대학생 진로자기효능감과 자기주도성의 성별 및 학년 차이 분석 = Analysis of Gender and Grade Differences in University Students’ Career Self-Efficacy and Self-Directedness

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 디지털 전환 시대 대학생의 핵심 심리 자원으로 부상한 진로자기효능감과 자기주도성에 대하여 성별과 학년이 미 치는 영향을 통합적으로 검증하고자 하였다. 충청권 4년제 대학 재학생 84명을 표집하여 진로자기효능감 13문항, 자기주도성 15문항으로 구성된 설문을 실시하였다. 기술통계와 Pearson 상관분석으로 기초 분포와 변수 간 관계를 확인한 뒤, 성별(2수준)· 학년(2수준)을 독립변수, 진로자기효능감과 자기주도성을 종속변수로 설정한 다변량 분산분석을 수행하였다. 공분산 동질성 이 확보되어 Wilks’ Λ를 해석한 결과, 성별의 다변량 효과가 유의하게 나타났으며, 학년 역시 유의한 주효과를 보였다. 일변량 분석에서는 남학생이 여학생보다 자기주도성과 진로자기효능감에서 모두 높은 평균을 나타냈고, 고학년이 저학년보다 두 변 인에서 유의하게 높은 수준을 보였다. 반면 성별×학년 상호작용은 두 변인 모두에서 유의하지 않았다. 이러한 결과는 여학생· 저학년을 대상으로 한 자기주도성·진로자기효능감 강화 프로그램과 학년 차등형 진로·학습 커리큘럼의 필요성을 시사한다. 본 연구는 성별과 학년을 교차한 통합 모형으로 진로자기효능감와 자기주도성 간 집단 차이를 실증적으로 제시함으로써, 고등교 육 현장의 데이터 기반 맞춤 지원체계 구축에 기초 자료를 제공하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study examined the combined effects of gender and academic year on two key psychological resources for undergraduates inthe era of digital transformation—career decision-making self-efficacy(CDMSE) and self-directedness. A total of 84 students froma four-year university in Korea, completed a survey consisting of 13 career decision-making self-efficacy items and 15 self-directedness items. After descriptive statistics and Pearson correlations confirmed acceptable distributions and bivariate relationships, a2 (gender: male, female) × 2 (year: lower-division, upper-division) multivariate analysis of variance (MANOVA) was conductedwith CDMSE and self-directedness as dependent variables. Box’s M test indicated homogeneity of covariance; thus, Wilks’ Λwas interpreted. Results revealed significant multivariate main effects for gender and academic year. Univariate tests showed thatmales reported significantly higher SDL and CDMSE scores than females, and upper-division students outperformed lower-divisionstudents on both variables. The gender × year interaction was not significant for either construct. These findings highlight the needfor targeted programs that enhance self-directedness and CDMSE among female and lower-division students, as well as tiered curricula aligned with developmental stages. By presenting an integrated model that crosses gender and academic year, the study offersempirical evidence for data-driven, customized support systems in higher education.