디어 조절력에 8.39의 정적 영향을 미쳤다(95% CI = [4.25, 12.54], t = 3.99, p < .001). 또한 상호작용항(디지털 친숙성 × W1 [편의 방임형 vs 균형 조절형])은 유아의 미디어 조절력에 -1.71의 부적 영향을 미쳤다(95% CI = [-2.69, -.73], t = -3.44, p < .001). 이는 편의 방임형 그룹(W1 = 0)과 달리, 균형 조절형 그룹(W1 = 1)에서는 어머니의 디지털 친숙성이 증가할수록 유아의 미디어 조절력이 낮아짐을 의미한다. 한편, 상호작용항(디지털 친숙성 × W3 [편의 방임형 vs 참여 교육형])은 유아의 미디어 조절력에 .51의 정적 영향을 미쳤다(95% CI = [.06, .97], t = 2.22, p < .05). 이는 편의 방임형 그룹(W3 = 0)과 달리, 참여 교육형 그룹(W3 = 1)에서는 어머니의 디지털 친숙성이 높을수록 유아의 미디어 조절력이 높아짐을 의미한다.

유형별 조건부 효과

스마트 미디어 제공의도 및 이용중재 유형에 따라 어머니의 디지털 친숙성이 유아의 미디어 조절력에 미치는 조건부 효과는 Table 6Figure 3에 제시하였다.

Effects of Mothers’ Digital Familiarity on Preschoolers’ Media Regulation by Four Latent Profiles

Figure 3

Effects of mothers’ digital familiarity on preschoolers’ media regulation using four latent profiles graph.

어머니의 디지털 친숙성이 유아의 미디어 조절력에 미치는 영향을 잠재프로파일의 4유형별로 확인한 결과는 다음과 같다. 1유형(편의 방임형)에서는 어머니의 디지털 친숙성이 유아의 미디어 조절력에 유의한 영향을 미치지 않았다. 2유형(균형 조절형)에서는 디지털 친숙성이 -1.57의 부적 영향(95% CI = [-2.50, -.65], t = -3.34, p < .001), 3유형(통제 중심형)은 .52의 정적 영향(95% CI = [.27, .78], t = 4.00, p < .001), 4유형(참여 교육형)은 .65의 정적 영향을 보이는 것으로 나타났다(95% CI = [.32, .98], t = 3.87, p < .001).

Discussion

본 연구는 디지털 네이티브 세대 어머니의 스마트 미디어 제공의도와 이용중재의 잠재프로파일 유형을 도출하고, 이러한 유형이 어머니의 디지털 친숙성과 유아의 미디어 조절력 간 관계에서 조절효과를 나타내는지를 검증하고자 하였다. 주요 결과를 논의하면 다음과 같다.

첫째, 디지털 네이티브 세대 어머니의 스마트 미디어 제공의도와 이용중재에 대한 잠재프로파일 분석 결과, ‘편의 방임형’, ‘균형 조절형’, ‘통제 중심형’, ‘참여 교육형’의 네 가지 유형이 도출되었다. 편의 방임형은 육아 편의를 위한 제공의도는 높으나 교육적 제공의도는 낮고, 전반적인 중재 전략 수행 수준도 낮게 나타났다. 이러한 특징으로 볼 때, 자녀의 미디어 사용에 대한 개입이 비교적 낮은 경향을 보이는 유형으로 해석될 수 있다. 균형 조절형은 편의적・교육적 제공의도가 모두 높은 것으로 나타났으며, 중재 전략 수행 수준도 전반적으로 고르게 나타났다. 이러한 특징은 상황과 목적에 따라 자녀의 미디어 사용을 조정하려는 유연한 중재 경향을 지닌 유형으로 해석될 수 있다. 통제 중심형은 제공의도는 전반적으로 낮았으나, 기술적 제한・적극적 안내・감독 등 통제적 성격의 중재 전략을 높은 수준으로 활용하는 것이 특징이었다. 반면 공동시청이나 교육적 중재와 같은 상호작용 중심 전략은 상대적으로 낮게 나타나, 자녀의 미디어 사용을 규범적・지시적 방식으로 관리하려는 경향을 보여주는 유형으로 해석될 수 있다. 마지막으로 참여 교육형은 제공의도와 모든 중재 전략에서 가장 높은 수준을 보였으며, 특히 교육적 제공의도가 두드러졌다. 이 유형은 공동시청・교육적 중재・적극적 안내・감독 등을 전반적으로 적극적으로 활용하는 특징을 보였으며, 스마트 미디어를 학습 및 발달을 위한 교육적 자원으로 활용하려는 경향이 강한 유형으로 이해될 수 있다.

이러한 네 가지 잠재집단은 디지털 네이티브 세대 어머니의 특성을 반영한 유형으로 선행연구의 결과와도 대체로 일치한다. Shin (2023)은 부모의 스마트미디어 제공의도를 편의적・교육적으로 구분하고, 편의적 제공의도가 높을수록 유아의 스마트미디어 과의존 위험이 증가한다고 보고하였다. 이는 본 연구의 ‘편의 방임형’이 단순한 방임이 아니라 편의성 동기를 반영한 유형임을 지지한다. 또한 W. S. Park과 Yun (2024)은 부모의 스마트폰 제공의도와 이용 장소 유형에 따라 유아의 미디어 이용 시간과 과의존에 차이가 있음을 밝혔다. 이러한 맥락에서 볼 때, 부모의 제공의도는 독립적으로 작용하기보다 다른 환경과의 상호작용을 통해 유아의 미디어 사용 행태를 자세히 설명할 수 있다. 또한 M. J. Kim과 Choi (2023)는 부모의 제한적 중재가 유아의 유튜브 시청 시간을 줄이고, 설명적 중재와 공동시청이 교육적 콘텐츠 시청을 늘려 정서적 안정에 기여한다고 밝혔다. 이를 통해 다양한 중재 전략을 적극적으로 병행하는 본 연구의 ‘참여 교육형’이 유아의 미디어 조절뿐 아니라 정서 건강에도 유익한 양육 방식임을 알 수 있다. 종합하면, 본 연구에서 확인한 네 가지 잠재집단은 부모의 스마트 미디어 제공의도와 이용중재 전략을 설명하는 유용한 유형이라고 할 수 있다. 이러한 유형 구분은 향후 부모교육과 미디어 리터러시 프로그램에서 맞춤형 개입 전략을 마련하는 데 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

둘째, 어머니의 스마트 미디어 제공의도와 이용중재 유형에 따라 어머니의 디지털 친숙성이 유아의 미디어 조절력에 미치는 영향이 상이하게 나타난 것은 각 잠재집단의 양육 방식과 중재 구조의 차이에서 비롯된 것으로 해석된다.

우선, 편의 방임형은 제공의도가 주로 편의적 목적에 머물고 중재 전략의 활용이 전반적으로 낮았다. Nikken (2019)은 부모가 미디어를 육아 편의를 위한 도구로 사용하면 실제 중재 행동이 낮게 나타날 수 있다고 보고하였다. 이러한 맥락을 통해 어머니가 디지털 친숙성이 높더라도 중재가 이루어지지 않는 구조에서는 조절효과가 나타나기 어려운 것으로 이해할 수 있다.

균형 조절형은 다양한 중재 전략을 고르게 사용하고 있으나, 어머니의 디지털 친숙성이 유아의 미디어 조절력에 오히려 부적인 영향을 미치는 조절효과가 나타났다. 이를 통해 다양한 전략을 병행하는 것이 반드시 유연한 대처를 의미하는 것은 아님을 알 수 있다. 훈육 방식의 일관성 없는 변화가 자녀의 발달에 부정적 영향을 미친다는 Tong 등(2009)의 연구와 부모의 미디어 중재 전략마다 목적과 효과가 다르다는 Chen과 Shi (2019)의 연구를 비추어 볼 때, 균형 조절형은 명확한 우선순위 없이 여러 전략을 혼용함으로써 자녀에게 혼란스러운 신호를 전달했을 가능성이 크다. 이러한 결과는 중재 전략의 수보다 전략 간의 일관성이 유아의 미디어 조절력 형성에 더 중요한 요인임을 시사한다.

마지막으로 통제 중심형은 제공의도는 낮지만, 기술적 제한, 감독, 규칙 설정 등 통제 중심 전략을 일관되게 사용하는 특징을 보였다. 부모가 명확한 규칙을 설정하고 감독할 경우 유아의 미디어 사용량이 감소한다는 Vandewater, Park, Huang과 Wartella (2005)의 연구와 제한적・설명적・공동시청 중재가 유아의 미디어 조절력 향상에 기여할 수 있다는 C. Kim과 Choi (2023)의 연구는 이러한 결과와 같은 맥락이다.

참여 교육형은 교육적 제공의도가 높고 공동시청, 설명적 대화, 감독 등 상호작용 중심의 중재 전략을 전반적으로 높은 수준에서 활용하였다. 이러한 공동 미디어 참여는 유아의 자기조절력과 실행기능 발달에 영향을 미칠 수 있으며(Bukhalenkova, Chichinina, & Almazova, 2023), 특히 가족 구성원과의 상호작용적 미디어 경험이 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 시사한다. 또한 설명적・참여적 중재가 유아의 자기조절력과 관련됨을 보고한 H. Kim과 Kim (2020)의 연구는 본 연구에서 확인한 정적 조절효과를 뒷받침한다.

종합하면, 어머니의 디지털 친숙성이 유아의 미디어 조절력에 미치는 영향은 중재 전략의 수준과 일관성에 따라 달라지며, 친숙성 자체보다 그것이 어떠한 양육 방식 속에서 실천되는지가 중요함을 알 수 있다.

본 연구는 디지털 친숙성이 높다고 해서 모든 부모에게 동일한 방식으로 작용하는 것이 아니라, 부모가 어떤 중재 방식을 사용하느냐에 따라 효과가 전혀 달라질 수 있음을 확인했다는 점에서 의의가 있다. 이는 부모 특성과 양육 행동을 각각 따로 보기보다, 중재 방식과의 결합 속에서 이해해야 한다는 점을 보여준다. 또한 제공의도와 중재 전략을 함께 고려한 잠재집단을 도출함으로써, 유아기 스마트 미디어 양육이 단순히 ‘많이 한다–적게 한다’의 문제가 아니라 각 가정이 가진 고유한 패턴을 통해 이루어진다는 점을 드러냈다. 이러한 결과는 부모교육에서도 모든 부모에게 동일한 지침을 제시하기보다 중재 전략이 부족한 집단에는 기본 중재 참여를 높일 수 있는 지원, 통제 중심형에는 명확한 규칙 설정을 유지하도록 돕는 교육, 참여 교육형에는 공동시청・설명적 대화를 강화하는 지원 등 유형별로 다른 접근이 필요함을 시사한다. 즉, 디지털 친숙성 자체보다 이를 어떤 방식으로 실천하느냐가 유아의 조절력 향상에 더 중요하다는 점에서, 부모 특성과 중재 패턴을 반영한 맞춤형 지원 체계의 필요성을 확인할 수 있다.

그럼에도 불구하고 본 연구는 다음의 한계점을 지닌다. 첫째, 본 연구는 횡단적 자기보고 자료에 기반하여 수집되었기 때문에 부모의 실제 중재 행동이나 유아의 조절력을 인과적으로 해석하기에는 한계가 있다. 둘째, 모든 변인이 어머니의 보고만으로 측정되어 사회적 바람직성 편향이 개입될 가능성이 있으며, 아버지나 다른 양육자를 포함하지 못해 일반화에도 제한이 있다. 그러므로 후속 연구에서는 다양한 정보원을 활용하고 관찰 기반 자료를 포함하여 이러한 한계를 보완할 필요가 있다. 마지막으로 본 연구는 가정의 사회경제적 수준이나 디지털 기기 보유 현황을 통제하지 못하였다는 한계가 있다. 이러한 환경적 요인은 유아의 미디어 접근성에 차이를 가져올 수 있으므로, 후속 연구에서는 이를 포함한 다각적인 검증이 필요하다.

Notes

Acknowledgements

This work was supported by the Ministry of Education of the Republic of Korea and the National Research Foundation of Korea (NRF-2024S1A5B5A17037408).

This article was presented at the 2025 Annual Spring Conference of the Korean Association of Child Studies.

Conflict of Interest

No potential conflict of interest relevant to this article was reported.

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Article information Continued

Figure 1

Research model.

Figure 2

A graph of distribution patterns for four latent profiles.

Figure 3

Effects of mothers’ digital familiarity on preschoolers’ media regulation using four latent profiles graph.

Table 1

General Characteristics of Participants

Variable Division n % Variable Division n %
Mothers’ age Under 30 13 4.44 Child’s age 3 years (born in 2019) 53 18.09
30-34 113 38.57 4 years (born in 2018) 107 36.52
35-39 145 49.49 5 years (born in 2017) 97 33.11
40-44 6 2.05 6 years (born in 2016) 36 12.29
Occupation Full-time employee 159 54.27 Parental media rules Rules established 124 42.32
Non-regular/contract worker 32 10.92 General rules established 107 36.52
Self-employed 7 2.39 No rules 62 21.16
Full-time homemaker 95 32.42 Children’s media rules Rules established 157 53.58
Dual-income family Dual-income 199 67.92 General rules established 89 30.38
Single-income 94 32.08 No rules 47 16.04

Note. N = 293.

Table 2

Descriptive Statistics and Correlation Analysis of Measurement Variables

Variable M SD SKEW KURT Digital familiarity Media regulation Intention to provide smart media Smart media mediation
Digital familiarity 4.12 .41 -1.04 .22 1
Media regulation 4.01 .63 -1.46 1.84 .65*** 1
Intention to provide smart media 3.47 1.02 -.70 -.81 .18** .21*** 1
Smart media mediation 4.00 .61 -1.45 2.07 .69*** .83*** .30*** 1
**

p < .01.

***

p < .001.

Table 3

Indicators and Distribution by Types 3-6

AIC BIC Entropy BLRT LMR-LRT Class1 Class2 Class3 Class4 Class5 Class6
3 3901.41 4011.81 .96 384.39*** 63 (21.50%) 153 (52.22%) 77 (26.28%)
4 3618.35 3758.20 .97 299.05*** 292.62** 30 (10.24%) 60 (20.48%) 52 (17.75%) 151 (51.54%)
5 3411.14 3580.43 .98 232.21*** 227.21** 19 (6.48%) 61 (20.82%) 57 (19.45%) 134 (45.73%) 22 (7.51%)
6 3290.94 3489.67 .97 243.32*** 238.08 8 (2.73%) 53 (18.09%) 34 (11.60%) 127 (43.34%) 49 (16.72%) 22 (7.51%)

Note. N = 293.

**

p < .01.

***

p < .001.

Table 4

Distribution Patterns of Four Latent Profiles

4-class latent profile model
Latent class 1: Convenience permissive
Latent class 2: Balanced regulatory
Latent class 3: Control oriented
Latent class 4: Participatory educational
Latent variable Observed variable B SE p B SE p B SE p B SE p
Intentions to provide smart media Convenience-oriented intention 3.06 .18 < .001 3.46 .09 < .001 1.69 .04 < .001 3.95 .08 < .001
Educational intention 2.30 .09 < .001 3.67 .05 < .001 1.86 .06 < .001 4.38 .03 < .001
Smart media mediation Co-viewing 2.27 .15 < .001 3.42 .08 < .001 3.72 .14 < .001 4.33 .03 < .001
Educational mediation 2.57 .14 < .001 3.58 .08 < .001 4.15 .05 < .001 4.39 .02 < .001
Technical restriction 2.49 .21 < .001 3.54 .10 < .001 4.34 .05 < .001 4.37 .03 < .001
Active guidance 3.24 .15 < .001 3.76 .08 < .001 4.33 .03 < .001 4.42 .03 < .001
Supervision 2.91 .14 < .001 3.49 .09 < .001 4.23 .04 < .001 4.40 .03 < .001

Note. N = 293.

Table 5

Results of Moderation Effects (PROCESS Macro Model 1)

Predictor B [95% CI] SE t R2 ΔR2 F
Constant 2.54 [1.42, 3.67] .57 4.45*** .60 .03*** 60.48***
Digital familiarity .14 [-.18, .45] .16 .86
W1: Convenience-permissive vs Balanced-regulatory 8.39 [4.25, 12.54] 2.11 3.99***
W2: Convenience-permissive vs Control-oriented -.47 [-2.06, 1.11] .81 -.59
W3: Convenience-permissive vs Participatory-educational -1.44 [-3.11, .23] .85 -1.70
Digital familiarity × W1 -1.71 [-2.69, -.73] .50 -3.44***
Digital familiarity × W2 .39 [-.02, .79] .21 1.88
Digital familiarity × W3 .51 [.06, .97] .23 2.22*

Note. N = 293. Coding of moderator variable: indicator coding; Reference group: Class 1 (convenience-permissive).

*

p < .05.

***

p < .001.

Table 6

Effects of Mothers’ Digital Familiarity on Preschoolers’ Media Regulation by Four Latent Profiles

Classes Latent Class B [95% CI] SE t
Class 1 Convenience permissive .14 [-.18, .45] .16 .86
Class 2 Balanced regulatory -1.57 [-2.50, -.65] .47 -3.34***
Class 3 Control oriented .52 [.27, .78] .13 4.00***
Class 4 Participatory educational .65 [.32, .98] .17 3.87***

Note. N = 293.

***

p < .001.