초·중등 교사의 전문성 잠재프로파일 및 영향 요인 분석

• 영문명: Latent Profiles and Influencing Factors of Teacher Professionalism among Elementary and Secondary School Teachers in Seoul
• 발행기관: 서원대학교 사범대학 부설 교육연구소
• 저자명: 전현정 하동엽 장선희
• 간행물 정보: 『교육발전』제45권 제2호, 785~807쪽, 전체 23쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.10.31

국문 초록

이 연구는 교사의 전문성 보유 수준과 영향 요인을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 서울특별시 관내 초·중등 교사를 대상으로 교사의 전문성 보유 수준에 대한 인식을 조사한 자료를 활용하여 잠재프로파일 분석을 실시하였다. 분석 결과, 교사의 전문성 잠재프로파일은 낮은 수준, 중간 수준, 높은 수준의 세 가지 잠재프로파일로 구분되었다. 또한 전문성 수준이 낮은 집단 대비 상대적으로 높은 집단에 속할 확률을 높이는 요인은 교사 개인 배경(성별, 부장 및 수석교사, 최종 학력), 교사 직무 배경(입직 전 교원 양성 교육과정 경험의 도움 정도, 사기 및 열의, 주당 수업 시수, 전문성 개발 활동 투입 비중), 재직 학교의 특성(설립유형, 혁신미래학교 지정교, 학교풍토, 학교장 리더십, 학교 구성원 간 관계), 교사 전문성 개발 활동 영역(학교 안 교원학습공동체 활동) 등으로 확인되었다. 이는 교사의 전문성 증진을 위해서는 교사 개인 차원의 노력뿐만 아니라 학교 차원의 노력이 모두 필요함을 의미한다. 마지막으로 이상의 연구 결과를 바탕으로 교사의 전문성을 증진하기 위한 시사점을 도출하고 논의하였다.

영문 초록

The purpose of this study is to analyze the types of teacher professionalism and the factors influencing it, and to devise practical measures to enhance teacher professionalism. For the study, latent profile analysis was conducted using data from a survey on the perception of teachers' level of professionalism among elementary and secondary school teachers in Seoul. The major findings showed that the types of teacher professionalism were divided into three types: low, medium, and high. In addition, factors that increase the probability of belonging to a high-professional group compared to a low-professional group were identified as the individual and professional background of the teacher, school characteristics, and areas of teacher professional development activities. This means that in order to improve teacher professionalism, both individual efforts by teachers and school-level efforts are necessary. This study derived and discussed implications for improving teachers' professionalism based on the research results.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구 방법

Ⅳ. 연구 결과

Ⅴ. 결론 및 논의

참고문헌

키워드

교사 전문성 전문적 자본 잠재프로파일 분석 Teacher Professionalism Professional Capital Latent Profile Analysis