Metacognition and Core Competencies of Beauty Major College Students: Analysis by General and Academic Characteristics

Kim, Hanji; Lee, Jaeeun; Chon, Haejung; Hanji Kim; Jaeeun Lee; Haejung Chon

doi:10.20402/ajbc.2025.0038

Asian J Beauty Cosmetol > Volume 23(3); 2025 > Article

미용 전공 대학생의 메타인지 및 핵심역량: 일반적 및 학업 관련 특성에 따른 분석

Research Article

Asian J Beauty Cosmetol 2025; 23(3): 319-341.

Published online: August 29, 2025

DOI: https://doi.org/10.20402/ajbc.2025.0038

미용 전공 대학생의 메타인지 및 핵심역량: 일반적 및 학업 관련 특성에 따른 분석

김한지¹, 이재은², 전해정^2,^*

¹오산대학교 뷰티코스메틱계열, 경기도 오산시, 한국

²성결대학교 뷰티디자인학과, 경기도 안양시, 한국

Metacognition and Core Competencies of Beauty Major College Students: Analysis by General and Academic Characteristics

Hanji Kim¹, Jaeeun Lee², Haejung Chon^2,^*

¹Department of Beauty Cosmetics, Osan University, Osan-si, Gyeonggi-do, Korea

²Department of Beauty Design, Sungkyul University, Anyang-si, Gyeonggi-do, Korea

美容专业大学生元认知与核心能力：基于总体特征与学业特征的分析

金橌智¹, 李在銀², 全海淨^2,^*

¹乌山大学美容化妆品系列，京畿道乌山市，韩国

²圣洁大学美容设计学科，京畿道安阳市，韩国

^*Corresponding author: Haejung Chon, Department of Beauty Design, Sungkyul University, 53, Sungkyuldaehak-ro, Manan-gu, Anyang-si, Gyeonggi-do 14097, Korea Tel.: +82 31 467 8383 Fax: +82 31 467 8908 Email: hjchons@hanmail.net

Received April 29, 2025 Revised June 25, 2025 Accepted June 30, 2025

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요약

목적

본 연구는 미용 전공 대학생을 대상으로 일반적 특성 및 학업 관련 특성에 따라 메타인지와 핵심역량에 차이가 나타나는지를 분석하고, 이를 토대로 교육적 시사점을 도출하고자 하였다.

방법

2024년 3월 13일부터 4월 26일까지 미용 전공 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하여 총 342부를 수집하였다. 수집된 자료는 빈도분석, 요인분석, 신뢰도 분석(Cronbach’s α), t-검정, 일원분산분석(ANOVA) 및 Scheffé 사후검정을 통해 분석하였다.

결과

학년, 연령, 전공 만족도, 수업 만족도, 학업 성적에 따라 메타인지와 핵심역량 모두에서 유의미한 차이가 나타났으며, 특히 학업 성취도, 전공 만족도, 수업 만족도가 메타인지 및 핵심역량 향상에 핵심적인 요인으로 작용하는 것으로 확인되었다.

결론

메타인지가 핵심역량을 촉진하는 주요 요인임을 실증적으로 제시함으로써, 미래 미용 산업을 선도할 인재 양성을 위한 교육적 방향성을 제안하였다. 특히 미용 전공 대학생들의 창의적 사고력, 문제해결 능력, 셀프리더십 강화를 위해서는 체계적인 메타인지 교육과 더불어 문제중심학습(PBL) 기반의 실습 수업 설계가 필수적임을 강조하였다. 이러한 통합적 접근은 미용 전공 대학생들의 핵심역량 함양에 실질적으로 기여할 것으로 기대한다.

핵심용어: 메타인지, 핵심역량, 창의적 사고력, 문제해결 능력, 문제중심학습

Abstract

Purpose

To analyze whether there were differences in metacognition and core competencies among college students majoring in beauty who were grouped according to their general and academic characteristics and to derive educational implications based on the results.

Methods

A survey was conducted from March 13 to April 26, 2024, and 342 copies were collected. Data were analyzed through frequency, factor, and reliability (Cronbach’s α) analyses, t-test, one-way analysis of variance, and Scheffe’s post-test.

Results

Significant differences were found in both metacognition and core competencies among patients stratified according to grade, age, major satisfaction rating, class satisfaction rating, and academic performance. Particularly, academic achievement and major and class satisfactions were confirmed to be key factors in improving metacognition and core competencies.

Conclusion

By empirically demonstrating that metacognition is a key factor in promoting core competencies, we propose an educational direction for fostering talents who will lead the future beauty industry. Particularly, in order to strengthen the creative thinking, problem-solving, and self-leadership skills of beauty majors, systematic metacognitive education and the design of practical classes based on problem-based learning are essential. This integrated approach is expected to substantially contribute to the cultivation of core competencies of beauty majors.

Keywords: Metacognition, Core competencies, Creative thinking skills, Problem-solving skills, Problem-driven learning

中文摘要

目的

分析美容专业大学生按一般特征和学业特征分组后，在元认知和核心能力方面是否存在差异，并根据结果得出教育启示。

方法

问卷调查于2024年3月13日至4月26日进行，共回收问卷342份。数据采用频数、因子、信度(Cronbach's α) 分析、t检验、单因素方差分析和Scheffé事后进行分析。

结果

不同年级、年龄、专业满意度、课程满意度和学业成绩分层的患者，其元认知和核心能力均存在显著差异，其中学业成绩、专业满意度和课程满意度被证实是提高元认知和核心能力的关键因素。

结论

通过实证研究，我们证明了元认知是提升核心竞争力的关键因素，并由此提出了培养引领未来美容行业人才的教育方向。尤其需要指出的是，为了强化美容专业学生的创造性思维、解决问题的能力和自我领导能力，系统的元认知教育和基于问题导向学习的实践课程设计至关重要。这种整合的教学方法有望为美容专业学生核心竞争力的培养做出巨大贡献。

关键词: 元认知, 核心能力, 创造性思维能力, 解决问题能力, 问题驱动学习

Introduction

현대 사회는 인공지능, 빅데이터, 사물 인터넷 등 첨단 기술의 급속한 발전과 함께 글로벌 연결성이 심화되면서 산업 구조와 사회 시스템 전반에 걸쳐 빠르게 변화하고 있다. 이러한 사회적 환경 변화는 교육 현장에도 새로운 도전 과제를 제시하고 있으며, 이에 대응하기 위한 역량 중심 교육으로의 전환이 활발하게 이루어지고 있다(Yu, 2019). 특히 복잡하고 예측이 어려운 미래 사회에서는 창의성, 비판적 사고력, 문제해결 능력 등과 같은 핵심 역량(key competency)의 중요성이 더욱 강조되고 있다(Choi, 2024).

한국의 교육과정 또한 이러한 시대적 요구를 반영하여 핵심 역량을 교육의 중심으로 재조명하고 있으며, 그 중에서도 창의적 사고 역량은 미래 사회에 능동적으로 대응할 수 있는 핵심 능력으로 주목받고 있다(Jang, 2022). 창의적 사고 역량은 폭넓은 기초 지식을 기반으로 다양한 전문 분야의 지식, 기술, 경험을 융합적으로 활용하여 새로운 아이디어나 해법을 창출하는 능력을 말하며, 이는 곧 정형화되지 않은 문제 상황에서 대안적 해결을 도출할 수 있는 문제 해결 역량과 밀접한 관련이 있다(Vidler & Karan, 1975; Yim, 2020). 이러한 역량은 학생들이 미래 사회에서 주체적이고 능동적으로 활동하기 위한 핵심 자질로 인식되고 있다(Yu et al., 2011; Lee, 2022).

핵심 역량의 중요성은 교육자 뿐만 아니라 정책 입안자, 산업계 전문가들에게도 주요한 관심사로 부각되고 있으며, 기술 혁신을 교육과정에 효과적으로 반영하기 위한 다양한 방안이 논의되고 있다(Brodin, 2010). 특히 대학 교육에서는 기존의 이론 중심 교육을 탈피하여 실무 능력과 태도를 고루 갖춘 인재 양성을 강조하고 있으며, 이는 창의적 문제 해결력과 융합적 사고 역량을 갖춘 인재에 대한 사회적 수요 증가로 이어지고 있다(You, 2020). 우리나라는 OECD의 DeSeCo (Definition and Selection of Competence) 프로젝트 이후 2015 개정 교육과정에서 핵심 역량을 선정하고 이를 교육과정에 반영하였으며, 2022 개정 교육과정에서는 ‘창의적 사고 역량’을 미래 교육의 핵심 비전 중 하나로 제시하였다(Oh et al., 2024). 특히 창의성과 실무 능력이 중시되는 미용 분야에서는 창의적 사고 역량이 교육적으로 더욱 중요한 목표로 인식되고 있다(Oh, 2024).

이러한 역량 중심 교육을 효과적으로 실현하기 위한 인지 전략으로 메타인지(metacognition)가 주목받고 있다. 메타인지는 학습자가 자신의 인지 및 사고 과정을 인식하고 조절하는 능력으로, 학습을 계획, 조절, 평가하는 고차원적 인지 능력을 의미한다(Schraw & Moshman, 1995). 이는 자기조절 학습과 깊은 관련성을 가지며(Cho & Kim, 2006), 학습자의 학업 성과와 문제 해결 능력을 향상시키는 데 중요한 역할을 한다. 메타인지는 메타인지 지식과 메타인지 조절로 구성되며, 학습자가 효율적인 전략을 선택하고 수정하며 최적의 학습 결과를 도출하는 데 필수적인 역할을 수행한다(Teng, 2019). 선행 연구에 따르면 메타인지는 대학생의 문제 해결력, 자기주도 학습 능력, 진로 탐색 행동, 학업 성취 등 다양한 측면에서 긍정적인 영향을 미치며(Teng, 2019; Lee et al., 2017; Her & Kwon, 2022), 학습자의 비판적 사고력과 문제 해결 역량을 향상시키는 데 기여할 수 있다(Kuhn & Dean Jr, 2004). 특히 미용 분야에서도 메타인지가 직무 역량, 실무 성과, 전공 학습 성과 등과 밀접하게 연관된 것으로 나타났다(Kim & Chon, 2024; Son & Park, 2021). 이는 메타인지가 단순한 학업 능력 향상을 넘어, 전문성 있는 직무 역량과 실무 능력 강화에도 기여할 수 있음을 시사한다.

이처럼 메타인지와 핵심 역량은 이론적, 실천적 측면 모두에서 교육적 함의를 갖는다. 기존의 선행 연구들이 주로 메타인지의 직접적인 영향력에 초점을 맞춘 것과 달리, 본 연구에서는 미용 전공 대학생의 일반적 특성 및 학업 관련 특성에 따라 메타인지와 핵심 역량에 차이가 나타나는지를 탐색하고자 한다. 이를 통해 미용 전공 대학생의 특성을 고려한 맞춤형 교육 전략 수립과 핵심 역량 강화를 위한 실증적 근거를 제시하는 데 본 연구의 의의가 있다.

Methods

1. 연구대상 및 자료수집

본 연구는 수도권 지역의 미용 전공 대학생을 대상으로 2024년 3월 13일부터 4월 26일까지 설문조사를 실시하였으며, 총 342 부를 분석에 사용하였다.

2. 연구 분석 방법

첫째, 조사 대상자의 일반적 특성(학년, 나이, 성별, 현재 재학 중인 학교)을 파악하기 위하여 명목척도를, 학업 관련 특성(재학 중인 학교, 전공 만족도, 수업 만족도, 학업성적)을 파악하기 위하여 빈도분석(frequency analysis)을 실시하였다.

둘째, 메타인지 및 핵심역량에 대한 설문 문항의 타당도 검증을 위해 요인분석을 실시하였으며, 신뢰도는 Cronbach’s α의 계수로 측정하였다.

셋째, 조사 대상자의 일반적 특성에 따른 메타인지 및 핵심역량 수준의 차이를 분석하기 위해 t-test와 일원변량분석(oneway ANOVA)을 실시하였으며, Scheffe의 다중범위 검정(Scheffe’s multiple range test)을 통해 p<0.05수준에서 사후 검정을 실시하였다.

본 연구의 실증분석은 모두 유의 수준 5%에서 검증하였으며, 통계 처리는 SPSS WIN 21.0 프로그램을 사용하여 분석하였다.

3. 설문지 구성

본 연구에서 측정도구로 사용된 설문지는 일반적 특성과 학업 관련 특성, 메타인지, 핵심역량으로 구성하였다. 일반적 특성으로는 성별, 학년, 연령, 현재 재학 중인 학교의 4가지 항목을 명목척도로 측정하였다. 학업 관련 특성으로 수업 만족도, 전공 만족도, 학업성적의 3가지 항목을 Kim & Lee (2020), Park & Han (2017)의 조사 도구를 토대로 분석하였다. 메타인지는 Schraw & Dennison (1994)이 개발한 메타인지 측정도구와 Choi et al. (2012)의 조사 도구를 토대로 하여 뷰티 관련 교육 연구에 맞게 수정 및 보완하여 메타인지에 대한 지식 15문항, 메타인지에 대한 조절 15문항에 대해 5점 척도로 측정하였다. 핵심역량은 Chung & Kim (2011), Kil et al. (2017)의 조사 도구를 토대로 하여 뷰티 관련 교육에 맞게 수정 및 보완하여 하위 요소로 창의적 사고 역량 8문항, 문제해결 역량 8문항에 대해 5점 척도로 측정하였다.

Results

1. 연구 대상자의 일반적 및 학업 관련 특성

미용 전공 대학생의 일반적 및 학업 관련 특성은 Table 1과 같다. 성별은 ‘남자’가 7.6%, ‘여자’가 92.4%이었고, 학년은 ‘1학년’이 55.8%, ‘2학년’이 22.2%, ‘3학년’이 13.7%, ‘4학년’이 8.2% 순이었다. 연령은 ‘만 19-20세’가 74.3%로 대부분이었으며, ‘만21-22세’는 19.6%, ‘만 23-24세’는 3.2%, ‘만 25세 이상’은 2.9%이었다. 재학 중인 학교는 ‘전문대학’이 31.6%, ‘4년제 대학교’가 68.4%이었고, 전공 만족도는 ‘만족’ 57.9%, ‘매우 만족’ 26.9%, ‘보통’ 14.0%, ‘불만족’ 0.9%, ‘매우 불만족’ 0.3% 순으로 전공에 만족하는 학생은 전체의 84.8%이었다. 수업 만족도는 ‘만족’ 57.0%, ‘매우 만족’ 22.8%, ‘보통’ 18.7%, ‘불만족’ 1.2%, ‘매우 불만족’ 0.3% 순으로 수업에 만족하는 학생은 전체의 79.8%이었다. 학업 성적은 중위권 70.5%, 상위권 18.7%, 하위권 10.8% 순으로 나타났다.

2. 메타인지의 타당도 및 신뢰도

메타인지 척도의 타당성을 검증하기 위해 탐색적 요인분석을 실시한 결과는 Table 2와 같다. 고유값이 1.0 이상인 항목을 기준으로 총 6개의 요인이 도출되었으며, KMO 표본 적합도는 0.926으로 적합한 수준으로 나타났다. Bartlett의 구형성 검정 결과, χ²=5104.905 (df=435, p<0.001)로 유의하여 요인 분석이 적절하게 수행되었음을 확인할 수 있다.

각 요인의 고유값 및 설명력은 다음과 같다. 요인 1은 평가로 고유값 4.636, 설명력 15.45%, 요인 2는 계획으로 고유값 3.381, 설명력 11.27%, 요인 3은 선언적 지식으로 고유값 3.240, 설명력 10.79%, 요인 4는 절차적 지식으로 고유값 3.146, 설명력 10.48%, 요인 5는 모니터링으로 고유값 2.251, 설명력 7.50%, 요인 6은 조건적 지식으로 고유값 1.730, 설명력 5.76%로, 전체 요인의 누적 분산 설명력은 61.28%를 나타냈다.

또한, 각 요인의 신뢰도를 분석한 결과, Cronbach’s α 값은 0.744에서 0.846 사이로 나타났으며, 총 신뢰도값은 0.936이었다.

3. 핵심역량의 타당도 및 신뢰도

핵심역량 척도의 타당성을 검증하기 위해 탐색적 요인분석을 실시한 결과는 Table 3과 같다. 고유값이 1.0 이상인 항목을 기준으로 총 4개의 요인이 도출되었으며, KMO 표본 적합도는 0.904로 적합한 수준으로 나타났다. Bartlett의 구형성 검정 결과, χ²=6790.375 (df=780, p=0.000)로 유의하여 요인 분석이 적절하게 수행되었음을 확인할 수 있다.

각 요인의 고유값 및 설명력은 다음과 같다. 요인 1은 발산적 사고력 및 독창성·유연성으로 고유값 4.570, 설명력 11.42%, 요인 2는 인식과 대안평가 및 결정으로 고유값 3.623, 설명력 9.05%, 요인 3은 호기심·모험심 및 탐구심 고유값 2.343, 설명력 5.85%, 요인 4는 수평적 사고로 고유값 1.247, 설명력 3.11%로, 전체 요인의 누적 분산 설명력은 29.45%를 나타냈다. 또한, 각 요인의 신뢰도를 분석한 결과, Cronbach’s α 값은 0.807에서 0.851 사이로 나타났으며, 총 신뢰도값은 0.923이었다. 다만, 본 연구에서 창의적 사고 역량과 문제 해결 역량만을 추출하여 분석했기 때문에 분산 설명력은 29.45%로, 상대적으로 낮게 나타났다. 이는 연구의 범위 내에서 특정 역량에 집중한 결과이며, 다른 요인들이 제외되었기 때문으로 해석할 수 있다.

4. 연구대상자의 일반적 및 학업 관련 특성에 따른 메타인지의 차이

미용 전공 대학생의 일반적 및 학업 관련 특성에 따라 메타인지의 차이를 분석한 결과는 Table 4와 같다. 학년, 연령, 전공 만족도, 수업 만족도, 학업 성적에 따라 유의미한 차이가 나타났다.

1) 학년 및 연령에 따른 메타인지의 차이

4학년(M=3.84), 2학년(M=3.83), 3학년(M=3.79), 1학년(M=3.58) 순으로 나타났으며, 학년이 높을수록 유의하게 증가하는 경향을 보였다(F=5.104, p<0.01). 이러한 결과는 Seo et al. (2016)의 간호대학생을 대상으로 수행한 연구 결과와 유사한 것으로, 3, 4학년 학생들이 1, 2학년보다 임상실습 경험을 통해 더 높은 메타인지 수준을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구에서도 미용 전공 학생들이 학년이 올라감에 따라 전공 관련 이론 지식과 실무 경험이 축적되면서 자신의 인지 과정을 인식하고 조절하는 능력인 메타인지가 점진적으로 향상되는 것으로 해석할 수 있다. 이는 학습자의 경험의 양과 질이 메타인지 발달에 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 시사한다.

연령에서 메타인지의 차이로 만 23세 이상(M=4.05), 만 21-22세(M=3.83), 만 19-20세(M=3.62) 순으로 높아지는 경향을 보였으며, 그 차이는 통계적으로 유의미하였다(F=8.561, p<0.001).

2) 전공, 수업 만족도 및 학업 성적에 따른 메타인지의 차이

전공 만족도에 따른 메타인지의 차이를 살펴본 결과, 전공에 불만족한 학생들의(M=3.78) 메타인지 수준이 만족하는 학생들(M=3.74)보다 다소 높게 나타났으며, 보통 수준으로 응답한 경우(M=3.32)가 가장 낮은 수준을 보였다(F=11.887, p<0.001). 이러한 결과는 학습자가 학습 환경이나 자신의 학습 상태에 대해 비판적으로 인식하거나 불확실성을 경험할 때, 오히려 메타 인지적 점검 및 조절 전략이 더 활발히 작용할 수 있음을 시사한다. 이와 관련하여 Anderman (1999)의 연구에서, 성과 중심적인 교실 환경 인식이 부정적 정서와 관련이 있음을 밝혔으며, Anderman & Anderman (1999)은 성과 목표 지향성이 높을수록 학교 소속감이 낮아지고, 숙달 목표 지향성이 높을수록 소속감이 강화된다고 보고하였다. 이처럼 학습자가 인식하는 교실 환경의 목표 구조는 단지 정서적 반응뿐만 아니라, 자기 인식과 학습 전략의 조절 등 메타 인지적 기능에도 영향을 줄 수 있다. 따라서 전공에 대한 낮은 만족도가 오히려 자신의 학습 상태나 전략에 대한 인식과 점검을 촉진해, 메타인지 수준을 높일 수 있는 하나의 계기가 될 수 있음을 시사한다.

수업 만족도에 따른 메타인지의 차이를 본 결과, 만족(M=3.76), 불만족(M=3.67), 보통(M=3.37) 순으로, 수업 만족도가 높을수록 메타인지 수준도 증가하는 경향을 보였다(F=13.060, p<0.001).

학업 성적에서는 상위권(M=4.10), 중위권(M=3.63), 하위권(M=3.30) 순으로 차이가 있었다(F=30.212, p<0.001). 학업 성적이 높은 학생일수록 메타인지 전략을 더욱 효과적으로 활용하는 경향을 보였으며, 이는 메타인지 능력이 학업 성취에 긍정적인 영향을 미친다는 점에서 의미가 있다. 이러한 결과는 Lee (2008)와 Ohtani & Hisasaka (2018)의 연구 결과와도 일치하며, 특히 Ohtani & Hisasaka (2018)의 메타분석에서 메타인지 능력과 학업 성취 간에 지속적인 상관관계를 보고한 바와 일치하여 본 연구의 신뢰성을 높여준다.

5. 연구대상자의 일반적 및 학업 관련 특성에 따른 메타인지 지식의 차이

미용 전공 대학생의 일반적 및 학업 특성에 따른 메타인지 지식의 차이를 분석한 결과는 Table 5와 같다. 학년, 연령, 전공 만족도, 수업 만족도, 학업 성적에서 메타인지 지식 수준에 유의미한 차이가 나타났다. 또한 메타인지 지식 중 선언적, 절차적, 조건적 지식 요인 모두에서 유의미한 차이가 확인되었다. 특히 선언적 지식과 절차적 지식은 모든 변수에서, 조건적 지식은 연령, 전공 만족도, 수업 만족도, 학업 성적에 따라 유의한 차이를 나타냈다.

1) 학년 및 연령에 따른 메타인지 지식의 차이

3학년(M=4.03), 4학년(M=3.99), 2학년(M=3.96), 1학년(M=3.78) 순으로 나타났다(F=4.321, p<0.01). 연령에 따른 차이에서도 만 23세 이상(M=4.17), 만 21-22세(M=4.00), 만 19-20세(M=3.82) 순으로 메타인지 지식수준이 증가했다(F=6.443, p<0.01).

2) 전공, 수업 만족도 및 학업 성적에 따른 메타인지 지식의 차이

전공 만족도에 따른 차이에서는 만족(M=3.93), 불만족(M=3.70), 보통(M=3.54) 순으로 나타났으며(F=11.435, p<0.001), 수업 만족도에 따른 차이 역시 만족(M=3.95), 불만족(M=3.81), 보통(M=3.57) 순으로 나타났다(F=12.752, p<0.001). 학업 성적에서는 상위권(M=4.28), 중위권(M=3.83), 하위권(M=3.46) 순으로 유의미한 차이를 보였다(F=34.469, p<0.001).

3) 메타인지 지식 중 선언적 지식 요인의 차이

4학년(M=4.18), 3학년(M=4.11), 2학년(M=4.03), 1학년(M=3.90) 순으로 학년이 높을수록 증가하는 경향을 보였으며(F=3.384, p<0.05), 연령별로도 만 23세 이상(M=4.29), 만 21-22세(M=4.06), 만 19-20세(M=3.93) 순으로 나타났다(F=4.782, p<0.01).

전공 만족도에 따른 차이는 만족(M=4.04), 보통(M=3.64), 불만족(M=3.63) 순으로 높게 나타났으며(F=12.117, p<0.001), 수업 만족도에서는 만족(M=4.04), 불만족(M=3.83), 보통(M=3.72) 순으로(F=9.295, p<0.001) 나타났다. 학업 성적에 따른 차이도 상위권(M=4.38), 중위권(M=3.94), 하위권(M=3.56) 순으로 나타났다(F=31.020, p<0.001).

이러한 결과는 전공 및 수업 만족도, 학업 성적에 따라 학습 경험에 차이가 있음을 보여준다. Saks et al. (2021)에 따르면, 학습 역량은 다양한 학습 상황에서의 성공을 위한 기반으로, 인지, 메타인지, 동기 요인의 영향을 받는다. 특히 학습 전략은 학습 자료를 효과적으로 활용하도록 돕는 체계적 절차로, 높은 만족도나 성적을 보이는 학습자일수록 이러한 전략을 더 잘 활용할 가능성이 있다.

4) 메타인지 지식 중 절차적 지식 요인의 차이

3학년(M=4.01), 2학년(M=3.95), 4학년(M=3.85), 1학년(M=3.68) 순으로 나타났으며(F=4.293, p<0.01), 연령별로는 만 23세 이상(M=4.13), 만 21-22세(M=3.97), 만 19-20세(M=3.73) 순으로 나타났다(F=5.517, p<0.01).

전공 만족도에 따른 차이에서는 전공에 불만족한 집단(M=3.94)이 만족(M=3.85), 보통(M=3.48)인 학생들보다 절차적 지식수준이 더 높게 나타났다(F=5.580, p<0.01). 수업 만족도에서는, 만족(M=3.87), 불만족(M=3.70), 보통(M=3.50)으로 나타났다(F=6.846, p<0.01). 학업 성적에서는 상위권(M=4.28), 중위권(M=3.73), 하위권(M=3.41) 순으로 절차적 지식이 높게 나타나(F=23.065, p<0.001), 성적이 좋을수록 절차적 지식도 높다는 것을 알 수 있다. 이처럼 절차적 지식은 지식 그 자체보다 실제로 잘 활용할 수 있는 능력과 관련이 깊다는 Kraiger et al. (1993)의 주장과도 일치한다. 특히, 전공에 불만족한 학생들이 절차적 지식이 더 높은 이유는, 학교 수업보다 실무 경험이나 반복된 실습 등 의 활동을 통해 능력을 쌓았을 가능성이 있기 때문이다. 따라서 절차적 지식은 실천적 능력과 직결되며, 실무 중심의 교육과정에서 꼭 강화되어야 할 핵심 요소라고 할 수 있다.

5) 메타인지 지식 중 조건적 지식 요인의 차이

연령에 따른 차이를 보면, 만 23세 이상(M=4.05), 만 21-22세(M=3.96), 만 19-20세(M=3.75) 순으로 조건적 지식이 높게 나타났으며, 이는 통계적으로 유의한 차이를 보였다(F=4.278, p<0.05). 이 결과는 연령이 증가할수록 학습 상황을 보다 정확히 판단하고, 그에 맞는 전략을 활용하는 능력이 더 발달되어 있다는 점을 시사한다. 이는 Schraw & Moshman (1995)이 제시한 조건적 지식의 개념, 즉 언제, 왜, 어떤 전략을 사용할지를 판단하는 능력이 학습에 핵심적인 역할을 한다는 이론과도 잘 부합한다.

전공 만족도에 따른 조건적 지식은 만족(M=3.87), 불만족(M=3.60), 보통(M=3.47) 순으로 나타났으며, 이는 통계적으로 유의한 차이를 보였다(F=7.822, p<0.001). 수업 만족도 역시 만족(M=3.89), 불만족(M=3.88), 보통(M=3.46) 순으로 차이를 보였다(F=11.525, p<0.001). 학업 성적에 따른 차이에서는 상위권(M=4.18), 중위권(M=3.78), 하위권(M=3.39) 순으로 나타났으며, 통계적으로도 유의미하였다(F=18.891, p<0.001).

이렇게 선언적 지식과 절차적 지식은 모든 변수에서 차이를 나타냈고, 조건적 지식은 연령, 전공 만족도, 수업 만족도, 학업 성적에서만 유의미한 차이를 나타냈다. 이러한 결과는 Anderson (1983)의 이원 지식 구분 이론과도 일치한다. 메타인지 지식을 무엇을 아는가에 해당하는 선언적 지식(declarative knowledge), 어떻게 하는가에 해당하는 절차적 지식(procedural knowledge), 그리고 특정 전략을 사용할 시기와 상황을 판단하는 조건적 지식(conditional knowledge)으로 구분하였다. 본 연구 결과는 이러한 지식 요소들이 학습자의 다양한 배경 요인에 따라 영향을 받음을 보여주고 있으며, 메타인지 지식 발달을 위한 맞춤형 교육 전략 수립의 필요성을 제시한다.

조건적 지식은 언제, 어떤 상황에서 어떤 전략을 사용하는 것이 효과적인지를 판단하는 고차원적인 능력으로, 자기 조절 학습의 핵심 요소로 간주한다(Schraw & Moshman, 1995). 본 연구 결과는 메타인지 지식이 연령, 전공 및 수업 만족도, 학업 성취도 등 다양한 개인적 특성에 따라 차이를 보이며 형성됨을 보여주며, 특히 전공과 수업에 대한 만족도, 학업 성적은 조건적 지식뿐 아니라 메타인지 지식 전반에 유의미한 영향을 미치는 요인으로 확인되었다. 따라서 향후 교육 프로그램 개발 시, 학습자의 특성을 고려한 맞춤형 전략 교육과 메타인지 능력 강화를 위한 체계적인 접근이 요구된다.

6. 연구대상자의 일반적 및 학업 관련 특성 따른 메타인지 조절의 차이

미용 전공 대학생의 일반적 특성에 따른 메타인지 조절의 차이를 분석한 결과는 Table 6과 같다. 학년, 연령, 전공 만족도, 수업 만족도, 학업 성적에 따라 유의미한 차이가 확인되었다. 메타인지 조절 중 계획과 모니터링 요인은 학년, 연령, 전공 만족도, 수업 만족도, 학업 성적에 따라 유의미한 차이를 보였으며, 평가 요인은 연령, 전공 만족도, 수업 만족도, 학업 성적에서 차이를 나타냈다.

1) 학년 및 연령에 따른 메타인지 조절의 차이

학년에 따른 차이로 4학년(M=3.69), 2학년(M=3.69), 3학년(M=3.54), 1학년(M=3.38) 순으로 나타났고, 통계적으로 유의미한 차이를 보였다(F=4.734, p<0.01). 연령별로도 만 23세 이상(M=3.93), 만 21-22세(M=3.66), 만 19-20세(M=3.42) 순으로 유의미한 차이를 보였으며(F=7.712, p<0.01), 이 결과는 MacKewn et al. (2022)의 연구에서 제시한 바와 같이 성인 학습자가 보다 전략적이고 심화한 학습 방식을 활용한다는 점과 일치한다.

2) 전공, 수업 만족도 및 학업 성적에 따른 메타인지 조절의 차이

전공 만족도에 따른 차이는 불만족(M=3.87), 만족(M=3.55), 보통(M=3.10) 순으로, 전공에 불만족한 학생의 인지에 대한 조절이 가장 높게 나타났다(F=9.429, p<0.001). 수업 만족도에서는 만족(M=3.57), 불만족(M=3.53), 보통(M=3.16) 순으로 나타났으며(F=9.494, p<0.001), 수업의 질과 내용에 대한 만족도가 메타 인지 조절 향상에 긍정적 영향을 줄 수 있음을 보여준다. 학업 성적에서 상위권(M=3.91), 중위권(M=3.44), 하위권(M=3.13) 순으로 상위권인 학생의 인지에 대한 조절이 가장 높았다(F=18.562, p<0.001). 이는 학업 성취도가 높은 학생들이 보다 자기 주도적이고 전략적인 학습 태도를 갖추고 있음을 뒷받침한다. 이러한 결과는 셀프리더십(self-leadership) 개념과도 밀접한 관련이 있다. Watson (2004)에 따르면 셀프리더십은 목표 설정과 자기 통제를 기반으로 한 자율성으로, 창의성과 자기 주도성을 통해 개인과 조직의 성장에 기여한다고 하였다. Houghton & Neck (2002)은 셀프리더십이 개인의 사고와 행동을 자율적으로 조절하고, 동기를 부여하며, 건설적인 사고를 통해 성과를 끌어내는 능력이라고 보았다. Lee et al. (2014)은 대학 생활 동안 스스로 목표를 설정하고 행동을 조절하는 능력으로 성공적인 성인기로의 이행을 도모해야 하며, 주체적인 삶을 위해 셀프리더십을 함양할 필요가 있다고 강조했다. 대학생의 셀프리더십에 영향을 미치는 요인은 메타인지 조절, 메타인지 지식, 그리고 지각된 리더십 수준 순으로 나타났으며, 대학생의 메타인지 조절 능력을 강화하기 위해서는 비판적 사고 관련 교과목을 포함한 교과과정의 개선과 시뮬레이션 실습이나 문제 중심학습(PBL) 등과 같은 교수학습전략을 적극적으로 활용할 필요가 있다(Kim, 2019). 이렇게 메타인지 조절은 대학생의 학습성과 뿐만 아니라 셀프리더십 함양에도 영향을 미치는 핵심 요인으로 확인되었으며, 향후 교육 프로그램 설계 시 메타인지 전략 교육이 반드시 포함되어야 함을 시사한다.

3) 메타인지 조절 중 계획 요인의 차이

학년별로 4학년(M=3.94)이 가장 높았으며, 2학년(M=3.79), 3학년(M=3.75), 1학년(M=3.57) 순으로 나타나(F=3.320, p<0.05), 졸업 준비 등으로 인한 체계적인 학습 계획 수립 경향이 확인된다. 연령별로는 만 23세 이상(M=4.18)이 가장 높게 나타났으며, 만 21-22세(M=3.81), 만 19-20세(M=3.60) 순으로 나타났다(F=7.601, p<0.01).

전공 만족도에서는 불만족(M=3.85), 만족(M=3.74), 보통(M=3.30) 순으로(F=7.770, p<0.01), 수업 만족도는 만족(M=3.74)인 학생이 가장 높게 나타났으며, 불만족(M=3.48), 보통(M=3.41) 순으로 나타났다(F=5.609, p<0.01). 학업 성적은 상위권(M=4.07), 중위권(M=3.62), 하위권(M=3.38) 순으로 나타났다(F=13.827, p<0.001).

4) 메타인지 조절 중 모니터링 요인의 차이

학년별로는 2학년(M=3.72), 4학년(M=3.69), 3학년(M=3.49), 1학년(M=3.27) 순으로 나타났다(F=7.005, p<0.001). 연령에 따른 차이는 만 23세 이상(M=3.81), 만 21-22세(M=3.65), 만 19-20세(M=3.35) 순으로 나타났다(F=6.202, p<0.01).

전공 만족도에 따라서는 불만족(M=3.65), 만족(M=3.49), 보통(M=3.08) 순으로 모니터링이 높았으며(F=5.482, p<0.01), 수업 만족도에서는 불만족(M=3.60), 만족(M=3.52), 보통(M=3.07) 순으로 높았다(F=8.374, p<0.001). 학업 성적에 따라서는 상위권(M=3.88), 중위권(M=3.38), 하위권(M=3.01) 순으로 유의한 차이가 나타났으며(F=16.182, p<0.001), 이는 학업 성취도가 높은 학습자일수록 자신의 학습 과정을 주의 깊게 점검하고 조절하는 메타인지 능력이 뛰어남을 시사한다. 이러한 결과는 메타 인지적 모니터링이 단순히 개인의 특성에 의해 결정되는 것이 아니라, 학습 환경, 학습 만족도, 성취 경험 등과 밀접하게 연관되어 있다는 점에서 교육적으로 중요한 함의를 지닌다. 특히, 메타인지는 자기 조절 학습 과정에서 문제 해결을 위한 핵심적인 요소로 작용한다(Winne, 1996). 학습자는 문제 해결을 위해 계획을 수립하고, 해결 전략을 선택하여 실행하는 과정에서, 전략의 적절성과 학습의 효과성에 대해 지속적으로 점검하는 메타 인지적 모니터링을 수행한다. 이러한 점검 과정은 학습자의 인지적 효율성을 높이고, 문제 해결의 성공 가능성을 높이는 데 기여한다.

또한, 문제 해결이 원활하지 않거나 예기치 못한 상황에 직면할 경우, 학습자는 자신의 인지적 한계나 외적 조건을 인식하고 학습 전략을 조정하는 메타 인지적 조절을 통해 문제 해결을 이어가게 된다. 문제 해결 이후에는 사용한 전략의 효과성을 평가하고, 이를 바탕으로 향후 적용 가능한 새로운 학습 전략을 개발하거나 기존 전략을 수정하는 등 메타 인지적 성찰이 이루어진다(Choi, 2004). 이러한 일련의 과정은 학습자가 문제 해결 경험을 통해 메타인지 능력을 점진적으로 강화해 나가며, 자기 주도적 학습자로 성장할 수 있는 기초가 된다는 점에서 교육적 의의가 크다.

5) 메타인지 조절 중 평가 요인의 차이

메타 인지적 학습 평가 능력은 연령, 전공 만족도, 수업 만족도, 학업 성적에서 유의미한 차이가 있었다. 연령별로는 만 23세 이상(M=3.81), 만 21-22세(M=3.51), 만19-20세(M=3.30) 순으로 나타났다(F=4.721, p<0.01).

전공 만족도는 불만족(M=4.10), 만족(M=3.43), 보통(M=2.93) 순으로 나타났다(F=9.088, p<0.001). 수업 만족도에 따른 평가는 불만족(M=3.52), 만족(M=3.46), 보통(M=2.99) 순으로 나타났다(F=8.148, p<0.001). 학업 성적에 따른 학습 평가는 상(M=3.78), 중(M=3.32), 하(M=2.99)순으로 나타났다(F=12.392, p<0.001). 이는 학습 평가 능력이 학업 성취 및 자기주도 학습과 밀접하게 관련되어 있음을 보여준다. Lee et al. (2017)의 연구에 따르면, 메타인지 수준이 높을수록 진로 탐색 행동에도 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 학업 성취도가 높은 학생일수록 자신의 학습 과정을 보다 정교하게 평가하고 조절하는 능력이 우수할 가능성을 의미하며, 이는 Bae et al. (2015)와도 일치한다.

7. 연구대상자의 일반적 및 학업 관련 특성에 따른 핵심역량의 차이

미용 전공 대학생의 일반적 및 학업 관련 특성에 따른 핵심역량의 차이를 분석한 결과는 Table 7과 같다. 학년, 연령, 전공 만족도, 수업 만족도, 학업 성적에 따라 핵심역량의 차이는 유의미하였다.

1) 학년 및 연령에 따른 핵심역량의 차이

학년에 따른 차이에서 4학년(M=3.94), 3학년(M=3.81), 2학년(M=3.80), 1학년(M=3.69) 순으로 핵심역량이 높았으며(F=2.687, p<0.05), 연령에서도 만 23세 이상(M=4.03), 만 21-22세(M=3.83), 만 19-20세(M=3.71) 순으로 통계적으로 유의미하게 향상되었다(F=4.789, p<0.01). 이러한 결과는 학년 및 연령이 증가함에 따라 학습 경험과 실습 기회가 누적되면서 핵심역량이 점진적으로 발달하는 경향이 있음을 시사한다. 그러나 Park (2020)과 Kim & Seo (2019)의 연구에서는 학년 간 비판적 문제해결 능력과 창의적 사고와 같은 핵심역량에서 유의미한 차이가 나타나지 않았다고 보고하였다. 이에 따라 학년에 따른 효과에 대해 일관된 결론을 도출하기 위해서는, 종단 연구를 통해 핵심역량이 실제로 향상되는지를 확인할 필요가 있다. 이는 본 연구가 횡단적 설계에 기초하고 있음을 감안할 때, 단순한 학년 효과보다는 개인의 동기, 학습 전략, 실습 경험의 질 등 개인적 및 교육적 변인을 함께 고려한 심층 분석이 요구됨을 의미한다.

2) 전공, 수업 만족도 및 학업 성적에 따른 핵심역량의 차이

전공 만족도는 만족(M=3.81), 불만족(M=3.54), 보통(M=3.39) 순으로 핵심역량이 높았고(F=14.300, p<0.001), 수업 만족도는 만족(M=3.82), 불만족(M=3.55), 보통(M=3.48) 순으로 핵심역량이 높았다(F=12.083, p<0.001). 학업 성적에서는 상(M=4.04), 중(M=3.71),하(M=3.50)순으로 학업 성적이 상위권인 학생의 핵심역량이 가장 높았다(F=15.691, p<0.001).

8. 연구대상자의 일반적 및 학업 관련 특성에 따른 창의적 사고 역량의 차이

미용 전공 대학생의 일반적 및 학업 관련 특성에 따른 창의적 사고 역량의 차이를 분석한 결과는 Table 8과 같다. 성별, 학년, 연령, 재학 중인 학교에 따른 창의적 사고 역량의 차이는 통계적으로 유의미하지 않았으나, 전공 만족도, 수업 만족도, 학업 성적에 따라서는 유의미한 차이가 나타났다. 창의적 사고 역량 중 발산적 사고력 및 독창성·유연성 요인에서 전공 만족도, 수업 만족도, 학업성적에 따른 차이가 유의미하였고, 호기심, 모험심 및 탐구심 요인은 성별, 전공 만족도, 수업 만족도, 학업성적에 따라 유의미한 차이를 보였다.

1) 전공, 수업 만족도 및 학업 성적에 따른 창의적 사고 역량의 차이

전공 만족도에서 불만족(M=3.53), 만족(M=3.43), 보통 (M=3.01) 순으로 나타났다 (F=5.235, p<0.01). 이는 전공 만족도가 높거나 낮은 학생들이 모두 ‘보통’ 수준의 만족도를 보이는 학생들보다 더 높은 창의적 사고 역량을 가진다는 점에서 흥미로운 결과를 보였다. 이러한 경향은 Runco (2004)의 창의성 이론에서 제시한 ‘창의적 긴장감(creative tension)’ 개념과 관련이 있다. 즉, 심리적 불만족이나 긴장 상태는 문제 인식과 대안 탐색을 자극함으로써 창의적 사고를 촉진할 수 있다. 전공에 만족하는 학생들은 높은 학업적 자아개념을 바탕으로 창의성을 발휘하며, 반대로 불만족한 학생들은 비판적 관점과 대안 모색 과정에서 창의적 사고가 활성화될 수 있음을 시사한다. 수업 만족도에 따른 창의적 사고 역량은 만족(M=3.44), 불만족(M=3.13), 보통 (M=3.11)순으로 높게 나타났다(F=4.250, p<0.05). 이는 수업에 대한 만족도가 높은 학생일수록 질문, 발표, 토론 등 능동적인 수업 활동에 적극적으로 참여하며, 이러한 활동이 창의적 사고 발달에 긍정적인 영향을 미친다는 Oh et al. (2024)의 연구 결과와도 일치한다.

학업 성적에 따른 창의적 사고 역량은 상(M=3.68), 중(M=3.34), 하(M=3.04)순으로 나타났으며, 통계적으로 유의하였다(F=7.731, p<0.01). 이는 학업적 자아개념이 높을수록 창의적 사고 역량이 높아진다는 Son & Kim (2019)의 연구 결과와 일치한다. 학업 성취도가 높은 학생은 자기 효능감과 자신감이 높아 문제 해결 과정에서 다양한 관점을 탐색하고 대안을 모색하는 능력이 우수한 것으로 해석할 수 있다. 또한 Oh et al. (2024)의 연구에서도 학업적 자아개념이 창의적 사고 역량의 핵심 변수로 나타났으며, Park et al. (2015) 역시 창의적 사고력이 학업 성취와 창의적 인성에 모두 긍정적인 영향을 미친다고 보고하였다. 이처럼 학업 성적과 창의적 사고의 관계는 학문적 성취뿐만 아니라 인성 및 역량 교육 측면에서도 중요한 시사점을 제공한다. 최근 학교 교육 현장에서는 창의성 교육의 중요성이 부각됨에 따라 다양한 창의성 교육 프로그램이 운영되고 있으며, 이를 통해 아동과 청소년의 창의적 사고력과 문제 해결 능력이 실질적으로 향상되고 있다. 이러한 교육적 변화는 암기 중심의 학습에서 사고력과 창의성을 중시하는 방향으로 교육 패러다임이 전환되고 있음을 보여주는 것으로, 이에 따라 학습자의 전반적인 역량을 증진하기 위해서 체계적이고 효과적인 창의성 교육 프로그램의 개발과 운영이 요구된다.

본 연구 결과는 창의적 사고 역량이 전공 만족도, 수업 만족도, 학 업 성적과 밀접한 관련이 있음을 확인하였으며, 이러한 요인들이 진로 역량과도 연결될 수 있다는 점에서 교육적으로 중요한 함의를 지닌다. 선행 연구들(Song & Cho, 2015; Lee, 2016; Lee, 2019)에서도 전공 만족도가 진로 결정 자기효능감, 진로 정체감, 대학 생활 적응, 취업 준비 행동 등에 긍정적인 영향을 미친다고 보고하였다. 반면, Choi & Mo (2018)는 전공 만족도가 진로 결정 자기효능감과 대학 생활 적응에는 유의한 영향을 미치지만, 취업 준비 행동에는 직접적인 영향보다는 매개 변인을 통해 영향을 미친다고 설명하였다. 이는 창의적 사고 역량이 진로 역량 발달의 매개 요인으로 작용할 가능성을 시사한다.

특히, 미용 관련 전공 학생들의 경우, 실기 중심의 현장 기반 교육이 이루어지는 특성상 전공 만족도는 단순한 학문적 흥미를 넘어 실습 만족도 및 진로 실현 가능성과 밀접하게 연결된다. Jung et al. (2014)은 간호대학생을 대상으로 한 연구에서 전공 만족도가 임상 실습 경험 및 실습 만족도와 유의한 관계를 갖는다고 보고하였으며, 이는 미용 분야와 같이 현장 경험이 중요한 전공에서도 실습 중심 교육 환경과 전공 만족도가 창의적 사고 및 진로 역량의 핵심 요인이 될 수 있음을 시사한다. 또한 Yang (2017)은 실용음악 전공 대학생을 대상으로 한 연구에서 전공 만족도, 학습 몰입도, 집중도가 높을수록 구체적인 진로 계획과 준비로 이어질 가능성이 크다고 제언하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 수업 만족도가 높을수록 창의적 사고 역량이 높다는 결과와도 일치한다. Ju et al. (2020)의 연구에서도 보건 계열 전공 학생들의 경우, 전공 만족도와 임상실습 만족도가 높을수록 진로 결정 수준이 높은 것으로 나타났다. 이처럼 실습 기반 전공에서의 만족도는 창의적 사고를 통한 문제 해결 능력과 진로 역량 발달에 중요한 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다.

반면, Seo (2019)은 미용 전공 대학생의 현장실습 만족도가 낮을 경우 예비적 취업 행동과 적극적 취업 준비에서 부정적인 결과를 나타낸다고 보고하였다. 그러나 본 연구에서는 전공에 대한 불만족이 높은 창의적 사고 역량과 연관된 결과가 나타났다는 점에서, 전공 불만족이 반드시 부정적 결과로만 이어지지 않을 수 있음을 보여준다. 전공에 불만족한 학생들은 현재 상황에 대한 비판적 시각을 통해 대안을 탐색하고 문제를 해결하는 과정에서 창의적 사고를 발전시킬 수 있으며, 이는 새로운 진로 경로 탐색이나 혁신적인 접근 방식으로 이어질 가능성을 시사한다.

2) 창의적 사고 역량 중 발산적 사고력 및 독창성·유연성의 차이

전공 만족도에 따라 불만족(M=3.56), 만족(M=3.46), 보통(M=3.05) 순으로 높게 나타났다(F=4.149, p<0.05). 이와 같은 결과는 전공에 불만족한 학생들이 오히려 높은 발산적 사고력 및 독창성· 유연성을 보였다는 점에서, Runco (2004)의 창의적 긴장 이론과 일치한다. 이는 개인의 불만족이나 긴장감이 오히려 내적 동기를 자극하여 창의성 발현에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.

수업 만족도에서는 만족(M=3.47), 불만족(M=3.20), 보통(M=3.13) 순으로, 학업 성적은 상위권(M=3.77), 중위권(M=3.33), 하위권(M=3.22) 순으로 나타났다(F=6.597, p<0.01). 이러한 결과는 수업에 대한 만족도와 학업 성취도가 높은 학습 환경이 창의적 사고에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 보여준다. 한편, Shin & Lee (2021)의 연구에 따르면, 창의적 사고 역량과 학업적 자아개념은 학업성취와 밀접한 관련이 있으며, 특히 창의적 사고 역량을 직접적으로 향상시키기보다는 학업적 자아개념을 강화하는 접근이 학업 성취에 더 효과적일 수 있다고 하였다. 또한, 창의적 사고 역량의 하위 요인 중 발산적 사고력과 탐구심은 학업적 자아개념과 함께 학업성취를 유의하게 예측하였으나, 독창적 유연성과 호기심 및 모험심은 학업 성취와 유의미한 관계를 보이지 않았다. 이러한 결과는 창의적 사고 역량의 모든 하위 요인이 학업성취에 동일한 영향을 미치는 것이 아님을 의미하며, 특히 발산적 사고력이 학업 성과와 밀접한 관련성을 가진다는 점을 시사한다.

3) 창의적 사고 역량 중 호기심, 모험심 및 탐구심의 차이

호기심, 모험심 및 탐구심은 남학생(M=3.70)이 여학생(M=3.31)보다 유의미하게 높은 수준을 보이는 것으로 나타났으며(t=2.606, p<0.05), 이는 성별에 따라 자기 주도성과 탐구 행동에 차이가 존재함을 시사한다. 이러한 결과는 남학생의 자기 주도성이 여학생보다 높다고 보고한 Lee (2023)의 연구 결과와 남학생이 여학생보다 창의성과 융합 역량에서 더 높은 점수를 보였다는 Kim & Seo (2019)의 연구와 일치한다. 이러한 성별 간 차이는 성장 과정에서의 사회화 경험의 차이와 성 역할에 대한 사회적 기대치에 의해 형성되었을 가능성이 있으며, 이는 학습 동기와 태도 전반에 영향을 미칠수 있다. 특히 여학생의 경우, 호기심과 도전적 태도를 충분히 발휘할 수 있는 학습 환경이 조성되지 않는다면, 탐구적 사고나 창의적 문제 해결 기회에서 소외될 우려가 있다. 따라서 교육 현장에서는 여학생의 호기심과 탐구심을 유도할 수 있는 전략적 지원이 필요하다. 이를 통해 성별에 따른 탐구 행동의 격차를 줄이고, 모든 학습자가 고차원적 사고 역량을 함양할 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것으로 사료된다.

전공 만족도에 따라서는 불만족(M=3.50), 만족(M=3.40), 보통(M=2.98) 순으로 호기심, 모험심 및 탐구심이 높았다(F=4.382, p<0.05). 이는 전공에 대해 비판적 시각을 가진 학생들이 오히려 더 적극적으로 질문하고 대안을 탐색하려는 경향을 보일 수 있음을 시사한다. 수업 만족도의 경우에는 만족(M=3.41), 보통(M=3.09), 불만족(M=3.05) 순으로 나타났으며(F=3.243, p<0.05), 이는 수업에 대한 긍정적인 경험이 학습자의 호기심과 탐구 의지를 자극하는 데 기여함을 보여준다. 이러한 결과는 교수자의 피드백과 상호작용 중심의 수업 운영 방식이 학습자의 도전적 사고와 모험심 형성에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 이와 관련하여, Kim et al. (2022)의 연구에서도 교수자와 학습자 간의 상호작용, 학습환경의 질, 피드백의 적절성이 전반적인 강의 만족도에 유의한 영향을 미친다고 보고된 바 있다. 이는 풍부한 학습 환경과 활발한 상호작용이 학습자의 몰입도와 참여도를 높이며, 결과적으로 학습 만족도와 성과 향상으로 이어질 수 있음을 의미한다.

학업 성적에 따른 분석에서는 상위권(M=3.60), 중위권(M=3.35), 하위권(M=2.85) 순으로 나타나(F=7.834, p<0.001), 학업 성취도가 높은 학생일수록 학습 과정에서 능동적이고 탐구적인 태도를 보일 가능성이 높다는 점을 시사한다. 종합적으로, 학습자의 전공 및 수업 만족도, 그리고 학업 성취 수준은 호기심과 탐구심에 영향을 미치는 주요 요인임이 확인되었으며, 이러한 역량이 효과적으로 발달할 수 있도록 학습 환경과 교수 전략이 체계적으로 설계될 필요가 있다. 특히, 학업 성적이 낮거나 수업 만족도가 낮은 학생들에게는 개인의 동기를 자극할 수 있는 차별화된 학습 지원 방안이 요구된다.

9. 연구대상자의 일반적 및 학업 관련 특성에 따른 문제해결 역량의 차이

미용 전공 대학생의 일반적 및 학업 관련 특성에 따른 문제해결 역량의 차이를 분석한 결과는 Table 9와 같다. 학년, 연령, 전공 만족도, 수업 만족도, 학업 성적에 따라 유의미한 차이가 나타났으며, 이는 학습자의 개인적 및 학습 관련 특성이 문제해결 능력에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 반면, 성별과 재학 중인 학교에 따른 유의미한 차이는 확인되지 않았다. 문제 해결 역량의 하위 요인인 수평적 사고와 인식과 대안 평가 및 결정은 학년, 연령, 전공 만족도, 수업 만족도, 학업성적에 따른 차이가 유의미하였다.

1) 학년 및 연령에 따른 문제해결 역량의 차이

4학년(M=3.88), 3학년(M=3.75), 2학년(M=3.72), 1학년(M=3.44) 순으로 4학년의 문제해결 역량이 가장 높았고, 1학년의 문제해결 역량이 가장 낮았다(F=5.656, p<0.01). 연령은 만 23세 이상(M=4.04), 만 21-22세(M=3.77), 만 19-20세(M=3.49) 순으로 만 23세 이상 학생의 문제해결 역량이 가장 높았고, 만 19-20세 학생의 문제해결 역량이 가장 낮았다(F=8.007, p<0.001).

2) 전공, 수업 만족도 및 학업 성적에 따른 문제해결 역량의 차이

문제해결역량은 전공 만족도에 따라 불만족(M=3.69), 만족(M=3.63), 보통(M=3.25) 순으로 나타났으며, 통계적으로 유의미하였다(F=5.677, p<0.01). 수업 만족도는 만족(M=3.65), 불만족(M=3.40), 보통(M=3.28) 순으로 문제해결 역량이 높았다(F=6.958, p<0.01). 학업 성적은 상위권(M=3.95), 중위권(M=3.52), 하위권(M=3.30) 순으로 문제해결 역량이 높은 것으로 나타났다(F=11.710, p<0.001).

이러한 결과는 문제 중심학습(problem-based learning, PBL)이 효과적인 교육 방법이 될 수 있음을 뒷받침한다. PBL은 학습자가 실제 문제를 해결하는 과정을 통해 문제해결에 필요한 태도, 지식, 기술을 습득하게 하며, 이를 유사한 상황에 적용할 수 있는 전이 능력까지 향상시키는 학습 방법으로 알려져 있다(Walton & Mathews, 1989).

선행 연구들(Kim & Kim, 2024; Ha & Jung, 2021; Yim, 2020; Kang et al., 2019; Kang et al., 2016)에서도 PBL이 다양한 교과목에서 학습자의 문제해결 능력을 효과적으로 증진시키는 데 기여함이 보고된 바 있다. 특히, 실무 중심의 미용 분야에서도 긍정적인 효과가 입증되었으며(Lee, 2015; Moon, 2023; Lim & Chon, 2023; Park & Lee, 2023), 이는 본 연구 결과와도 일치한다.

또한, 문제해결 능력은 메타인지와 밀접한 관련이 있다. 메타인지는 학습자가 자신의 인지 과정을 계획하고 점검하며 평가하는 능력으로, 문제 해결 과정에서 전략적 사고를 가능하게 하는 핵심 요소이다(Mayer, 1998). 따라서 메타인지를 고려한 교수·학습 전략은 문제해결 역량을 더욱 효과적으로 향상시킬 수 있는 방향으로 개발될 필요가 있다.

3) 문제 해결 역량 중 수평적 사고의 차이

3학년(M=3.76), 4학년(M=3.75), 2학년(M=3.68), 1학년(M=3.36) 순으로 높았으며(F=5.018, p<0.01), 나이는 만 23세 이상(M=3.93), 만 21-22세(M=3.70), 만 19-20세(M=3.43) 순으로 만 23세 이상 학생의 수평적 사고가 가장 높았고, 만19-20세 학생의 수평적 사고가 가장 낮았다(F=5.202, p<0.01).

전공 만족도는 만족(M=3.58), 불만족(M=3.56), 보통(M=3.14)순으로 수평적 사고가 높았고(F=5.584, p<0.01), 수업 만족도는 만족(M=3.61), 보통(M=3.18), 불만족(M=3.00) 순으로 수평적 사고가 높았다(F=7.622, p<0.01).

학업 성적은 상(M=3.81), 중(M=3.47), 하(M=3.32) 순으로 학업 성적이 상인 학생의 수평적 사고가 가장 높았고, 학업성적이 하인 학생의 수평적 사고가 가장 낮았다(F=5.226, p<0.01). 학년이 높고, 나이가 많으며, 전공 및 수업에 대한 만족도가 높고, 학업 성적이 우수한 학생일수록 수평적 사고 수준이 높은 것으로 나타났다. 이는 다양한 경험과 인지적 성숙이 수평적 사고의 발달에 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사한다. 수평적 사고는 단일 정답에 집중하기보다는, 다양한 접근 방식과 관점을 활용하여 문제를 탐색하는 사고방식으로, 창의적 문제해결을 위한 핵심 역량 중 하나로 강조된다. 이러한 수평적 사고의 중요성은 최근 기업과 교육 현장에서 강조되고 있는 디자인 사고(design thinking) 접근법과도 맥을 같이 한다. 디자인 사고는 창의적 아이디어를 시장성과 연결하는 통합적 사고 과정으로, 인간 중심의 문제 인식과 실현 가능성 간의 균형을 중시하는 체계적 기법이다(Jung & Chang, 2012). 실제로 디자인 사고 기반 수업은 자기 주도성, 학습 만족도, 학습성과를 유의하게 향상시키는 것으로 보고되었으며, 자기 주도성의 하위 요인인 학습 애착, 자기 확신, 개방성, 책임·자율성은 학습 만족도 및 학습성과와 정적인 상관관계를 보였다(Kim, 2024). 이러한 결과는 디자인 사고가 단순한 사고 방식 훈련을 넘어, 학습 동기와 협업 역량, 실천적 문제해결력을 함양하는 데 효과적인 교수 전략임을 뒷받침한다. 따라서 향후 교육 현장에서는 수평적 사고를 기반으로 한 디자인 사고 중심의 교수·학습 방식을 확대 적용함으로써, 대학생의 창의적 문제해결 능력을 고도화하고 실무 역량을 강화할 수 있는 교육적 기반을 마련해야 한다.

4) 문제 해결 역량 중 인식과 대안평가 및 결정의 차이

학년이 4학년(M=4.01), 2학년(M=3.76), 3학년(M=3.75), 1학년(M=3.52) 순으로 4학년의 인식과 대안 평가 및 결정이 가장 높았고, 1학년의 인식과 대안 평가 및 결정이 가장 낮았다(F=4.768, p<0.01). 연령에 의한 차이는 만 23세 이상(M=4.14), 만 21-22세(M=3.83), 만 19-20세(M=3.55) 순으로 만 23세 이상 학생의 인식과 대안 평가 및 결정이 가장 높았고, 만 19-20세 학생의 인식과 대안평가 및 결정이 가장 낮았다(F=8.547, p<0.001).

전공 만족도는 불만족(M=3.81), 만족(M=3.69), 보통(M=3.36) 순으로 인식과 대안 평가 및 결정이 높았다(F=3.899, p<0.05). 이 결과는 전공에 대한 비판적 성찰이 문제 상황을 객관적으로 인식하게 하고, 다양한 대안을 고려하는 데 긍정적으로 작용할 수 있음을 시사한다. 수업 만족도에 따라서도 유사한 경향이 나타났으며, 불만족(M=3.80), 만족(M=3.70), 보통(M=3.38) 순으로 인식과 대안평가 및 결정 능력이 높게 나타났다(F=4.767, p<0.01). 이는 학습 상황에 대한 문제 인식과 이를 개선하려는 의지가 대안 평가 및 결정 역량의 향상으로 이어질 수 있음을 보여준다.

학업 성적에 따른 분석에서도 상위권(M=4.09), 중위권(M=3.58), 하위권(M=3.28) 순으로 인식과 대안 평가 및 결정 능력에서 유의미한 차이가 나타났다(F=16.767, p<0.001). 이는 학업 성적이 높은 학생일수록 문제해결 역량, 수평적 사고, 인식과 대안 평가 능력이 전반적으로 우수함을 시사한다. 선행 연구에서도 문제중심 학습(PBL)에 대한 만족도가 학업 성적과 관련성을 가지며, 학업 성취에도 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다(Lee & Cho, 2019). 특히, 플립러닝(flipped learning) 수업은 간호대학생들의 비판적 사고능력, 의사소통능력, 문제해결능력 전반에 긍정적인 영향을 주었으며, 인식 및 판단, 대안 평가 및 결정 등 각 하위영역에서도 통계적으로 유의미하게 나타났다(Moon, 2023). 이러한 결과는 학습자가 사전 학습을 바탕으로 수업 시간에 적극적으로 토론하고 문제를 해결하는 과정에서, 다양한 시각과 해결책을 모색하게 되어 실제 상황에 대한 인식과 논리적 결정 능력이 향상되었음을 보여준다. 따라서, 플립러닝과 같은 학습자 중심의 교수전략을 간호교육 및 실습 기반 교육 전반에 적극 도입하고, 다양한 학습 배경과 경험을 고려한 맞춤형 교육 전략이 병행되어야 한다.

Conclusion

본 연구는 미용 전공 대학생을 대상으로 일반적 특성과 학업 관련 특성에 따라 메타인지와 핵심역량에 차이가 나타나는지 탐색하고자 하였으며, 주요 연구 결과는 다음과 같다.

첫째, 미용 전공 대학생들은 학년, 연령, 전공 만족도, 수업 만족도, 학업 성적에 따라 메타인지 수준에서 유의미한 차이를 보였다. 이는 메타인지 능력이 학습자의 일반적 특성 및 학업 관련 특성에 밀접하게 관련되어 있으며, 메타인지 향상을 위한 교육적 접근이 필요함을 시사한다. 메타인지 능력의 증진은 학업 성취에 긍정적 영향을 미칠 수 있으며, 이는 Lee (2008), Ohtani & Hisasaka (2018)의 연구 결과와도 일치하여, 체계적인 메타인지 교육 전략의 필요성을 재 확인하였다.

둘째, 메타인지의 하위 요소 중 지식 수준 또한 학년, 연령, 전공 만족도, 수업 만족도, 학업 성적에 따라 유의미한 차이를 보였다. 특히 조건적 지식은 연령, 만족도, 성취도와 관련된 고차원적 능력으로, 전략 사용의 시기와 맥락을 판단하는 자기 조절 학습의 핵심 요소임이 확인되었다. 이는 Schraw & Moshman (1995)의 조건적 지식 개념과 부합하며, 메타인지 지식은 학습자의 개인적 특성과 학습 환경에 따라 다양한 방식으로 형성되고 발달한다는 점을 시사한다.

셋째, 학년, 연령, 전공 만족도, 수업 만족도, 학업 성적에 따라 메타인지 조절 수준에서도 유의미한 차이가 나타났다. 특히 학업 성적이 높은 학생일수록 계획, 모니터링, 평가의 모든 하위 영역에서 높은 메타인지 조절 능력을 보였다. 이는 자기주도 학습 및 셀프리더십 역량 강화의 기반이 될 수 있으며, 메타인지 조절 능력이 단순한 인지적 특성을 넘어서 학습 성과와 진로 탐색, 자기주도적 역량 개발에 있어서 중요한 역할을 함을 시사한다.

넷째, 핵심역량 수준 또한 학년, 연령, 전공 만족도, 수업 만족도, 학업 성적에 따라 유의미한 차이를 보였다. 특히, 창의적 사고 역량은 일반적 특성을 제외한 전공 만족도, 수업 만족도, 학업 성적 등 학업 관련 특성에 따라 유의미한 차이를 보였으며, 일부 하위 요인에서는 성별에 따른 차이도 확인되었다. 창의적 사고의 하위 요인인 발산적 사고력, 독창성·유연성, 호기심·모험심·탐구심은 전공 및 수업 만족도, 학업 성적에 따라 유의미한 차이를 나타냈으며, 이는 창의적 사고 능력이 학습 환경, 학습자 태도, 교육적 경험과 밀접하게 연관되어 있음을 보여준다.

다섯째, 문제해결 역량 또한 학년, 연령, 전공 만족도, 수업 만족도, 학업 성적에 따라 유의미한 차이를 보였다. 특히 하위 요인인 수평적 사고 및 인식과 대안 평가·결정 능력에서도 이러한 차이가 나타났다. 수평적 사고는 다양한 관점에서 문제를 탐색하고 창의적인 해 결방안을 도출하는 능력으로, 디자인 사고와 같은 창의적 학습전략과 밀접한 연관이 있으며, 고학년 및 성적이 우수한 학생에게서 높은 수준으로 나타났다. 또한 인식 및 대안 평가·결정 능력은 학습자가 문제를 인식하고, 다양한 대안을 비판적으로 평가하여 최선의 결정을 내리는 과정으로, 성적이 우수하거나 전공 및 수업에 불만을 가진 학생에게서 더 높게 나타났다. 이는 비판적 성찰이 문제해결 능력 향상에 긍정적으로 작용할 수 있음을 보여준다. 문제해결 능력은 메타인지와 밀접하게 연결되어 있으므로, 효과적인 문제해결을 위해서는 학습자의 인지적 자기 조절 능력을 함께 강화하는 교육 전략이 병행되어야 할 것으로 사료된다.

본 연구의 시사점을 살펴보면 다음과 같다.

첫째, 메타인지와 핵심역량은 학습자의 개인적 특성과 학업 경험에 따라 다양하게 형성되며, 특히 전공 및 수업 만족도, 학업 성적 등은 이들 역량의 발달에 있어 결정적인 영향 요인임을 확인하였다. 이는 미용 교육 현장에서 학습자의 개별적 특성을 고려한 맞춤형 교수·학습 전략의 필요성을 강조하였다.

둘째, 조건적 지식과 메타인지 조절 능력은 자기주도 학습과 셀프 리더십, 나아가 진로 탐색 및 문제해결 능력과도 밀접하게 연계되는 중요한 역량으로 확인되었다. 이에 따라 메타인지 역량 강화를 위한 체계적인 교육 프로그램의 개발과 실행이 요구된다.

셋째, 창의적 사고와 문제해결 능력의 하위 요인들이 전공 및 수업 만족도, 학업 성적 등과 유의하게 연결되어 있다는 점은, 미용 전공 교육이 단순한 기술 습득을 넘어서 비판적 사고, 융합적 사고, 자기 성찰 등을 포함한 포괄적 교육 설계로 확장되어야 함을 시사한다.

이와같이 미용 전공 대학생들의 메타인지 및 핵심역량을 효과적으로 향상시키기 위해서는 체계적인 메타인지 전략 교육, PBL 기반 실습수업 설계, 전공 만족도를 높이는 교육과정 개선, 교우관계 및 정서적 지지 프로그램의 유기적 연계가 필요하다.

본 연구의 한계점으로 특정 지역 및 대학의 미용 전공 대학생을 대상으로 하였기 때문에 연구 결과의 일반화에는 한계가 있으며, 향후 연구에서는 지역적·제도적 다양성을 고려한 표본 구성이 필요하다. 또한, 메타인지와 핵심역량 간의 상관관계 분석 및 다중회귀분석 등을 통한 심층적인 후속 연구가 이루어져야 할 것이다.

NOTES

Author's contribution

HJK conducted the research design and data collection under the guidance of HJJ. HJK and JEL participated in the research analysis and manuscript writing based on HJJ’s guidance and feedback. HJJ supervised the entire research process and provided feedback on the analysis and manuscript writing.

Author details

Hanji Kim (Lecturer), Department of Beauty Cosmetics, Osan University, 45, Cheonghak-ro, Osan-si, Gyeonggi-do 18119, Korea; Jaeeun Lee (Visiting Professor), Department of Beauty Design, Sungkyul University, 53, Sungkyuldaehak-ro, Manan-gu, Anyang-si, Gyeonggi-do 14097, Korea; Haejung Chon (Professor), Department of Beauty Design, Sungkyul University, 53, Sungkyuldaehak-ro, Manan-gu, Anyang-si, Gyeonggi-do 14097, Korea.

Table 1.

General and academic characteristics of the study participants (N=342)

Division		N	%
Sex	Male	26	7.6
Sex	Female	316	92.4
Grade	1st grade	191	55.8
	2nd grade	76	22.2
	3rd grade	47	13.7
	4th grade	28	8.2
Age	19-20	254	74.3
	21-22	67	19.6
	23-24	11	3.2
	≥25	10	2.9
School currently attending	Junior college	108	31.6
School currently attending	4-year university	234	68.4
Major satisfaction	Very satisfied	92	26.9
	Satisfied	198	57.9
	Average	48	14.0
	Dissatisfaction	3	0.9
	Very dissatisfied	1	0.3
Class satisfaction	Very satisfied	78	22.8
	Satisfied	195	57.0
	Average	64	18.7
	Dissatisfaction	4	1.2
	Very dissatisfied	1	0.3
Academic performance	Top grades	64	18.7
	Middle grades	241	70.5
	Bottom grades	37	10.8
Total		342	100.0

Table 2.

The validity and reliability of metacognition

Metacognitive items	Factor
Metacognitive items	1	2	3	4	5	6
After I finish a lesson or assignment, I ask myself if I have learned as much as I can	0.788
After I solve a problem, I evaluate whether I have considered all possibilities	0.769
After I finish studying, I check how well I have achieved my learning goals	0.763
After I finish an assignment, I ask myself if there is an easier way	0.747
After I take the test, I know how well I performed on it	0.552
When I solve a problem, I think of several methods and then choose the best possible solution		0.704
When I do multiple tasks, I prioritize and allocate time		0.671
Before I begin a task, I set specific goals		0.598
I read the instructions carefully before completing the task		0.512
Before I start an assignment, I think about what I need to learn from the assignment		0.448
I learn better when I am interested in the subject matter			0.769
I recognize the core message that the instructor is trying to teach			0.743
I can discern the most important content when learning			0.652
I am good at organizing my learning content			0.650
I can judge for myself how well I understood the class material			0.581
I know the strengths and weaknesses of my intellectual abilities			0.520
I am aware of the learning methods I am using when I study				0.726
When I study, I choose a learning strategy that suits my purpose and situation				0.712
I remember and use learning strategies that have worked successfully in the past				0.666
I found myself naturally using effective learning strategies, even though I did not intend to				0.556
Regarding problem solving, I do not just go with the answer that comes to mind immediately, but I consider other options					0.673
As I learn new material, I ask myself how well I am learning it					0.596
I ensure that I consider other approaches when solving a problem					0.559
I periodically ask myself whether I am achieving my goals					0.541
When I am working on an assignment, I check to see if the learning strategies I am using are useful					0.515
I learn better when I know what I am learning						0.824
I motivate myself when I must to do homework or study						0.692
I actively use my intellectual strengths to compensate for my weaknesses when studying						0.581
I know when the learning strategies that I use are most useful						0.481
I use different learning strategies depending on the situation						0.446
Eigenvalue	4.636	3.381	3.240	3.146	2.251	1.730
% of Variance	15.454	11.272	10.798	10.486	7.504	5.767
Cumulative %	15.454	26.725	37.524	48.01	55.514	61.281
Cronbach’s α	0.832	0.755	0.825	0.810	0.846	0.744
Total Cronbach’s	0.936
KMO=0.926, Bartlett's test χ²=5104.905 (df=435, p=0.000)

1. Evaluation; 2. Plan; 3. Declarative knowledge; 4. Procedural knowledge; 5. Monitoring; 6. Conditional knowledge.

Table 3.

The validity and reliability of core competencies

Core competency items	Factor
Core competency items	1	2	3	4
I am good at making new ideas that have not been considered by others	0.771
I am good at connecting seemingly unrelated ideas	0.771
I like combining things that do not seem to go together to create something new	0.730
Sometimes, I use things differently from their original purpose	0.705
I can discern facts, views, reasoning, and interpretation		0.744
I am good at finding contradictions in any false claims or assumptions		0.728
I always perform tasks based on solid evidence		0.724
I would like to look at various perspectives and alternatives in depth to solve problems		0.574
I have a stronger desire to solve problems that others have given up			0.718
I enjoy finding answers to things I am not very familiar with			0.649
I cling to an unsolved problem for hours until it is solved			0.624
I always try to learn something new, and I definitely try to experience things that I am curious about			0.544
I am good at finding connections between things that others often overlook				0.655
In any situation, I find a constant pattern in various ideas relatively easily				0.605
When I run into a difficult problem, I try to accommodate new and unique ideas				0.535
I assume in advance how people react and think				0.476
Eigenvalue	4.570	3.623	2.343	1.247
% of Variance	11.425	9.059	5.857	3.118
Cumulative %	11.425	20.484	26.341	29.459
Cronbach’s α	0.851	0.819	0.807	0.844
Total Cronbach’s	0.923
KMO=0.904, Bartlett's test χ²=6790.375 (df=780, p=0.000)

1.Divergent thinking skills and originality and flexibility; 2. Awareness and alternative evaluation and decisions; 3. Curiosity, adventure, and inquisitiveness; 4. Horizontal thinking.

Table 4.

Differences in metacognition according to the general and academic characteristics of the research participants (N=342)

Item		N	M	S.D.	t/F	p	Scheffé
Sex	Male	26	3.72	0.57	0.333	0.740	-
Sex	Female	316	3.68	0.58	0.333	0.740	-
Grade	1st grade	191	3.58	0.55	5.104^**	0.002	-
	2nd grade	76	3.83	0.63
	3rd grade	47	3.79	0.64
	4th grade	28	3.84	0.32
Age	19–20 (a)	254	3.62	0.56	8.561^***	0.000	c, b>b, a
	21–22 (b)	67	3.83	0.61
	≥23 (c)	21	4.05	0.49
School currently attending	Junior college	108	3.69	0.66	0.103	0.918	-
School currently attending	4-year university	234	3.68	0.54	0.103	0.918	-
Major satisfaction	Very satisfied	290	3.74	0.54	11.887^***	0.000	-
	Average	48	3.32	0.58
	Dissatisfaction	4	3.78	1.29
Class satisfaction	Very satisfied	273	3.76	0.54	13.060^***	0.000	-
	Average	64	3.37	0.59
	Dissatisfaction	5	3.67	0.77
Academic performance	Top grades (a)	64	4.10	0.59	30.212^***	0.000	a>b>c
	Middle grades (b)	241	3.63	0.52
	Bottom grades (c)	37	3.30	0.53

^** p<0.01;

^*** p<0.001;

M, mean; S.D., standard deviation.

Scheffé test: Age: ≥23 (c), 21–22 (b), and >19–20 (a) years; Academic performance: top grades (a); >middle grades (b); and >bottom grades (c).

Table 5.

Differences in metacognitive knowledge according to the research participants' general and academic characteristics (N=342)

Division		Knowledge of metacognition						Declarative knowledge					Procedural knowledge					Conditional knowledge
Division		N	M	S.D.	t/F	p	Scheffé	M	S.D.	t/F	p	Scheffé	M	S.D.	t/F	p	Scheffé	M	S.D.	t/F	p	Scheffé
Sex	Male	26	3.80	0.57	-0.695	0.487	-	4.00	0.51	0.187	0.852	-	3.62	0.78	-1.339	0.181	-	3.72	0.63	-0.747	0.455	-
Sex	Female	316	3.88	0.55	-0.695	0.487	-	3.98	0.57	0.187	0.852	-	3.81	0.72	-1.339	0.181	-	3.82	0.67	-0.747	0.455	-
Grade	1st grade	191	3.78	0.52	4.321^**	0.005	-	3.90	0.55	3.384^*	0.018	-	3.68	0.74	4.293^**	0.005	-	3.72	0.64	2.582	0.053	-
	2nd grade	76	3.96	0.63				4.03	0.63				3.95	0.68				3.91	0.73
	3rd grade	47	4.03	0.59				4.11	0.56				4.01	0.76				3.96	0.69
	4th grade	28	3.99	0.34				4.18	0.47				3.85	.055				3.89	0.62
Age	19-20 (a)	254	3.82	0.53	6.443^**	0.002	c, b>b, a	3.93	0.54	4.782^**	0.009	c, b>b, a	3.73	0.72	5.517^**	0.004	c, b>b, a	3.75	0.64	4.278^*	0.015	-
	21-22 (b)	67	4.00	0.60				4.06	0.65				3.97	0.71				3.96	0.68
	≥23 (c)	21	4.17	0.50				4.29	0.43				4.13	0.65				4.05	0.78
School currently attending	Junior college	108	3.86	0.62	-0.224	0.823	-	3.96	0.61	-0.480	0.632	-	3.77	0.81	-0.447	0.655	-	3.83	0.74	0.312	0.755	-
School currently attending	4-year university	234	3.88	0.52	-0.224	0.823	-	3.99	0.55	-0.480	0.632	-	3.81	0.69	-0.447	0.655	-	3.80	0.63	0.312	0.755	-
Major satisfaction	Satisfied	290	3.93	0.51	11.435^***	0.000	-	4.04	0.52	12.117^***	0.000	-	3.85	0.70	5.580^**	0.004	-	3.87	0.63	7.822^***	0.000	-
	Average	48	3.54	0.58				3.64	0.58				3.48	0.78				3.47	0.69
	Dissatisfaction	4	3.70	1.43				3.63	1.52				3.94	1.23				3.60	1.54
Class satisfaction	Satisfied	273	3.95	0.51	12.752^***	0.000	-	4.04	0.53	9.295^***	0.000	-	3.87	0.69	6.846^**	0.001	-	3.89	0.62	11.525^***	0.000	-
	Average	64	3.57	0.61				3.72	0.64				3.50	0.74				3.46	0.72
	Dissatisfaction	5	3.81	0.87				3.83	0.82				3.70	1.30				3.88	0.94
Academic performance	Top grades (a)	64	4.28	0.52	34.469^***	0.000	a>b>c	4.38	0.53	31.020^***	0.000	a>b>c	4.28	0.61	23.065^***	0.000	a>b>c	4.18	0.68	18.891^***	0.000	a>b>c
	Middle grades (b)	241	3.83	0.50				3.94	0.53				3.73	0.67				3.78	0.61
	Bottom grades (c)	37	3.46	0.50				3.56	0.47				3.41	0.88				3.39	0.72

^* p<0.05;

^** p<0.01;

^*** p<0.001;

M, mean; S.D., standard deviation.

Scheffé test:

Age: ≥23 (c), 21–22 (b), and >19–20 (a) years; Academic performance: top grades (a)>middle grades (b)>bottom grades (c). (Metacognitive knowledge and all sub-factors are equal).

Table 6.

Differences in metacognitive regulation according to the research participants' general and academic characteristics (N=342)

Division		Regulation of metacognition						Plan					Monitoring					Evaluation
Division		N	M	S.D.	t/F	p	Scheffé	M	S.D.	t/F	p	Scheffé	M	S.D.	t/F	p	Scheffé	M	S.D.	t/F	p	Scheffé
Sex	Male	26	3.64	0.65	1.086	0.278	-	3.85	0.73	1.225	0.221	-	3.48	0.80	0.266	0.790	-	3.59	0.72	1.390	0.165	-
Sex	Female	316	3.48	0.71	1.086	0.278	-	3.66	0.74	1.225	0.221	-	3.43	0.82	0.266	0.790	-	3.35	0.85	1.390	0.165	-
Grade	1st grade (a)	191	3.38	0.70	4.734^**	0.003	-	3.57	0.75	3.320^*	0.020	-	3.27	0.84	7.005^***	0.000	b, d, c>d, c, a	3.28	0.86	2.015	0.112	-
	2nd grade (b)	76	3.69	0.73				3.79	0.74				3.72	0.80				3.56	0.87
	3rd grade (c)	47	3.54	0.74				3.75	0.73				3.49	0.81				3.38	0.87
	4th grade (d)	28	3.69	0.38				3.94	0.46				3.69	0.43				3.44	0.59
Age	19-20 (a)	254	3.42	0.70	7.712^**	0.001	c, b>b, a	3.60	0.73	7.601^**	0.001	c>b, a	3.35	0.83	6.202^**	0.002	c, b>b, a	3.30	0.86	4.721^**	0.009	c, b>b, a
	21-22 (b)	67	3.66	0.69				3.81	0.74				3.65	0.79				3.51	0.79
	≥23 (c)	21	3.93	0.53				4.18	0.55				3.81	0.56				3.81	0.64
School currently attending	Junior college	108	3.51	0.82	0.337	0.736	-	3.64	0.85	-0.526	0.599	-	3.44	0.97	0.045	0.964	-	3.46	0.95	1.279	0.202	-
School currently attending	4-year university	234	3.48	0.65	0.337	0.736	-	3.69	0.68	-0.526	0.599	-	3.43	0.74	0.045	0.964	-	3.33	0.79	1.279	0.202	-
Major satisfaction	Satisfied (a)	290	3.55	0.68	9.429^***	0.000	c, a>a, b	3.74	0.70	7.770^**	0.001	-	3.49	0.82	5.482^**	0.005	-	3.43	0.83	9.088^***	0.000	c, a>a, b
	Average (b)	48	3.10	0.68				3.30	0.78				3.08	0.75				2.93	0.77
	Dissatisfaction (c)	4	3.87	1.16				3.85	1.33				3.65	1.06				4.10	1.15
Class satisfaction	Satisfied	273	3.57	0.69	9.494^***	0.000	-	3.74	0.71	5.609^*	0.004	-	3.52	0.82	8.374^***	0.000	-	3.46	0.84	8.148^***	0.000	-
	Average	64	3.16	0.68				3.41	0.76				3.07	0.76				2.99	0.77
	Dissatisfaction	5	3.53	0.80				3.48	1.06				3.60	0.69				3.52	0.92
Academic performance	Top grades (a)	64	3.91	0.78	18.562^***	0.000	a>b>c	4.07	0.76	13.827^***	0.000	a>b, c	3.88	0.85	16.182^***	0.000	a>b>c	3.78	0.87	12.392^***	0.000	a>b, c
	Middle grades (b)	241	3.44	0.64				3.62	0.70				3.38	0.77				3.32	0.81
	Bottom grades (c)	37	3.13	0.65				3.38	0.68				3.01	0.77				2.99	0.80

^* p<0.05;

^** p<0.01;

^*** p<0.001;

M, mean; S.D., standard deviation.

Scheffé test :

Grade: Monitoring : 3rd grade (b), 2nd grade (c), 4th grade (d), and > 1st grade (a).

Age: Regulation of metacognition: ≥23 (c), 21-22 (b), and >20 (a) years; Plan: ≥23 (c)>21-22 (b), and 20 (a) years; Monitoring: ≥23 (c), 21-22 (b), and >20 (a) years; Evaluation: ≥23 (c), 21-22 (b), and >20 (a) years.

Major satisfaction: Regulation of metacognition: Dissatisfaction (c), Satisfied (a), and >Average (b); Evaluation: Dissatisfaction (c), Satisfied, and (a) > Average (b).

Academic performance: Regulation of metacognition: Top grades (a)>Middle grades (b),and >Bottom grades (c); Plan: top grades (a)>middle grades (b), and bottom grades (c); Monitoring: Top grades (a)>middle grades (b), and >bottom grades (c); Evaluation: top grades (a)>middle grades (b), bottom grades (c).

Table 7.

Differences in core competencies according to the research participants' general and academic characteristics (N=342)

Item		N	M	S.D.	t/F	p	Scheffé
Sex	Male	26	3.88	0.48	1.338	0.182	-
Sex	Female	316	3.74	0.53	1.338	0.182	-
Grade	1st grade	191	3.69	0.50	2.687^*	0.046	-
	2nd grade	76	3.80	0.59
	3rd grade	47	3.81	0.53
	4th grade	28	3.94	0.43
Age	19-20 (a)	254	3.71	0.50	4.789^**	0.009	c, b>b, a
	21-22 (b)	67	3.83	0.59
	≥23 (c)	21	4.03	0.47
School currently attending	Junior college	108	3.81	0.55	1.349	0.178	-
School currently attending	4-year university	234	3.72	0.51	1.349	0.178	-
Major satisfaction	Satisfied	290	3.81	0.50	14.300^***	0.000	-
	Average	48	3.39	0.48
	Dissatisfaction	4	3.54	1.15
Class satisfaction	Satisfied	273	3.82	0.50	12.083^***	0.000	-
	Average	64	3.48	0.53
	Dissatisfaction	5	3.55	0.89
Academic performance	Top grades (a)	64	4.04	0.55	15.691^***	0.000	a>b,c
	Middle grades (b)	241	3.71	0.49
	Bottom grades (c)	37	3.50	0.48

^* p<0.05;

^** p<0.01;

^*** p<0.001;

M, mean; S.D., standard deviation.

Scheffé test: Age: ≥23 (c), 21-22 (b), and >19-20(a) years; Academic performance: top grades (a)>middle grades (b), and bottom grades (c).

Table 8.

Differences in creative thinking ability according to the research participants' general and academic characteristics of research subjects (N=342)

Division		Regulation of metacognition						Divergent thinking skills and creativity and flexibility					Curiosity, adventure, and inquisitiveness
Division		N	M	S.D.	t/F	p	Scheffé	M	S.D.	t/F	p	Scheffé	M	S.D.	t/F	p	Scheffé
Sex	Male	26	3.64	0.70	1.693	0.091	-	3.58	0.81	1.019	0.309	-	3.70	0.71	2.606^*	0.014	-
Sex	Female	316	3.35	0.85	1.693	0.091	-	3.38	0.93	1.019	0.309	-	3.31	0.94	2.606^*	0.014	-
Grade	1st grade	191	3.28	0.85	2.527	0.057	-	3.29	0.92	2.180	0.090	-	3.27	0.94	2.332	0.074	-
	2nd grade	76	3.51	0.85				3.55	0.96				3.47	0.94
	3rd grade	47	3.34	0.83				3.46	0.93				3.23	0.96
	4th grade	28	3.66	0.68				3.63	0.80				3.68	0.70
Age	19-20	254	3.32	0.84	2.953	0.054	-	3.34	0.92	2.072	0.127	-	3.29	0.93	2.905	0.056	-
	21-22	67	3.47	0.85				3.52	0.95				3.42	0.99
	≥23	21	3.73	0.70				3.69	0.87				3.77	0.67
School currently attending	Junior college	108	3.48	0.92	1.592	0.112	-	3.50	1.01	1.272	0.205	-	3.46	1.00	1.539	0.125	-
School currently attending	4-year university	234	3.32	0.80	1.592	0.112	-	3.35	0.88	1.272	0.205	-	3.29	0.90	1.539	0.125	-
Major satisfaction	Satisfied	290	3.43	0.83	5.235^**	0.006	-	3.46	0.91	4.149^*	0.017	-	3.40	0.92	4.382^*	0.013	-
	Average	48	3.01	0.80				3.05	0.91				2.98	0.92
	Dissatisfaction	4	3.53	1.43				3.56	1.40				3.50	1.55
Class satisfaction	Satisfied	273	3.44	0.82	4.250^*	0.015	-	3.47	0.91	3.719^*	0.025	-	3.41	0.89	3.243^*	0.040	-
	Average	64	3.11	0.88				3.13	0.92				3.09	1.04
	Dissatisfaction	5	3.13	1.12				3.20	1.14				3.05	1.27
Academic performance	Top grades (a)	64	3.68	0.90	7.731^**	0.001	a, b>b, c	3.77	0.90	6.597^**	0.002	a>b, c	3.60	1.03	7.834***	0.000	a, b>c
	Middle grades (b)	241	3.34	0.80				3.33	0.90				3.35	0.88
	Bottom grades (c)	37	3.04	0.87				3.22	0.98				2.85	0.96

^* p<0.05;

^** p<0.01;

M, mean; S.D., standard deviation.

Scheffé test: Academic performance: Creative thinking skills: top grades (a), middle grades (b), and >bottom grades (c); Divergent thinking skills and creativity and flexibility: top grades (a)>middle grades (b), bottom grades (c); Curiosity, adventure, and inquisitiveness: top grades (a), middle grades (b)>bottom grades (c).

Table 9.

Differences in problem-solving ability according to the research participants' general and academic characteristics (N=342)

Division		Problem-solving capabilities						Horizontal thinking					Awareness and alternative evaluation and decisions
Division		N	M	S.D.	t/F	p	Scheffé	M	S.D.	t/F	p	Scheffé	M	S.D.	t/F	p	Scheffé
Sex	Male	26	3.79	0.83	1.480	0.140	-	3.71	0.84	1.196	0.233	-	3.87	0.86	1.531	0.127	-
Sex	Female	316	3.56	0.74	1.480	0.140	-	3.50	0.87	1.196	0.233	-	3.63	0.76	1.531	0.127	-
Grade	1st grade (a)	191	3.44	0.76	5.656^**	0.001	d, c, b>c, b, a	3.36	0.89	5.018^**	0.002	-	3.52	0.79	4.768^**	0.003	d, c, b>c, b, a
	2nd grade (b)	76	3.72	0.67				3.68	0.80				3.76	0.71
	3rd grade (c)	47	3.75	0.81				3.76	0.87				3.75	0.81
	4th grade (d)	28	3.88	0.55				3.75	0.65				4.01	0.60
Age	19-20 (a)	254	3.49	0.75	8.007^***	0.000	c, b>b, a	3.43	0.88	5.202^**	0.006	c, b>b, a	3.55	0.76	8.547^***	0.000	c, b>b, a
	21-22 (b)	67	3.77	0.72				3.70	0.78				3.83	0.78
	≥23 (c)	21	4.04	0.61				3.93	0.73				4.14	0.57
School currently attending	Junior college	108	3.64	0.80	1.046	0.296	-	3.60	0.96	1.163	0.246	-	3.68	0.81	0.644	0.520	-
School currently attending	4-year university	234	3.55	0.72	1.046	0.296	-	3.48	0.81	1.163	0.246	-	3.63	0.75	0.644	0.520	-
Major satisfaction	Satisfied	290	3.63	0.72	5.677^**	0.004	-	3.58	0.84	5.584^**	0.004	-	3.69	0.75	3.899^*	0.021	-
	Average	48	3.25	0.79				3.14	0.89				3.36	0.82
	Dissatisfaction	4	3.69	1.45				3.56	1.53				3.81	1.38
Class satisfaction	Satisfied	273	3.65	0.74	6.958^**	0.001	-	3.61	0.85	7.622^**	0.001	-	3.70	0.77	4.767^**	0.009	-
	Average	64	3.28	0.71				3.18	0.84				3.38	0.73
	Dissatisfaction	5	3.40	0.96				3.00	1.08				3.80	0.87
Academic performance	Top grades (a)	64	3.95	0.78	11.710^***	0.000	a>b, c	3.81	.99	5.226^**	0.006	a, b>b, c	4.09	0.69	16.767^***	0.000	a>b, c
	Middle grades (b)	241	3.52	0.69				3.47	0.79				3.58	0.73
	Bottom grades (c)	37	3.30	0.87				3.32	0.99				3.28	0.84

^* p<0.05;

^** p<0.01;

^*** p<0.001;

M, mean; S.D., standard deviation.

Scheffé test:

Grade: Problem-solving capabilities: 4th grade (d), 3rd grade (c), 2nd grade (b), and > 1st grade (a); Awareness and alternative evaluation and decisions: 4th grade (d), 2nd grade (b), 3rd grade (c), and > 1st grade (a)

Age: Problem-solving capabilities: Horizontal thinking: and awareness and alternative evaluation and decisions: ≥23 (c), >21-22 (b), and >19-20 (a) years; Academic performance: Problem-solving capabilities: top grades (a), >middle grades (b), bottom grades (c); Horizontal thinking: top grades (a), middle grades (b), and >bottom grades (c); Awareness and alternative evaluation and decisions: top grades (a), >middle grades (b), and bottom grades (c).

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