본 연구는 대학의 강의평가를 단순한 수업의 질 평가 지표를 넘어, 학생의 학업 경험과 정서적 상태가 반영된 종합 적 신호로 재해석하고, 이를 학업 중단 관리 전략과 연계할 수 있는 가능성을 탐색하는 데 목적을 두었다. 이를 위해 D 대학의 2022학년도부터 2024학년도까지 3개년의 강의평가 점수와 중도 탈락률 자료를 수집하여 분석하였다. 분 석 방법으로는 강의평가 점수를 X축, 중도 탈락률을 Y축으로 설정한 IPA(Importance–Performance Analysis) 방식의 유형화 분석을 적용하였다. 연구 결과, 강의평가 점수와 중도 탈락률 간에는 모든 학년도에서 통계적으로 유의미한 부적 상관관계가 확인되었다. 또한 IPA형 분석을 통해 학과들은 네 개의 사분면으로 분류되었으며, 각 사분면은 상 이한 학업 중단 위험 특성과 관리 전략을 요구하는 것으로 나타났다. 강의평가 점수는 높으나 중도 탈락률이 높은 학과에서는 수업 외적 요인에 대한 지원 강화가 필요함이 시사되었고, 강의평가 점수와 중도 탈락률이 모두 불리한 학과에서는 교수⋅학습 과정과 학과 운영 전반에 대한 종합적 개선이 요구되었다. 반면, 강의평가 점수는 낮으나 중도 탈락률이 낮은 학과에서는 수업 요인 중심의 개선 전략이 효과적일 가능성이 확인되었으며, 강의평가와 학업 지속 모두에서 안정적인 특성을 보이는 학과는 우수 운영 사례로서 확산⋅공유의 대상으로 해석되었다. 이러한 결과 는 강의평가 자료가 학업 중단 위험을 학과 단위에서 진단하고, 차별화된 개입 전략을 설계하는 데 활용될 수 있는 실천적 도구임을 시사한다. 본 연구는 별도의 학습 분석 시스템 구축 없이도 기존 강의평가 자료를 활용한 학사 관리 전략의 확장 가능성을 제시하였다는 점에서 의의를 가지며, 대학 차원의 학생 유지 및 학업 중단 예방 정책 수립에 실질적인 시사점을 제공한다.

This study reconceptualizes university course evaluation as a composite signal reflecting students’ academic experiences and emotional states and examines the applicability of this perspective to academic dropout management. Course evaluation scores and dropout rates at D University were collected and analyzed over a three-year period (2022–2024). An importance–performance analysis was then employed to classify departments into four quadrants and identify distinct patterns of academic dropout risk. The results indicate a statistically significant negative correlation between course evaluation scores and dropout rates across all academic years, reflecting a meaningful association between students’ perceptions of instruction quality and academic persistence. The classification further reveals distinct characteristics for each quadrant, implying that dropout risk emerges through different combinations of factors both related and unrelated to instruction. Departments with high course evaluation scores and low dropout rates represent stable cases that can serve as exemplary models for institutional dissemination. These departments appeared to be influenced primarily by factors such as students’ overall academic burden or difficulties adapting to university life. Meanwhile, departments exhibiting low course evaluation scores and high dropout rates require comprehensive institutional interventions encompassing teaching practices, departmental management, and student support systems. In contrast, departments with both low course evaluation scores and relatively low dropout rates indicated that improving teaching and learning processes could effectively prevent increases in academic attrition. These findings demonstrate that course evaluation data can function as a practical diagnostic tool for identifying department-level dropout risk and designing differentiated intervention strategies without the need for complex learning analytics. By extending the interpretive scope of course evaluations beyond instructional assessment, this paper offers actionable implications for enhancing student retention strategies and advancing data-informed academic management in higher education.

Abstract
요 약
1. 서론
2. 이론적 배경
    2.1. 대학의 강의평가
    2.2. 대학의 학업 중단
3. 연구방법
    3.1. DATA 수집
    3.2. 자료 분석
4. 연구 결과 및 논의
    4.1. 기술통계
    4.2. 상관관계
    4.3. 학업 중단 제고를 위한 IPA형 분석 결과
5. 결론
REFERENCES

• 김보성(동의대학교 기초교양학부 조교수) | Boseong Kim