소프트웨어 개발자의 전문성 발달 수준과 등급

가. 전문성 발달 수준 도구 문항별 반응 분포

응답한 소프트웨어 개발자의 전문성 발달 수준을 측정하는 각 문항별 반응 분포를 제 시하였다. 척도의 각 문항은 전문성 발달 수준을 의미하는 1수준부터 5수준까지에 해당 되는 각 단계에 대한 개인의 동의 정도를 조사하고 있다. 소프트웨어 개발자의 전문성 발달 수준을 측정하는 문항은 응답자의 동의 정도에 따라 5점 척도(매우 잘 못함(1):

지식과 기술을 배워 이론적으로 알고는 있지만 다른 동료들에 비해 실제 적용하거나 활 용하는 업무를 수행하기에는 어렵다고 평가되는 수준, 잘 못함(2): 지식과 기술을 적용 하거나 활용할 수 있어 하나의 업무가 주어지지만 다른 동료들에 비해 그 결과에 대해 서는 완벽하지 않다고 평가되는 수준, 보통(3): 독립적으로 하나의 업무를 맡고 있으며, 다른 동료들에 비해 업무 결과에 대해서도 신뢰받고, 상황에 맞는 의사결정과 판단이 가 능하다고 평가되는 수준, 잘함(4): 나만의 노하우로 직관적인 업무 처리가 가능하며 다 른 동료들에 비해 우수한 결과를 보인다고 평가되는 수준, 매우 잘함(5): 다른 동료들에

비해 판단과 결정이 무의식적으로 자동화되어 일어나며, 관련 지식과 기술의 통합적 사 고가 가능하며 내가 내린 직관적 판단에 대한 비판적 성찰까지 가능하다고 평가되는 수 준)에 반응하도록 구성하였으며 문항별 이론적 평균은 3점이다.

분석 및 설계는 소프트웨어 생명주기 단계상 가장 먼저 진행하는 단계로 전반적인 프 로젝트의 방향성과 큰 틀을 잡는 단계이다. 소프트웨어 분야에서는 분석 및 설계의 수준 이 높아질수록 전문성이 높아진다고 보고되고 있다. 분석 및 설계의 문항별 평균은 2.32~3.45로 보통 수준을 나타내었다. 각 문항별 동의정도를 이론적 평균을 기준으로 구분하면 7, 8, 9번 문항에 대해서는 보통보다 늦은 수준으로 나타났으며 나머지 문항 에 대해서는 보통수준으로 나타났다.

구현 단계는 소프트웨어 생명주기 단계상 분석 및 설계 다음에 진행된다. 분석 및 설 계를 통해 큰 프레임을 잡았다면 세부적인 내용을 코딩하는 단계가 구현이다. 따라서 소 프트웨어 개발자로 입직하여 가장 먼저 수행하는 직무가 구현에 해당된다. 구현의 문항 별 평균은 2.69~3.42로 보통 수준을 나타내었다. 각 문항별 동의정도를 이론적 평균을 기준으로 구분하면 8, 9, 10, 11번 문항에 대해서는 보통보다 늦은 수준으로 나타났으 며 나머지 문항에 대해서는 보통수준 또는 잘함의 수준으로 나타났다.

테스팅 단계는 소프트웨어 생명주기 단계상 3번째 단계로 구현된 결과물에 대해 에러 가 없는지, 요구를 잘 반영했는지 등을 점검하는 단계다. 구현과 전반적인 설계 내용을 숙지한 수준에 도달한 경우 테스팅 업무가 주어진다. 테스팅의 문항별 평균은 2.71~3.23으로 보통 수준을 나타내었다. 각 문항별 동의정도를 이론적 평균을 기준으로 구분하면 10번 문항에 대해서는 보통보다 늦은 수준으로 나타났으며 나머지 문항에 대 해서는 보통수준으로 나타났다.

프로젝트 관리는 소프트웨어의 생명주기 단계에 속한 단계는 아니지만, 소프트웨어 개발에 있어 반드시 포함되어야 하는 영역이다. 프로젝트를 정해진 기한과 예산에 맞춰 운영하고, 전반적으로 인력 배치, 시간관리, 품질관리 등의 총체적인 역할을 수행하는 직무로 중급이상의 개발자들이 주로 수행한다. 소프트웨어 분야에서는 분석 및 설계과 더불어 전문가 수준으로 올라갈수록 프로젝트 관리 능력을 요구받는다. 프로젝트 관리의 문항별 평균은 2.32~3.45로 보통 수준을 나타내었다. 각 문항별 동의정도를 이론적 평 균을 기준으로 구분하면 2, 6번 문항에 대해서는 보통보다 늦은 수준으로 나타났으며 나머지 문항에 대해서는 보통수준으로 나타났다.

문항

문항

문항

구분 평균 표준편차 최소값 최대값 왜도 첨도

전문성 발달수준 3.02 .626 1.00 5.00 -.330 .838

분석 및 설계 2.94 .706 .38 5.00 -.273 .682

구현 2.91 .683 1.00 5.00 -.084 .359

테스팅 3.26 .763 0.80 5.00 -.365 .830

프로젝트 관리 2.99 .830 .83 5.00 -.208 .234

<표 Ⅳ-24> 전문성 발달 수준 측정도구에 응답한 값

2) 가중치를 반영한 전문성 발달 수준

전문성 발달 수준을 구성하고 있는 4개 구인의 상관관계를 분석한 결과, .67~.80으 로 높은 상관이 나타났으며 .05수준에 모두 유의하였다. 베리멕스 회전방법으로 주성분 분석을 실시한 전문성 발달의 4가지 요소별 가중치는 분석 및 설계(0.384), 구현 (0.284), 테스팅(0.286), 프로젝트 관리(0.317)였다. 위 가중치의 합이 1을 넘기 때문 에 1을 기준으로 비율을 변경하였다. 그 결과, 분석 및 설계(0.303), 구현(0.224), 테 스팅(0.223), 프로젝트 관리(0.250)의 가중치로 확인되었다.

구성요소 성분점수 계수행렬값 1 변환값

분석 및 설계 0.384 0.303

구현 0.284 0.224

테스팅 0.286 0.223

프로젝트 관리 0.317 0.250

<표 Ⅳ-25> 전문성 발달 구성요소의 주성분 분석 결과

 ′ Exp    P r    

Expertise = 소프트웨어 개발자 전문성 발달 수준 Ana = Analysis의 줄임말로 분석설계 문항값의 평균 Pro = Programming의 줄임말로 구현 문항값의 평균 Test = Testing의 줄임말로 테스팅 문항값의 평균

Manage = Management의 줄임말로 프로젝트 관리 문항값의 평균

위의 함수식을 통해 도출한 소프트웨어 개발자의 전문성 발달 수준은 평균 3.00 표준 편차는 .651으로 확인되었다. 최소값 1.00, 최대값은 5.00이었으며, 왜도와 첨도를 통해 전문성 발달 점수의 정규성을 확인해 본 결과, 정규분포를 이루는 것으로 확인되었다. 앞 으로 이 연구에서 전문성 발달 수준이라고 지칭되는 것은 가중치로 보정한 값을 의미한다.

구분 평균 표준편차 최소값 최대값 왜도 첨도

전문성 발달수준 3.00 .651 0 5.00 .107 1.278

분석 및 설계(.303) .89 .217 0 1.52 -.369 .986

구현(.224) .64 .163 0 1.12 -.469 1.528

테스팅(.223) .73 .178 0 1.12 -.635 1.697

프로젝트 관리(.250) .74 .214 0 1.25 -.370 .637

주) 분석 및 설계, 구현, 테스팅 및 프로젝트 관리를 합한 값이 전문성 발달 수준값임.

<표 Ⅳ-26> 가중치로 보정한 소프트웨어 개발자의 전문성 발달 수준

다. 소프트웨어 개발자의 전문성 등급 구분

전문성 발달 수준을 구성하는 4개 요소별 K-mean 군집분석을 실시하여 전문성 발 달 수준의 등급을 구분하였다.

1) 전문성 발달 수준에 따른 군집분석 결과

K-mean 군집분석을 실시하기에 앞서 Dreyfus & Dreyfus(1980)이 제시한 전문성 5 단계 발달 단계를 토대로 군집의 개수를 5개로 지정하여 실시한 결과, 5개로 구분되었다.

가중치가 반영된 함수식에 따른 전문성 발달 수준 평균은 3.02으로 나타났다(<표 Ⅳ -27> 참고).

구분 Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Cluster 4 Cluster 5

전문성 발달 수준 1.60 2.38 2.97 3.47 4.13

분석설계 .50 .70 .87 1.03 1.25

구현 .36 .53 .64 .75 .87

테스팅 .38 .60 .72 .83 .95

프로젝트 관리 .35 .56 .74 .86 1.05

사례수 30 97 203 147 43

범위 1.00~1.96 1.99~2.67 2.69~3.22 3.23~3.78 3.82~5.00 주 1) 결측치 (N=6) 제외

주 2) 분석 및 설계, 구현, 테스팅 및 프로젝트 관리를 합한 값이 전문성 발달 수준값임.

<표 Ⅳ-27> 전문성 발달 수준에 따른 군집분석 결과

군집분석 결과가 아닌 5점 척도를 기준으로 전문성 등급을 구분하면 Cluster 5는 평 균 4.13으로 다수가 전문가 수준으로 보기에는 어려움이 있으나 4.5이상 전문가 수준에 속하는 표본이 5명 존재하므로 Cluster 5를 Cluster 4와 구분되는 개발 전문가로 명명 하고자 한다.

2) 군집분석 결과의 타당화

K-mean 군집분석은 연구자가 임의로 군집의 개수를 지정하기 때문에 군집 개수가 타당한지, 군집이 잘 나누어졌는지에 대한 검토가 필요하다. 일반적으로 동일한 자료에서 다른 변인들을 기준으로 지정된 군집으로 구분했을 때 결과가 유사한지 비교하는 방법과 동일한 자료를 임의로 두 부분으로 구분하여 독립적으로 군집분석을 실시하여 결과를 비 교하는 방법이다(김기영 외, 1990). 기존 자료를 짝수번(Sample A)과 홀수번(Sample B)로 구분하여 5개 군집으로 분류한 결과 기존 분석 결과와 유사한 값이 도출되었으며 ANOVA 분석 결과 통계적으로 모두 유의한 결과가 도출되었다. 따라서 5개 군집으로 구분한 결과를 소프트웨어 개발자의 전문성 발달 수준 군집으로 사용해도 적합하다고 볼 수 있다.

Cluster 개수 Cluster 구분 Sample 중앙값 F검증

5

1

A

1.31

.000

2 2.10

3 3.15

4 3.59

5 4.13

1

B

1.50

.000

2 2.39

3 3.01

4 3.48

5 4.10

<표 Ⅳ-28> 응답한 소프트웨어 개발자의 전문성 등급의 군집분석 유의도 검사

전문성 발달 수준 군집별 중심값을 기준으로 등급화한 결과의 정규성을 검증하면 다음과 같다.

[그림 Ⅳ-1] 군집별 빈도에 대한 정규성 검증

3) 전문성 발달 수준의 등급화 및 명명화

군집분석 결과로 5개의 집단이 도출되었다. Dreyfus & Dreyfus(1980)이 제시한 전 문성 발달과정 5단계를 기초로 조사도구를 구성하여 소프트웨어 개발자가 갖춰야하는 전 문성 구성요소를 5단계 리커트 척도로 측정하였다. 전문성 발달 수준은 Dreyfus &

Dreyfus(1980)의 결과와 동일하게 5개의 집단으로 구분되며, 이 결과는 통계적으로 나 타한 것으로 나타났다.

하지만 군집별 중심점은 cluster 1의 경우 1.60, cluster 2는 2.38, cluster 3은 2.97, cluster 4는 3.47, cluster 5는 4.13으로 나타났다. cluster 1의 경우 1.60으로 1 점대로 가장 낮은 수준인 Cluster 1(초급개발자)로 결정할 수 있으며, cluster 2의 경우 2.38 수준으로 2점대로 Cluster 1(초급개발자)보다 높은 Cluster 2(중급개발자)로 결정 할 수 있다. cluster 3의 경우, 2.97로 3에 매우 근접하므로 Cluster 3(고급개발자)로 결정할 수 있으며, cluster 4는 3.47로 cluster 3과 5의 중간 정도 점수이나 cluster 4 에 해당하는 표본수가 147명으로 높으므로 cluster 3과 다른 집단으로 구분해도 무방할 것으로 판단하였다. 이에 따라 cluster 4는 Cluster 4(특급개발자)로 결정하였으나,

cluster 5는 4.13으로 4에 가까운 점수라 Dreyfus & Dreyfus(1980)가 최고 전문가 수준으로 제시한 수준으로 보기에는 어려움이 있었다. 따라서 cluster 5도 Cluster 4(특 급개발자)로 보았다.

노임단가 등급에서 명명한 초급기술자, 중급기술자, 고급기술자, 특급기술자, 기술사와 Dreyfus & Dreyfus(1980)이 제시한 초보자, 고급입문자, 능숙자, 숙련가, 전문가를 바 탕으로 군집분석 결과를 바탕으로 전문성 발달 수준의 평균에 따라 명명하면 다음과 같

노임단가 등급에서 명명한 초급기술자, 중급기술자, 고급기술자, 특급기술자, 기술사와 Dreyfus & Dreyfus(1980)이 제시한 초보자, 고급입문자, 능숙자, 숙련가, 전문가를 바 탕으로 군집분석 결과를 바탕으로 전문성 발달 수준의 평균에 따라 명명하면 다음과 같