Abstract
The current system of making course evaluations mandatory in universities in Korea in order to supplement low participation levels is a major hindering factor for the validity of the evaluation results due to students' insincere responses. This study points out the problems in course evaluations that are in the form of surveys and instead proposes a sample course evaluation system that utilizes a sample mean to deduce a population mean, attempting to prove through simulation that this is statistically significant. Thus, small, medium, and large scale courses as well as cyber courses that were available in S University in the fall 2016 semester were set as the population, and each course's evaluation average grade was set as the population mean. Furthermore, we used the average grade and standard deviation of the same courses from the previous year in order to decide the sample number, the reliability level was set as 95%, and the margin of error was set as ${\pm}0.25$. As a result of carrying out a simulation using the data analysis tool R, all the courses (small scale, medium scale, large scale, and cyber) showed to have a reliability level close to 95% including the population mean, and consequently practicality of the representative sample course evaluation system was proven.
현재 국내 대학들이 강의평가의 저조한 참여율을 보완하기 위해 부가한 강제성은 학생들의 불성실한 응답을 야기하여 평가결과의 타당성을 크게 저해하는 요인으로 지적되고 있다. 본 연구는 전수조사로 진행되는 강의평가제의 문제점을 지적하고 표본 강의평가제를 그 대안으로 제시하면서 표본평균을 이용해 모평균을 추론하는 것이 통계적으로 의미 있다는 것을 모의실험을 통해 확인하고자 한다. 이를 위해 2016년 2학기 S 대학에서 개설된 강좌의 소형, 중형, 대형, 사이버 강좌를 모집단으로 가정하였고, 각 강좌의 강의평가 평균점수를 모평균으로 가정하였다. 그리고 표본수의 결정을 위하여 직전년도 동일 교과목에 대한 평균과 표준편차를 사용하였고, 신뢰수준은 95%, 오차한계는 ${\pm}0.25$로 하였다. 데이터 분석도구인 R을 이용한 모의실험 시행결과 소형, 중형, 대형, 사이버 강좌 모두 모평균을 포함하는 신뢰수준이 95% 이상 근사하는 것으로 나타나 대표성 있는 표본 강의평가제의 실현 가능성을 확인하였다.