코로나19를 전후한 고등학생 수학 성취도 변화: 실태 및 영향요인¹⁾

교육격차(educational gap)는 교육에서 나타나는 다양한 차이를 현상적이고 실태적으로 설명하는 개념이다(김병성, 2003). 김신일(2015)은 교육격차가 드러나는 지점을 크게 교육기회, 교육의 조건과 과정, 교육결과로 구분하였는데, 일반적으로 교육기회 단계부터 체계적으로 발생하고 누적된 현상이 교육결과에서 표출되는 경우가 많다. 이 때문에 교육결과를 대표하는 지표인 학업성취 또는 학력(學歷)의 격차를 파악하고, 그 원인을 다각적으로 분석하는 것이 교육격차 연구의 핵심 주제로 다루어져 왔다.

한편 이러한 교육격차의 실태 및 영향요인에 가치판단이 개입하면 교육불평등(education inequality) 관련 논의로 이어진다. 어디까지를 정당한 차이로 보고, 무엇을 바로잡아야 할 불평등으로 여기느냐를 두고는 다양한 견해가 존재한다. 현대 사회에서는 주로 선천적 능력이나 노력이 아닌 부모의 사회경제적 지위와 같은 외적 요인에 의한 교육격차가 발생하면 이를 해결해야 할 불평등으로 간주하는 경향이 있다(류방란, 김성식, 2006).

부모의 사회경제적 지위에 따라 교육결과인 학업성취가 달라지는 관계를 고찰하는 교육격차 영향요인 분석모형은 설명변수를 크게 가정배경, 학교특성, 거주지역 등으로 구분한다. 최근에는 강점 관점에서 불리한 외부 환경을 극복하고 학업성취를 향상시킬 수 있는 개인의 학업 관련 특성을 분석하는 연구들도 활발하게 수행되고 있으나(e.g., 김경근, 심재휘, 2019; 박현정, 이진실, 석유미, 2016) 여기서는 외적 요인들을 중심으로 교육격차 영향요인을 살펴보도록 하겠다.

먼저 가정배경이 학업성취에 영향을 미치는 관계에 대한 고찰은 Coleman et al.(1966)의 연구에서 비롯되었다고 해도 과언이 아니다. 당초 콜먼의 의도는 가정배경을 통제했을 때 학업성취에 긍정적 효과를 발휘하는 학교특성을 발견하여 해당 요인들을 중심으로 학교 간 교육격차를 해소하려는 것이었다. 그런데 가정배경과 학교특성 변인들을 함께 투입했을 때 후자의 효과는 대체로 작거나 유의미하지 않았고, 가정배경만이 강력한 효과를 발휘했다. 이후 콜먼보고서와 같은 자료로 해당 결과를 재입증하는 연구들이 이루어지면서 가정배경의 중요성이 부각되었다.

Bourdieu(1986)와 Coleman(1988)은 이러한 가정배경이 학업성취에 영향을 미치는 기제를 크게 경제자본, 인적자본, 사회자본, 문화자본의 네 가지 유형으로 범주화하였다. 먼저 경제자본은 가정의 소득이나 자산에 해당하며 자녀에 대한 교육투자를 가능케 하는 물적 환경이 된다. 인적자본의 경우 부모의 교육수준에 해당하는데, 자녀에게 유전되는 지능 또는 자녀 교육에 직접 관여할 수 있는 능력 등을 설명할 수 있는 관계에 있다(김경근, 2005). 이러한 경제자본과 인적자본을 결합하여 사회경제적 지위(socio-economic status; SES)로 구성하는 것이 일반적이다(Borman & Overman, 2004). 이러한 가정의 경제자본과 인적자본이 학업성취에 영향을 미치는 핵심 경로는 사교육으로 보인다(김은정, 2007). 교육수준이 높은 부모는 자녀에 대한 기대교육수준이 높고 교육열이 강하며, 양호한 경제력은 이러한 교육열을 직접 투자로 이어지게 하는 기반으로 작용한다.

사회자본은 Coleman(1988)이 중시한 요인으로, 다른 사람과의 우호적인 관계를 통해 얻을 수 있는 긍정적 자원에 해당한다. Coleman의 사회자본 개념은 교육격차 연구에서는 주로 유의미한 타자와의 관계로 구체화된다. 예컨대 부모-자녀 관계, 교우관계, 교사-학생 관계 등을 통해 애착, 지지, 이해 등의 긍정적인 심리특성을 얻을 수 있다면 이를 사회자본으로 규정할 수 있다(한세리, 김안나, 2018). 사회자본은 보통 다른 유형의 자본과 독립적으로 형성될 수 있다는 점에서 교육격차를 완화할 수 있는 희망으로 제안되기도 하지만, 한국 사회에서는 사회자본도 사회경제적 배경과의 동조성이 매우 강한 것으로 나타났다(김희삼, 2017).

문화자본은 Bourdieu(1986)가 강조한 개념으로, 상류층이 계층재생산을 위해 활용하는 고급문화로 생각할 수 있다. 상류층 자녀들은 자신의 생활 환경에서 고급스러운 취향이나 태도를 체화하게 되고, 이러한 기질을 통해서만 향유할 수 있는 고급문화들을 보유하고 있다. 학교 교육과정이 이 같은 고급문화에 익숙한 사람들이 학업성취를 높이는 데 유리한 방향으로 구성되면서 상류층 자녀가 체화한 고급문화는 문화자본으로서 작동하게 된다. 다만 한국 사회에서는 과도한 문화활동이 오히려 학업성취에 방해가 된다는 결과들이 보고되기도 했다. 한국사회의 경우 표준화된 교육과정에 문화자본이 개입할 여지가 적고, 수능과 같은 고부담 평가가 있는 상황에서는 공부 외에 시간을 쓸 여유가 부족하기 때문이다(김경근, 변수용, 2007; 정인관 외, 2020; Byun, Schofer, & Kim, 2012).

한편 학업성취에 영향을 미치는 학교특성들을 분석하는 연구는 대략 두 가지 관점에서 수행된 것으로 볼 수 있다. 먼저 가정의 사회경제적 배경이 학업성취에 미치는 영향을 매개하거나 증폭하는 특성에 주목한 연구들이 있다. 주로 학생구성과 같은 맥락효과를 살펴본 연구가 이에 해당한다. 예를 들어 학생들의 평균적 사회경제적 배경이 양호한 학교에 다니는 학생은 자신의 사회경제적 배경이 높을 때 기대되는 학업성취에서의 이점이 더욱 증폭될 수 있다(장희원, 김경근, 2015). 다음으로 효과적인 학교의 특성을 통해 가정배경과는 무관하게 학업성취에 긍정적 영향을 끼치거나 가정배경이 열악한 학생에게 차별적으로 도움을 제공하여 교육격차를 완화할 수 있는 요인들을 탐색하려는 연구들이 있다. 교장의 지원적 리더십, 학업을 강조하는 학교풍토, 높은 수준의 규율과 질서 등에 주목한 연구들이 여기에 해당한다(Coleman, Hoffer, & Kilgore, 1982). 모든 학생을 차별 없이 대하는 학교풍토도 가정배경에 따른 학업성취 격차를 완화하는 요인으로 작용할 수 있다.

마지막으로 지역 간 교육격차에 주목하는 연구들은 주로 대도시, 중소도시, 읍면지역 등으로 구분된 거주지 변수를 통해 학교 밖에서 학업성취 향상에 도움이 되는 요인들을 확인하고자 한다(김경근, 2005). 지역민의 사회경제적 구성은 학업성취에 상당한 영향을 미치는데, 그 이유는 사회경제적 배경이 양호할수록 높은 교육수요가 존재하며 지역의 교육인프라를 확충하는 데도 적극적이기 때문이다. 이는 교육여건이 양호한 지역을 향해 이루어지는 인구이동과 상호작용하여 지역 간 교육격차를 더욱 심화하는 요인이 되기도 한다(김감영, 용환성, 2014). 이 때문에 교육수준이나 소득수준이 높을수록 대도시권으로 인구이동을 하면서 대도시, 중소도시, 읍면지역 간 교육격차가 점차 깊어지게 된다.

코로나19 확산은 사회 전 분야에 걸쳐 급속한 변화를 강제했다. 교육 분야도 예외는 될 수 없었다. 이 때문에 교육부는 몇 차례 개학 연기 조치를 내렸다가 확산세가 꺾일 기미가 보이지 않자 온라인 입학식, 온라인 등교, 원격수업 등 낯선 가상 공간으로 학생들을 이동시켰다. 이러한 갑작스러운 교육환경 변화는 교육현장에 큰 혼란과 문제점을 초래했다. 실제로 학부모를 대상으로 한 온라인 개학에 대한 만족도 조사 결과를 살펴보면 학교급이 올라갈수록 만족도가 급격하게 떨어져 고등학교는 무려 62%가 ‘불만족한다’는 결과가 나타났다(국민권익위원회, 2020). 한국교육학술정보원이 전국 초·중·고등학교 학생 425,446명, 학부모 380,922 명, 교사 51,021 명을 대상으로 조사한 결과에서도 원격 수업에 대한 부정적 인식이 여실히 드러났다. 예컨대 교사의 66%는 원격수업 준비를 잘하고 있다고 응답했지만, 학부모의 절반가량은 만족하지 못한다고 응답해 상반된 결과를 보였다. 그리고 학생들은 원격수업 환경에서 집중력 저하와 자기 관리 및 자기주도학습의 어려움을 토로하였다(계보경 외, 2020, 김효원 외, 2020).

이러한 상황에서 학교는 학업에 어려움을 겪고 있는 학생들을 돕기 위한 특별프로그램을 운영하였고, 중위권 성적의 학생도 실력 저하에 대한 우려 때문에 학교프로그램에 자발적으로 참여하기도 하였다(권순정, 유주영, 2021). 그런데 모든 학교에서 적극적이고 체계적으로 프로그램이 실행된 것은 아니었기 때문에 학습결손에 대한 학생과 학부모의 불안과 우려를 불식하기에는 역부족이었다. 결과적으로 이 같은 상황이 사교육 수요를 키울 것임은 어렵지 않게 예측할 수 있다.

이는 ‘사교육걱정없는세상’ 조사를 통해 실제로 확인된다. 조사 결과에 따르면 학부모의 83%가 원격수업으로 사교육 필요성을 느꼈고, 실제로 참여율이 증가했다는 비율이 절반에 가까웠다. 학부모뿐 아니라 교사도 코로나19로 인한 원격수업 확대 상황에서는 사교육 수요 및 참여율이 증가한다고 판단하고 있었다(매일경제, 2020. 9. 24.). 그런데 이러한 사교육 필요성의 증가는 막연한 불안감에 기인한 것만은 아니었다. 코로나19 원격수업을 경험한 교사들을 대상으로 한 조사 결과에 따르면 원격수업 이후 학생들 사이 학습격차가 커졌다는 응답 비율이 무려 79%에 달했다(계보경 외, 2020). 이는 교사가 원격수업 준비를 잘하고 있다는 자신감과 별개로 원격수업에서 학생들이 겪는 어려움이 상당함을 시사한다. 결국 이에 대한 대응책이 사교육 참여로 이어지기 때문에 학업성취에 대한 가정배경의 영향력이 코로나19 상황에서 더욱 커질 수 있다는 점은 부정할 수 없는 사실이다. 실제로 교사들은 학습격차 심화의 가장 큰 원인으로 가정환경 차이를 꼽았다(경향신문, 2020. 8. 21.).

그런데 코로나19로 인한 온라인 교육, 원격수업 환경은 학습부진이나 낮은 성취수준의 학생뿐만 아니라 일반 학생에게도 위기요인이 될 수 있다. 기본적으로 한국에서 학교 교육과정과 교수학습 방법 등은 중간 수준 성취도 학생에게 맞춰져 있다. 이는 중간 수준 학생이 학교교육을 통해 가장 큰 편익을 누릴 수 있음을 의미한다. 교육계에서는 코로나19로 인한 중간층 와해, 양극화에 대한 깊은 우려를 표명하였으며(동아일보, 2020. 7. 20.), 이러한 우려는 실제 자료를 통해 확인되기도 하였다. 일례로 정송, 안영은(2021)은 서울 소재 382개 중학교 학생들의 학업성취 등급분포 분석을 통해 이전 시기에 비해 코로나19 시기에 학력의 양극화가 진행됐음을 보여주었다.

이러한 학력 양극화는 고등학교에서도 관찰되었다. 코로나19 이후 실시된 고등학교 3학년 모의고사 결과에 따르면 절대평가가 적용되는 영어에서 1등급과 5∼9등급 비율은 증가한 반면, 2, 3, 4등급 비율은 대폭 감소해 성취도 분포가 양극화된 양상을 보여주었다(한겨레, 2020. 7. 28.). 한국교육과정평가원이 고등학교 2학년을 대상으로 실시한 국가수준 학업성취도 평가 결과(교육부, 2021. 6. 1.)를 통해서도 학력 양극화 양상의 일단을 엿볼 수 있다. 이에 따르면 코로나19 직전 시기인 2019년과 2020년 성취도 결과를 비교해 보면 최하위 수준인 기초학력미달 비율이 국어는 4%에서 6.8%로 2.8%p, 수학은 9%에서 13.5%로 4.5%p, 영어는 3.6%에서 8.6%로 5%p 증가했다. 즉 모든 교과에서 최하위 수준 학생 비율이 증가했는데, 이는 중간 수준 학생의 감소로 이어졌을 공산이 크다.

코로나19 이후 학교가 문을 닫는 동안 학생들의 교육 공간은 가정으로 이동됐다. 이 같은 상황은 필연적으로 학교의 영향을 약화하고 가정배경의 영향을 강화함으로써 교육격차 확대를 가져왔다. 이러한 맥락에서 코로나19는 방학 때와 유사한 학교 환경을 조성하여 흔히 여름방학을 전후하여 계층 간 교육격차가 확대되는 현상(summer learning loss)과 유사한 결과를 초래한 것으로 이해할 수 있다(Kuhfield & Tarasawa, 2020). 구체적으로 코로나19로 인한 계층 간 교육격차 확대의 배경은 다음과 같이 설명할 수 있다.

먼저 원격수업이 이루어지는 과정에서 가정 내 ICT 격차가 드러났다. 경제적으로 여유가 있는 가정에서는 자녀에게 원격수업에 적절한 스마트 기기와 안정된 학습공간을 제공할 수 있다(박미희, 2020). 하지만 저소득층 자녀들은 학습에 최적화된 스마트 기기 없이 스마트폰에 의존해야 할 수도 있다. 학업열의는 학습효과를 높이는 중요한 요인인데, 스마트폰을 사용하는 학생들의 학업열의는 상대적으로 낮은 것으로 확인되었다(서봉언, 2020). 이는 스마트 기기 종류에 따른 학습격차를 예상해 볼 수 있는 지점이다. 물론 정부는 학생 간 ICT 기기 격차를 완화하기 위해 기기 대여, 모바일 데이터 및 통신비 지원과 같은 적극적인 정책을 실행하였다(교육부, 2020. 4. 6.). 그럼에도 불구하고 ICT 격차는 완전히 해소되지 못했다. 왜냐하면 ICT 격차는 기기의 유무에 따른 물리적 격차에만 한정된 것이 아니라 ICT 기기 사용의 질적 차이에 의해서도 발생하기 때문이다. 실제로 코로나19 시기 학생들의 디지털 기기 사용 실태 조사 결과에 따르면 가정의 경제수준이 낮을수록 학습 외 목적으로 기기를 사용하는 학생 비율이 높았다(이정연, 2021).

다음으로 가정배경에 따른 부모 교육적 관여 수준의 격차도 문제가 될 수 있다. 일반적으로 가정배경이 열악한 경우 방과 후 자녀에 대한 관리 감독 및 교육적 관여 수준이 낮을 뿐만 아니라 자녀의 교육적 결과에 대한 영향력도 제한적이다(임혜정, 전하람, 2019; 전하람, 임혜정, 2016). 그런데 코로나19로 교육 공간이 가정으로 이동하면서 가정배경의 영향력이 더욱 증폭될 개연성이 커졌다. 경기도 초·중·고 학생, 학부모, 교사 등을 대상으로 실시된 조사 결과에 따르면 가정배경에 따라 자녀 온라인 수업에 대한 부모의 지원에서 가시적 차이가 존재했다(박미희, 2020). 가정배경이 좋을수록 부모들이 자녀의 온라인 수업에 관여하며 과제 수행을 돕고 필요에 따라 사교육을 동원하는 등 적극적인 학습지원을 실행하였기 때문이다. 한편 코로나19 시기에 자녀의 학교급이 올라갈수록 부모들은 자녀 학습을 지원하는 과정에서 시간적 제약뿐만 아니라 학습내용의 난도로 인한 어려움도 큰 것으로 드러났다(김효원 외, 2020). 요컨대 사회경제적 지위가 낮은 부모들은 동원할 수 있는 경제자본, 인적자본 등의 취약성으로 인해 온라인 수업 기간 자녀에 대한 학습지원에서 훨씬 더 불리한 상황에 놓여 있음을 알 수 있다.

본 연구는 국가수준 학업성취도 평가 연구의 고등학생 표본을 사용하여 코로나19가 학업성취 격차에 끼친 영향을 분석하고자 수행되었다. 이 평가 자료는 국가교육과정에 근거하여 연도별로 학생의 학업성취를 진단함으로써 학교 또는 국가 수준에서의 시계열 변화 추이를 파악하고 학교교육을 체계적으로 관리하기 위해 수집되고 있다. 고등학생의 경우 국어, 수학, 영어 교과에 대한 평가와 함께 가정환경 및 일상생활, 학교생활, 방과 후 활동, 학업 관련 개인 특성, 학교의 인적/물적 환경 및 과정 요인 등을 종합적으로 조사하고 있다. 2009년부터 해당 학년 학생에게 전수평가를 실시하다가 2017년부터 표집 평가로 전환되었다.

본 연구는 고등학생 표본의 2019, 2020년 데이터를 활용하여 코로나19 전후의 수학 교과 학업성취 변화를 살펴보고, 코로나19 이후에 새롭게 중요성이 부각된 학업성취 영향요인이 있는지 탐색하고자 한다. 아울러 학교 수준에서 학생 간 격차가 심화한 학교가 있는지 검토하고, 어떠한 학교들에서 코로나19 시기에 교육격차가 심화하였는지 고찰하도록 하겠다. 분석을 위해 2개 연도만 사용한 이유는 2019년부터 2015 개정 교육과정이 적용됨에 따라 학업성취도 평가 문항 구성과 척도점수 계산식이 변경되면서 이전 연도와의 척도동등화 작업이 이루어지기 어렵기 때문이다. 분석대상은 수학 척도점수에 결측이 없는 사례로 한정하였으며, 그 결과 2019년 11,518명, 2020년 10,472명이 최종 표본을 구성하게 되었다.

학생수준에서 학업성취 영향요인을 분석하기에 앞서 학교수준에서 학생 간 학업성취 격차가 벌어지는 학교가 있는지 살펴보고, 그러한 학교가 어떠한 배경 특성을 보이는지 확인하는 과정을 거쳤다. 이러한 분석을 위해 설정한 종속변수는 아래와 같이 산출된다.

여기서 $\overline{Q{5}_j}$는 자신이 속한 학교에서 수학 척도점수가 상위 20%에 속하는 학생들의 평균 점수이고, $\overline{Q{1}_j}$은 하위 20%에 속하는 학생들의 평균 점수이다. 따라서 GAP_j 변수의 값이 크다면 그 학교는 상하위 학생 간 격차가 심한 문제를 겪는 곳으로 간주할 수 있다. 학교별로 50명 내외 학생들이 표집됐으므로 이러한 종속변수는 학교별로 상위 10명 내외 학생의 평균 점수와 하위 10명 내외 학생의 평균 점수의 차이로 이해하면 된다. 학교수준으로 자료를 병합(aggregate)한 까닭에 학생수준 설명변수는 학교평균값을 계산한 경우에만 투입할 수 있다.

학교수준에서 학업성취 격차가 벌어진 학교의 특성을 파악한 다음에는 전체 자료를 이용하여 다층모형(multilevel model)을 통해 학업성취 영향요인을 분석하였다. 국가수준 학업성취 평가 자료처럼 학교 안에 학생이 속에 있는 구조의 자료에서는 학교 구성원의 동질성이 강할 경우 설명변수가 학업성취에 미치는 영향을 추정했을 때 1종 오류가 발생할 가능성이 크다(Maas & Hox, 2005).

한편 학교 구성원의 동질성과 단위학교 간 이질성을 나타내는 급내상관계수(intraclass correlation coefficient; ICC)는 다층모형의 필요성을 입증하는 데 활용되기도 하지만 그 자체로도 전체 분산 가운데 학교 수준 분산으로 설명할 수 있는 비중이 얼마나 되는지 알려주는 지표가 된다. 이에 아래와 같이 무조건 모형(unconditional model)을 통해 2019년과 2020년에 각각 학생수준 및 학교수준에서 설명이 가능한 학업성취의 분산성분이 어떻게 달라졌는지 확인하고자 했다. 이 경우에 수학 척도점수를 종속변수(y_ij)로 하고, 설명변수를 전혀 투입하지 않은 모형을 아래 수식과 같이 추정할 수 있다.

여기서 i는 학생 ID, j는 학교 ID로 각각 식별된다. 무조건 모형을 분석하고 난 후에는 아래와 같이 설명변수를 투입한 모형을 통해 학업성취 영향요인을 2019년과 2020년 자료에서 각각 분석하였다.

수식에서 볼 수 있듯이 SES 변수는 학생수준과 학교수준에서 학업성취에 미치는 영향을 구분하여 추정하였다. 학생수준에서 전체 평균 중심화(grand-mean centering)한 값을 투입하고 학교수준에서 학교평균 값을 투입하게 되면, 해당 변수의 추정치는 학생수준(β_1j)에서는 학교 안에서의 학생 간 차이(within effect)를 보여주며 학교수준(γ₀₁)에서는 학교 간 차이(between effect)에서 학생 간 차이(within effect)를 뺀 맥락효과(contextual effect)를 나타낸다(Heck & Thomas, 2015).

SES 변수와 함께 투입된 설명변수로는 학생수준에서는 성별, 전자기기 사용 시간(학습, 오락), 사교육, EBS, 방과후학교 참여 시간, 수업태도, 교사와의 관계 등이 있다. 위 수식에서는 학생수준 변수의 수를 k로 표현하였다. 학교수준에서는 학부모 학교 참여 수준과 학교소재지, 고교유형 등이 분석모형에 포함되었으며, 수식에서는 p개의 변수로 표현하였다. 학교수준 변수들은 학교 평균 학업성취 수준(β_0j)에만 영향을 미칠 뿐 학생수준 설명변수가 학업성취와 맺는 관계(β_1j…β_kj)는 학교마다 다르지 않다고 가정하였다.

한편 2019년과 2020년에 학업성취에 영향을 미치는 설명변수의 추정치가 상이하게 나타나는지 검증하기 위해 모든 변수에 연도 더미(2019=0, 2020=1)의 상호작용항을 투입한 모형을 별도로 분석하였다. 이 결과는 따로 보고하지 않고 기존 분석 결과를 해석할 때 간단히 언급할 것이다.

앞서 언급했듯이 본 연구에 투입된 설명변수들은 학업성취 영향요인 가운데 코로나19 전후로 그 수준이 달라지거나 학업성취에 미치는 영향이 달라질 가능성을 고려하여 설정했다. 먼저 연속형 변수의 수준이 연도별로 차이가 나는지 t검정을 통해 분석한 결과를 보면, 학업성취, SES, 방과후학교 시간, 수업 태도, 교사와의 관계가 2020년에 악화한 것으로 나타났다(<표 3> 참조). 방과후학교 시간, 수업 태도, 교사와의 관계는 등교할 경우 개선될 수 있는 지표들로서 코로나19 시기에 그 수준이 악화한 것은 당연한 결과로 여겨진다. 일례로 연도별 방과후학교 운영 현황을 살펴보면, 2019년에는 전국적으로 98.6%의 학교가 방과후학교를 운영했고 48.6%의 학생이 이에 참여한 반면 2020년에는 방과후학교 운영학교는 67.7%, 참여 학생은 19.8%로 참여율이 급감했다(교육부, 2021.10.31.). 한편 SES가 악화한 것은 표본구성의 차이 때문일 수도 있고, 코로나19로 가정의 경제 사정이 나빠진 사람들이 증가한 사회현실이 반영된 결과일 수도 있다. 이에 대한 논의는 아래에서 부연하도록 하겠다.

다음으로 <표 4>에 제시한 범주형 변수의 기술통계를 살펴보면 학교소재지 분포에서 주목할 만한 차이가 발견된다. 2019년에 비해 2020년에 전체 표본에서 읍면지역 사례 수가 차지하는 비율이 5.4%p 더 높은 것이다. 연도별 학교소재지 비율의 차이는 전적으로 표집에 따른 결과일 수 있다. 다만 대체로 학업성취가 낮은 편인 읍면지역의 구성비 증가가 2019년 대비 2020년의 평균 학업성취 저하와 일정 정도 연관성을 가질 가능성을 염두에 둘 필요는 있다. 아울러 앞서 살펴본 SES의 분포에서도 학교소재지에 따른 차이가 두드러진다면, 2019년 대비 2020년의 SES 악화를 표본구성의 차이에 따른 결과로 보는 편이 더 타당할 것이다.

상술한 문제의식에 따라 <표 5>에서는 학업성취와 SES를 구성하는 지표들의 연도별, 지역별 분포의 차이를 확인해 보았다. 분석 결과, 모든 변수에 대하여 지역별 차이는 ‘대도시 > 중소도시 > 읍면지역’ 순으로 위계화된 사실을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 2020년에 읍면지역 표본의 비율이 높아지면서 전체 표본의 평균 학업성취와 SES 수준이 낮아졌을 것이라는 추정의 근거가 될 수 있다.

학업성취는 학교소재지에 따른 차이를 고려하고 나서도 연도별 차이가 유의미했다. 이는 2019년 대비 2020년에 학업성취가 낮아진 이유는 표집오차 외에 다른 요인으로 설명될 여지가 있다는 점을 시사한다. 부모의 교육수준은 1년 사이에 달라질 만한 요인이 아니므로 표집오차를 통제하고 나서는 연도별 차이가 유의미하지 않은 게 당연하겠지만, 책 보유 권수는 가정의 경제 사정에 따라 달라질 수도 있다. 따라서 2020년에 전반적으로 책 보유 권수가 감소한 변화 또한 부분적으로 표집오차를 고려하고 나서도 SES 합성지수의 값이 악화한 원인으로 간주할 수 있을 것이다. 한편 상술한 변수들의 지역별 분포는 2019년과 2020년 사이에 유의미하게 달라지지는 않은 것으로 나타났다. 이상의 결과는 종속변수인 학업성취가 척도동등화를 통해 비교 가능한 상태로 변환되더라도 2019년과 2020년 데이터의 분석 결과를 비교하기 위해서는 데이터에서 가용한 변수들을 사용하여 관심 있는 설명변수 외에 연도 간 체계적 차이를 유발할 만한 요인들을 통제할 필요가 있음을 시사한다.

본격적인 분석에 들어가기 전에 고등학생의 수학 척도점수의 누적분포를 시각적으로 살펴봄으로써 사안의 실체를 이해하기 위한 의미 있는 단서를 포착하고자 한다. 이 같은 시각화한 누적분포는 평균과 분산만으로는 확인하기 어려운 정보들을 제공하는 측면이 있다(Raudenbush & Kim, 2002). 앞서 기술통계를 통해 확인했듯이 고등학생의 수학 척도점수는 평균적으로 2019년에 비해 2020년에 유의미하게 낮았다. [그림 1]을 살펴보면 이렇게 평균 점수가 낮아진 것이 주로 하위권 학생의 성적 하락에 기인함을 알 수 있다. 실제로 상위 50%까지는 2019년과 2020년 사이에 두드러진 차이가 발견되지 않는다. 이 그래프는 x축을 수학 척도점수, y축을 해당 점수의 누적 %로 하여 그린 것으로, 누적분포 10%, 50%, 90% 지점의 값은 <표 6>에 정리되어 있다. 구체적으로 수학 척도점수의 변화는 누적 90% 지점에서는 ▲1점, 50% 지점에서는 ▼1점으로 별다른 차이가 없다. 다만 10% 지점에서 ▼9점으로 큰 차이가 나타났다. 이렇듯 2019년에 비해 2020년에 하위권 학생의 수학 성취도가 크게 낮아지면서 평균 점수에서도 유의미한 하락이 발생한 것으로 볼 수 있다. 이러한 결과는 코로나19가 하위권 학생들에게 완충 지대 역할을 해왔던 학교교육의 기능을 마비시킴으로써, 하위권 학생들 중심으로 심각한 학습결손 문제가 발생했음을 보여주는 증표로 읽힌다.

그림 1. 수학 성적 누적 분포: 2019 vs. 2020

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<표 7>에는 코로나19가 학교수준에서 학생 간 학업성취 격차에 끼친 영향을 분석한 결과가 제시되어 있다. 이 분석은 코로나19 상황에서 하위권 학생들을 학습결손 문제로부터 보호해 줄 수 있는 학교와 그렇지 못한 학교를 식별하고자 이루어졌다. 학교 안에서 상위권과 하위권 학생 간 격차가 벌어진다는 것은 코로나19 상황에서 학생들의 학습경험이 성취 수준에 따라 차별적으로 이루어지고 있음을 시사하는 현상으로 유추할 수 있다.

다른 설명변수는 투입하지 않고 2019년과 2020년을 구분하는 연도 변수만 투입한 모형 1은 코로나19 상황이 확실히 상위권과 하위권 학생 간 성취 격차를 벌리는 원인이 되고 있음을 보여준다. 다음으로 학교소재지와 설립유형 변수가 투입된 모형 2를 통해 코로나19 발생 이전부터 대도시와 중소도시에서 학생들의 성취 격차가 심각함을 간파할 수 있다. 한편 사립학교의 경우 코로나19 이후 상위권과 하위권 학생 간 성취 격차가 오히려 좁혀졌음을 알 수 있다. 이에 대한 구체적인 해석은 나중에 다시 제시하도록 하겠다.

마지막으로 모형 3에서는 학교의 평균 학업성취를 통제한 상태에서 모형 2의 추정결과가 어떻게 달라지는지 살펴보았다. 학교의 평균 학업성취를 통제한 것은 지역별, 설립유형별 학업성취 격차의 교란요인이 될 수 있기 때문이다. 구체적으로 평균 학업성취는 대도시, 중소도시, 읍면지역 순으로 위계화되어 있으며, 학교 평균 학업성취가 높거나 낮다는 것은 어느 한쪽으로 점수가 쏠리는 경향이 존재할 가능성을 시사한다. 모형 3에서 평균 학업성취가 높은 학교일수록 상위권과 하위권 학생의 격차가 작게 나타나는 결과(-0.15**)로 미루어보아 모든 학교에서 상위 20% 학생의 성취 수준은 크게 차이가 없는 반면, 평균 학업성취가 높은 학교의 경우 하위 20% 학생의 성취 수준이 상대적으로 높은 상향 평준화 경향을 나타낼 가능성이 있다.

한편 학교 평균 학업성취를 통제한 모형 3에서는 2019년에 비해 2020년에 대도시 지역에서는 상위권과 하위권 학생 간 격차가 유의미하게 커지는 변화도 포착되었다. 위 [그림 2]의 상자 수염 그림(box-and-whisker plot)에 따르면, 대도시에서만 하위 25%의 경계선(제1사분위수)이 두드러지게 내려간 것을 확인할 수 있다. 대도시에서도 상위 25%의 경계선(제3사분위수)은 큰 차이를 보이지 않는다. 이는 대도시 지역의 경우 코로나19에 따른 피해가 하위권 학생들에게 집중적으로 발생했음을 시사한다.

그림 2. 지역별 수학 척도점수 분포: 2019 vs. 2020

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모형 2와 모형 3에는 2019년에 비해 2020년에 사립고등학교에서 상위권과 하위권 학생 간 격차가 줄어드는 변화가 제시되어 있다. 공립학교에서는 상위권 학생의 척도점수는 소폭 상승하고 하위권 학생의 척도점수는 소폭 하락하면서 격차가 커진 반면, 사립학교에서는 모든 학생의 척도점수가 떨어지면서 이 같은 현상이 발생했다([그림 3] 참조).

그림 3. 설립유형별 수학 척도점수 분포: 2019 vs. 2020

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코로나19 상황 이전에 사립학교는 공립학교보다는 학부모의 요구에 기민하게 대응하며 다양한 교육프로그램들을 운영해 왔을 개연성이 크다. 학부모의 교육적 관여에서 드러나는 계층 간 차이를 고려하면, 이러한 교육수요는 주로 상위권 학생을 자녀로 둔 학부모에 의해 추동되었을 것이다. 하지만 코로나19로 인해 대면교육이 어려워지면서 사립학교가 가진 이 같은 특성이나 강점이 약화했을 가능성이 있다.

마지막으로 다층모형을 통해 학생수준 및 학교수준에서 학업성취에 영향을 미치는 요인을 살펴보고자 한다. 먼저 <표 8>의 분산성분을 보면 2019년과 2020년에 학교수준 분산은 비슷한 수준을 유지한 가운데 학생수준 분산의 변화가 두드러짐을 알 수 있다. 이로 인해 ICC 값은 2019년 0.217에서 2020년 0.182로 낮아졌다. 코로나19가 가져온 학업성취 격차 심화가 일정 정도 학생들의 등교가 어려워지면서 가정배경에 따른 학습경험 차이의 영향이 커진 점에 기인하고 있을 가능성을 시사하는 결과로 읽힌다.

구체적으로 <표 9>에서 설명변수들을 투입한 모형을 차례로 살펴보도록 하겠다. 먼저 성별을 통제한 상태에서 사회경제적 배경(SES)의 영향을 살펴본 모형 1에서는 두 시점 모두에서 사회경제적 배경이 학업성취에 강한 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 코로나19 이후 사회경제적 배경이 학업성취에 미치는 영향은 거의 달라지지 않은 것으로 판명되었다.

다음으로 모형 2에는 모형 1에 전자기기 사용 정도와 함께 사교육, EBS, 방과후학교처럼 학교의 정규교육을 보조하는 각종 학습경험 변수들을 추가로 투입하였다. 분석결과를 살펴보면 전자기기 사용 정도의 경우 학습 관련 사용 시간은 학업성취에 정적인 영향을 끼치지만, 오락 관련 사용 시간은 학업성취에 부적인 영향을 끼쳐 예상에 부합하는 양상을 보였다. 다만 코로나19 이후 변화를 살펴보면 오락 관련 사용 시간의 부적 영향만 유의미하게 커졌고(p=0.089), 학습 관련 사용 시간의 영향은 크게 달라지지 않은 것으로 나타났다. 특별히 의미를 부여할 정도는 아니지만, 학습 관련 사용 시간의 영향은 소폭 감소(1.660 → 1.366)한 것으로 보인다.

앞서 기술통계를 통해 코로나19 이후 전자기기 사용 시간이 두 영역에서 모두 늘어난 변화를 확인한 바 있다(<표 3> 참조). <표 9>에 제시된 결과는 코로나19 이후 불거진 학습결손의 문제가 학교에서 대면교육이 제대로 이루어지지 못하는 상황에서 가정에서 긴 시간을 무절제하게 스마트폰 사용, 컴퓨터 게임 등으로 보낸 학생들에게서 나타났을 가능성이 크다는 점을 시사한다. 코로나19 상황에서는 가정에서 주로 부모가 자녀의 행태를 관리·감독하는 역할을 수행해야 하는바, 부모의 교육적 관여 수준에 따라 학업성취 격차가 발생하는 것은 자연스러운 귀결이라 하겠다.

한편 학교 밖 학습경험과 관련해서는 사교육과 학업성취 간 정적 관계가 코로나19 이후 강화되는 변화가 나타났다(p=0.005). 코로나19 이후 학생들의 사교육 참여 시간 자체가 늘어나지는 않았다(<표 3> 참조). 실제로 통계청의 ‘초중고 사교육비조사 2020’의 결과에서도 코로나19 이후 학생들의 사교육 참여율이 높아지지 않았음을 확인할 수 있다. 학원수강을 하던 학생들이 유료인터넷 및 통신강좌로 옮겨가는 경향이 드러날 뿐 전체적인 파이가 커지지는 않은 것이다(강다영·정유현, 2021). 반면 방과후학교 참여 시간의 정적 영향은 거의 사라지는 것으로 밝혀졌다. 앞서 살펴본 것처럼 2020년에는 사회적 거리두기 지침에 따라 방과후학교를 운영하지 않는 학교가 많아졌고, 운영하더라도 소규모 대면 수업 또는 원격수업으로 이루어지는 것이 일반적이었다(e.g. 경상남도교육청, 2020.02.25.; 전라남도교육청, 2020. 9.).

EBS 수강시간과 학업성취 간 관계는 2019년과 2020년에 모두 부적으로 유의미했다. 코로나19 이후 학생들의 평균 EBS 수강시간이 늘어난 것을 고려할 때 상당히 난감한 결과로 여겨진다. 회귀분석의 추정치가 설명변수와 종속변수 간 엄밀한 인과관계를 보여주기보다는 양자 간 상관성을 드러내는 것으로 받아들여야 설명이 가능한 결과라 하겠다. 즉 학업성취가 낮은 학생들의 EBS 의존도가 상대적으로 높은 상황에서 코로나19로 이러한 학생들에게 완충장치를 제공하던 학교교육이 무력화되면서 EBS 수강시간이 더욱 늘어났을 가능성이 있다. 이 경우에는 EBS 수강시간과 학업성취 간 부적 관계의 강화가 나타날 수 있다.

본 연구에서는 학생의 학업성취 수준에 따라 코로나19로 겪는 충격의 수준이 상이할 가능성에 주목하여 가정배경과 성별만 통제한 모형 1, 가정 및 학생수준에서의 학업성취 영향요인을 투입한 모형 2, 학교특성과 관련된 영향요인을 투입한 모형 3에서 순차적으로 분위회귀분석을 실시했다 그 결과는 <표 10>에 제시되어 있다. 먼저 모형 1을 살펴보면 사회경제적 배경의 수준이 같을 때, 수학 척도점수가 낮은 학생일수록 코로나19가 끼친 부정적 영향을 강하게 받은 것을 확인할 수 있다. 상위권 학생들의 경우 코로나19 이후 학업성취에서 오히려 다소간 긍정적인 변화를 경험한 것으로 보인다.

그런데 가정 및 학교수준에서 설명변수를 차례로 투입할 경우 하위권 학생들에게서 관찰된 코로나19의 부정적 영향은 사라지는 것으로 나타났다. 달리 말하면 하위권 학생들에게 학교는 최소한의 성취도를 담보하는 데 중요한 역할을 하는 셈이다. 물론 모형 2와 모형 3에서 중상위권 학생들의 척도점수도 똑같은 방향으로 변화하고 있는 까닭에 학교가 교육격차를 해소한다고 단언할 수는 없다. 다만 격차가 좁혀지지는 않더라도 저학력 집단의 학력을 일정 정도 끌어올리는 것만으로도 코로나19 이전의 학교들이 나름대로 의미 있는 교육적 기능을 수행해 왔음을 알 수 있다.