earticle

영어

This study aimed to classify latent profiles of digital literacy among university students and identify the factors influencing profile. A total of 513 students from a H university who participated in the K-NSSE were analyzed. Digital literacy was measured across four dimensions: digital tool utilization, data literacy, digital ethics, and digital-based learning experience. Latent profile analysis using Mplus 8.0 identified three distinct profiles: high-level, average-level, and low-level digital literacy groups. The results revealed that demographic characteristics such as gender, grade, and major, as well as learning engagement factors-including meaningful learning, self-directed learning, and collaborative learning-significantly predicted profile. Notably, all groups showed relatively low competence in digital tool utilization, highlighting a gap between higher-order cognitive abilities and practical digital skills. These findings emphasize the need for differentiated instructional strategies tailored to students’ digital literacy profiles and suggest the importance of incorporating hands-on digital learning modules into higher education. This study provides empirical evidence to support the development of customized digital literacy programs in universities.

한국어

본 연구는 학부교육실태조사(K-NSSE)에 참여한 지방 소재 H 대학교 재학생 513명을 대상으로, 디지털 리터 러시 수준에 따른 잠재 유형을 분류하고 이에 영향을 미치는 요인을 탐색하고자 하였다. 디지털 도구 활용, 데 이터 활용, 디지털 윤리, 디지털 활용 학습의 4개 하위 역량을 기준으로 잠재프로파일분석을 실시하였으며, 분 석은 Mplus 8.0을 활용하여 수행되었다. 분석 결과, ‘고역량형’, ‘평균형’, ‘저역량형’의 프로파일이 도 출되었고, 성별, 학년, 전공 계열 등의 인구통계학적 변인과 유의미한 학습, 자기주도학습, 협력학습과 같은 학 습 참여 변인이 프로파일 분류에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 모든 집단에서 디지털 도구 활용 역량이 가장 낮게 나타나 실천적 기술 숙련도의 강화 필요성이 부각되었다. 본 연구 결과는 디지털 리터 러시 교육의 수준별 맞춤 설계 필요성을 시사하며, 대학 내 실효성 있는 교수-학습 전략 마련을 위한 기초자료 를 제공하는 데 그 의의가 있다.