소프트웨어 전공 프로젝트 학습 참여 대학생의 프로젝트 학습지원, 무형식학습, 실패내성, 프로그래밍 효능감 및 창의적 문제해결의 구조적 관계 = The Structural Relationship Between Support for Project-based Learning, Informal Learning, Failure Tolerance, Programming Self-efficacy and Creative Problem Solving of Project-based Learning Participants in Undergraduate Software Engineering Major

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study is to examine the structural relationships among support for project-based learning, informal learning, failure tolerance, programming self-efficacy, and creative problem solving among university students majoring in software who have participated in project-based learning. To achieve this purpose, the research objectives are as follows. First, to establish a structural model of support for project-based learning, informal learning, failure tolerance, programming self-efficacy, and creative problem solving among software-major university students participating in project-based learning. Second, to identify the direct effects among support for project-based learning, informal learning, failure tolerance, programming self-efficacy, and creative problem solving. Third, to examine the mediating effects of failure tolerance and programming self-efficacy in the relationships between support for project-based learning and creative problem solving, and between informal learning and creative problem solving.
The population of this study consisted of university students majoring in software at four-year universities who had experience participating in project-based learning. Considering the research context of project-based learning, the target population was defined as third- and fourth-year students majoring in software at universities participating in the Software-Centered University Program who had experience in project-based learning. The sample size was set at 480, taking into account criteria for determining sample size to generalize the research findings. To enhance the validity of structural equation modeling, proportional stratified sampling based on region, major, and gender was employed.
The survey instrument consisted of items measuring creative problem solving, support for project-based learning, informal learning, failure tolerance, programming self-efficacy, and general characteristics. Support for project-based learning was measured using an instrument developed by the researcher through stages of construct conceptualization, preliminary item development, and validation and reliability testing. Programming self-efficacy was measured using a translated and adapted scale through a back-translation procedure.
Data were collected through a pilot study and a main survey. The pilot study was conducted from October 18 to 22, 2025, and the main survey from October 27 to November 16, 2025. Separate online survey links were created for each participating university, and screening items related to major and project-based learning experience were used to identify appropriate respondents. The survey links were distributed through institutional coordinators at each university. A total of 437 responses were collected in the main survey; however, after excluding responses that were inappropriate for the study purpose, careless responses, and statistical outliers, 364 responses were retained for final analysis. Data were analyzed using SPSS 23.0 and Mplus 8.11. Descriptive statistics were conducted to examine general characteristics, and analyses of data adequacy, measurement models, and structural models were performed. The significance level was set at .05 for all analyses.
The main findings of the study are summarized as follows. First, the structural model of support for project-based learning, informal learning, failure tolerance, programming self-efficacy, and creative problem solving among software-major university students participating in project-based learning satisfied all model fit indices except for the chi-square statistic, indicating that the proposed structural model was acceptable. Second, support for project-based learning had a significant positive effect on failure tolerance but did not have significant effects on programming self-efficacy or creative problem solving. Informal learning had significant positive effects on failure tolerance, programming self-efficacy, and creative problem solving. Failure tolerance had significant positive effects on programming self-efficacy and creative problem solving, and programming self-efficacy had a significant positive effect on creative problem solving. Third, failure tolerance mediated the relationships between support for project-based learning and creative problem solving, and between informal learning and creative problem solving. Programming self-efficacy mediated the relationship between informal learning and creative problem solving but did not mediate the relationship between support for project-based learning and creative problem solving. Failure tolerance and programming self-efficacy were found to sequentially mediate the relationships between support for project-based learning and creative problem solving, and between informal learning and creative problem solving, indicating a dual mediation effect.
The major conclusions are as follows. First, the proposed research model is appropriate for predicting the structural relationships among support for project-based learning, informal learning, failure tolerance, programming self-efficacy, and creative problem solving among software-major university students participating in project-based learning. Second, support for project-based learning influences creative problem solving only through psychological factors such as failure tolerance and programming self-efficacy. Third, informal learning not only has a direct effect on creative problem solving but also influences creative problem solving through psychological factors such as failure tolerance and programming self-efficacy.
Based on the findings and conclusions, the following implications are suggested. For practical application, first, given that support for project-based learning is an important antecedent that activates psychological factors related to creative problem solving, systematic and effective instructional support from instructors should be strengthened. Second, as failure tolerance was identified as a key antecedent psychological factor, instructional strategies are needed to help software-major university students perceive failure in a constructive and positive manner during project-based learning. Third, as informal learning was found to be an important factor for creative problem solving, opportunities for informal learning activities that allow students to voluntarily explore and solve problems beyond formal curricula should be provided. Suggestions for future research are as follows. First, considering the possibility that levels of creative problem solving may differ across observed dimensions, future studies should examine types of creative problem solving among software-major university students. Second, there is a need to develop a failure tolerance measurement instrument that reflects the specific context of software majors.

국문 초록 (Abstract)

이 연구의 목적은 소프트웨어 전공 프로젝트 학습 참여 대학생의 프로젝트 학습지원, 무형식학습, 실패내성, 프로그래밍 효능감 및 창의적 문제해결의 구조적 관계를 구명하는 데 있다. 연구 목적을 달성하기 위한 연구 목표는 다음과 같다. 첫째, 소프트웨어 전공 프로젝트 학습 참여 대학생의 프로젝트 학습지원, 무형식학습, 실패내성, 프로그래밍 효능감 및 창의적 문제해결의 구조모형을 설정한다. 둘째, 소프트웨어 전공 프로젝트 학습 참여 대학생의 프로젝트 학습지원, 무형식학습, 실패내성, 프로그래밍 효능감 및 창의적 문제해결의 직접적인 영향 관계를 구명한다. 셋째, 소프트웨어 전공 프로젝트 학습 참여 대학생의 프로젝트 학습지원 및 무형식학습과 창의적 문제해결의 관계에서 실패내성과 프로그래밍 효능감의 매개효과를 구명한다.
연구의 모집단은 4년제 대학에 설치된 소프트웨어 전공에 재학 중이면서 프로젝트 학습 참여 경험이 있는 대학생이다. 한편, 프로젝트 학습이라는 연구 맥락을 고려하여 목표 모집단을 소프트웨어 중심 대학 사업을 운영하는 대학에 설치된 소프트웨어 전공에 재학 중이면서 프로젝트 학습 참여 경험이 있는 3~4학년 학생으로 설정하였다. 표본크기는 연구 결과를 일반화하기 위한 표본크기 설정 기준 등을 고려하여 480명으로 설정하였다. 표집은 구조방정식모형의 분석 타당성을 높이기 위하여 지역, 전공 및 성별 등의 비율을 기반으로 한 비례 층화 표집을 활용하여 실시하였다.
조사도구는 창의적 문제해결, 프로젝트 학습지원, 무형식학습, 실패내성, 프로그래밍 효능감 그리고 일반적 특성에 대한 조사 문항으로 구성된 설문지를 사용하였다. 프로젝트 학습지원은 연구자가 구인화 및 예비문항 구성, 타당도 및 신뢰도 검증 등의 단계를 거쳐 개발한 도구를, 프로그래밍 효능감은 역번역 단계를 거쳐 번안하여 활용하였다.
자료 수집은 예비조사와 본조사에 걸쳐 실시되었으며, 예비조사는 2025년 10월 18일부터 22일까지, 본조사는 2025년 10월 27일부터 11월 16일까지 수행되었다. 자료 수집을 위해 학교별 별도의 설문 조사 링크를 제작하였으며 프로젝트 학습 경험과 전공 관련 문항을 활용하여 연구 대상에 맞는 응답자를 선별하고자 하였다. 설문은 대학별 조사협력자를 통해 온라인 설문 링크를 전달하여 응답받는 형태로 진행하였다. 본조사에서 최종 437부를 수집하였으나 연구 대상에 적합하지 않거나 불성실 응답 및 통계적 수치를 활용한 이상치를 제외하여 최종 분석에 활용한 응답은 364부였다. 자료의 분석은 SPSS 23.0과 Mplus 8.11을 활용하였으며 연구 대상의 일반적 특성을 밝히기 위한 기술통계 분석, 자료의 적절성 분석, 측정 모형 및 구조모형을 분석하였다. 모든 분석 시 통계적 유의수준은 .05로 설정하였다.
연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 소프트웨어 전공 프로젝트 학습 참여 대학생의 프로젝트 학습지원, 무형식학습, 실패내성, 프로그래밍 효능감 및 창의적 문제해결의 구조모형은 카이제곱값을 제외한 모든 적합도 기준을 충족한 것으로 나타나 연구자가 설정한 구조모형이 적합한 것으로 확인되었다. 둘째, 소프트웨어 전공 프로젝트 학습 참여 대학생의 프로젝트 학습지원은 실패내성에 유의한 정적 영향을 미쳤으나, 프로그래밍 효능감과 창의적 문제해결에는 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 무형식학습은 실패내성, 프로그래밍 효능감 및 창의적 문제해결에 유의한 정적 영향을 미쳤다. 실패내성은 프로그래밍 효능감과 창의적 문제해결, 프로그래밍 효능감은 창의적 문제해결에 유의한 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 실패내성은 프로젝트 학습지원 및 무형식학습과 창의적 문제해결의 관계를 매개하는 것으로 나타났다. 프로그래밍 효능감은 무형식학습과 창의적 문제해결의 관계를 매개하였으나 프로젝트 학습지원과 창의적 문제해결의 관계를 매개하지 않는 것으로 나타났다. 실패내성과 프로그래밍 효능감은 프로젝트 학습지원 및 무형식학습과 창의적 문제해결의 관계를 순차적으로 매개하는 이중 매개효과가 있는 것으로 확인되었다.
주요 결론은 다음과 같다. 첫째, 연구모형은 소프트웨어 전공 프로젝트 학습 참여 대학생의 프로젝트 학습지원, 무형식학습, 실패내성, 프로그래밍 효능감 및 창의적 문제해결의 구조적 관계를 예측하기에 적합하다. 둘째, 소프트웨어 전공 프로젝트 학습 참여 대학생의 프로젝트 학습지원은 실패내성 및 프로그래밍 효능감과 같은 심리적 요인을 통해서만 창의적 문제해결에 영향을 미친다. 셋째, 무형식학습은 창의적 문제해결에 직접적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 실패내성 및 프로그래밍 효능감과 같은 심리적 요인을 통해서도 창의적 문제해결에 영향을 미친다.
연구의 결과 및 결론을 바탕으로 한 제언은 다음과 같다. 연구 결과의 활용을 위한 제언으로는 첫째, 창의적 문제해결을 위해 프로젝트 학습지원이 심리적 요인을 촉발하는 중요한 선행변인이라는 점에서 프로젝트 학습에 대한 교수자의 체계적이고 효과적인 지원을 강화할 필요가 있다. 둘째, 실패내성이 중요한 선행 심리적 요인으로 확인되었으므로 소프트웨어 전공 프로젝트 학습 참여 대학생이 실패를 건설적이고 긍정적으로 받아들일 수 있도록 하는 교수전략이 필요하다. 셋째, 무형식학습이 창의적 문제해결을 위해 중요한 요인으로 확인됨에 따라 정규 교과목 외에도 자발적으로 문제를 탐색하고 해결할 수 있는 무형식학습 활동의 기회를 제공할 필요가 있다. 후속 연구를 위한 제언은 첫째, 소프트웨어 전공 대학생의 창의적 문제해결이 관찰변인별 수준 차이가 존재할 가능성을 고려하여 창의적 문제해결 유형에 관한 연구가 이루어질 필요가 있다. 둘째, 소프트웨어 전공 맥락을 고려한 실패내성 도구 개발이 이루어질 필요가 있다.

목차 (Table of Contents)

• I. 서론 1
• 1. 연구의 필요성 1
• 2. 연구의 목적 4
• 3. 연구가설 5
• 4. 용어의 정의 7
• 5. 연구의 제한 9
• II. 이론적 배경 11
• 1. 소프트웨어 전공 대학생 및 프로젝트 학습 특성 11
• 2. 창의적 문제해결의 개념, 관련 이론 및 측정 17
• 3. 프로젝트 학습지원, 무형식학습, 실패내성, 프로그래밍 효능감의 개념 및 측정 33
• 4. 창의적 문제해결과 관련 변인의 관계 56
• III. 연구 방법 77
• 1. 연구모형 77
• 2. 연구 대상 77
• 3. 조사 도구 81
• 4. 자료 수집 108
• 5. 자료 분석 110
• IV. 연구 결과 115
• 1. 자료의 적절성 분석 115
• 2. 측정모형 분석 118
• 3. 구조모형 분석 121
• 4. 직접효과 분석 124
• 5. 매개효과 분석 127
• 6. 연구 결과에 대한 논의 129
• V. 요약, 결론 및 제언 151
• 1. 요약 151
• 2. 결론 153
• 3. 제언 155
• 참 고 문 헌 159
• [부록 1] 프로그래밍 효능감 번안 191
• [부록 2] 프로그래밍 효능감 문항묶음 형성 결과 192
• [부록 3] 예비조사 설문지 193
• [부록 4] 본조사 설문지 201
• Abstract 209