이 연구는 서울시에 위치한 대학상담실에 학업문제로 내방한 대학생들에게 개별 설문을 진행하였다. 연구에 참여했던 학생들은 남학생 80명(44.7%) 여학생 99명(55.3%), 총 179명이며, 학년 구성은 1학년 45명(25.1%), 2학년 42명(23.5%), 3학년 54명(30.2%), 4학년 25명(14%), 그리고 미기재 13명(7.3%)이었다. 전공대학에 따라서는 문과대학 30명(16.7%), 공과대학 26명(14.5%), 경영대학 24명(13.4%), 사범대학 22명(12.3%), 정경대학 22명(12.3%), 생명과학대학 13명(7.3%), 생명환경과학대학 12명(6.7%), 보건과학대학 10명(5.6%), 이과대학 6명(3.4%), 기타대학 14명(7.8%)으로 나타났다.

지연동기

대학생의 학업지연행동을 하게 되는 동기를 측정하기 위하여, 윤재호(2011)의 지연동기 척도 질문지(Procrastination Motives Scale: PMS)를 실시하였다. 이 질문지는 지연동기를 걱정 지연동기, 낙관 지연동기, 그리고 반항 지연동기 의 세 가지 하위요인으로 나누어 측정하였다. 이 연구에서는 걱정 지연동기에 대해 묻는 5문항 (예: 내가 일을 잘 해낼 수 있을까 하는 생각에 일을 시작하거나 끝내는 것이 어렵다.), 낙관 지연동기를 측정하는 5문항(예: 이번에 못한 일은 다음에 마저 하면 될 거라 생각한다.), 마지막으로 반항 지연동기에 대한 5문항(예: 내가 싫어하는 사람들이 시킨 일은 마감 시간을 넘기는 경우가 많다.)으로, 총 15문항으로 지연동기를 측정하였다. 응답자는 각 문항을 1(전혀 아니다)부터 5(매우 그렇다)까지의 Likert 5점 척도에 응답하였다. 각각의 하위요인 모두 측정점수가 높을수록 해당 지연동기가 높은 것을 의미한다. 윤재호(2011)는 전체 척도의 문항내적일치도 계수(Cronbach’s alpha)를 .76으로, 하위 요인별로는 걱정요인 .82, 낙관요인 .72, 반항요인 .70으로 보고하였다. 본 연구에서는 전체 신뢰도는 .83이며, 걱정요인 .82, 낙관요인 .74, 반항요인 .77으로 보고되었다.

자기조절

본 연구에서 사용한 자기조절 측정문항은 Costa와 McCrae(1992)가 성격 5요인 이론에 근거하여 제작한 NEO-PI-R의 하위요인인 성실성(Conscientiousness: C)의 세부하위요인 중 자기조절(C5) 개념을 측정하는 척도이다. 자기조절은 과업이 지루하고 주위를 끄는 다른 유혹들이 있더라도 끝까지 과업을 완성하는 능력을 의미한다. 본 연구에서는 홍상황과 김영환(1998)이 번안한 8개의 문항을 사용하였다. 검사의 반응양식은 1(전혀 아니다)부터 5(매우 그렇다)의 Likert 5점 평정척도이며, 8문항 중 4문항은 역문항으로 구성되어 있다. 문항의 예로는 ‘나는 일의 진도를 잘 조절해서 정해진 시간 내에 일을 완수한다.’가 있다. 점수가 높을수록 자신에게 주어진 일을 끝까지 완수하는 경향이 있음을 의미한다. 홍상황과 김영환(1998)에서는 내적 일치도는 .78이었으며, 본 연구에서의 검사의 Cronbach’s alpha 계수도 .77로 나타났다.

학업지연행동 (Aitken Procrastination Inventory)

대학생의 학업지연행동을 측정하기 위해 Aitken(1982)의 Aitken Procrastination Inventory(API)의 학업지연행동 척도를 박재우 등(1998)이 번안한 것을 사용하였다. 이 척도는 자기보고식 척도로 1점 ‘전혀 아니다’에서 5점 ‘매우 그렇다’로 응답하는 Likert식 5점 척도로 구성되어 있다. 학업지연행동은 과제를 완성하는 것을 미루는 경향성을 의미한다. 문항의 예로는 ‘나는 해야 할 일이 있다는 것을 알아도 그 일을 바로 시작하고 싶지가 않다.’가 있으며, 점수가 높을수록 대학생활 전반에 걸쳐 학업지연행동을 많이 함을 의미한다. 한편 본 척도를 번안한 박재우 외(1998)의 연구에서 신뢰도가 .59로 낮게 나타났다. 따라서 문항 중 학업 이외의 상황에서 지연행동을 측정하는 문항과(예: ‘나는 도서관에서 빌린 책을 기간 내에 반납하려고 신경쓴다’, ‘나는 약속이나 모임에 자주 늦는다’ 등) 신뢰도를 저해하는 문항을 제거하고 전문가와의 검토과정을 통해 내용타당도가 확인된 총 10문항으로 학업지연행동을 측정하였다(이상민, 손승현, 2011). 총 10문항으로 수정된 척도는 Cronbach’s alpha 계수가 .78로 나타났다. 본 연구에서의 내적 합치도 계수는 .87로 나타났다.

본 연구에서는 먼저, SPSS 18.0을 사용하여 변수들의 평균과 왜도와 첨도를 검토하였다. 결측치(Missing Data)를 처리하는데 있어서는 EM알고리즘(Expectation Maximization)을 사용하였다. EM알고리즘은 회귀방정식에 의해 예측된 값으로 결측치가 대체되는 Expectation 단계와 대치된 데이터를 기반으로 최대우도추정을 하는 Maximization 두 가지 단계를 무한으로 반복하여 결측치를 대체할 값을 얻는 방법이다(Kline, 2010). 다음으로, 변수들 간의 관계를 알아보기 위하여 걱정, 낙관, 반항의 세 가지 지연동기와 자기조절, 학업적 학업지연행동의 상관관계와 이들 각각의 표준편차를 살펴보았다. 그 후 자기조절이 지연동기와 학업지연행동의 관계를 매개하는 매개모형(mediator model)을 설정하고, Amos 18을 이용한 구조방정식모형(structural equation modeling, SEM) 분석을 실시하였다. 구조방정식모형 분석은 이론적 구조모형이 경험적 자료에 적합한지를 검증하고, 잠재변수가 두 개 이상의 측정변수들 을 포함한 경우에 측정오차를 제거한 상태에서 잠재변수들의 관계를 파악하며, 매개효과의 유의도를 검증하는데 유용한 방법이다(Kline, 2010).

구조방정식모형을 실시하기 위해서 측정변수를 설정하는 데 있어서는 문항꾸러미 방법을 사용하였다. 만약 잠재변인을 구성할 때 개별 문항 모두를 측정변인으로 사용한다면, 너무 많은 모수를 추정해야 하므로 큰 표본을 요하며 다변량 정규분포를 위반할 가능성이 높아진다는 문제를 야기하게 된다(Bandalos, 2002; Bagozzi & Edwards, 1998). 그러므로 문항 꾸러미를 제작하여 자료를 분석하면 자료의 정규성도 확보할 뿐 아니라 적합도 지수를 향상시킬 수 있다는 장점이 있으므로(Bandalos, 2008), 본 연구에서도 각각의 잠재변인을 구성할 때 문항꾸러미를 사용하였다. 자기조절과 학업지연행동은 단일요인으로 구성된 잠재변인이므로 문항 꾸러미(item parceling) 방식을 적용하여 각 잠재변인에 대한 각각 3개의 문항꾸러미를 구성하였다. 이를 위해, 각 변인별로 단일요인을 지정한 탐색적 요인분석을 실시한 후, 각 꾸러미가 잠재변인에 동일한 요인부하량을 갖도록 문항들을 묶어서 3개의 꾸러미에 할당하였다. 지연동기의 각 요인에 대해서는 문항수가 적은 것을 고려하여 각각 2개의 문항꾸러미를 사용하여 측정변수를 구성하였다.

모형의 검증에 있어서 모든 통계값의 유의도는 p< .05 수준에서 검증하였으며 모형의 적합도 지수를 고려하여 모형을 평가하였다. 적합도 평가는 검증이 상대적으로 표본의 크기에 영향을 많이 받는다는 단점이 있기 때문에 TLI(Tucker Lewis Index)와 CFI(Comparative fit index), RMSEA(Root mean square error of approximation)를 검토하였다. 이들은 모형의 설명력과 더불어 간명성까지 고려하는 적합도 지수이다. 홍세희(2000)의 기준에 따라 TLI와 CFI는 .90 이상, RMSEA는 .10 미만일 때 수용할 수 있는 수준의 적합도인 것으로 평가하였다.

걱정동기, 낙관동기 및 반항동기와 자기조절, 학업지연행동의 관계를 검증하기 위해 기술통계를 실시하였다. 각각의 측정변수들의 상관과 평균, 표준편차 및 왜도와 첨도를 산출하여 표 1에 제시하였다. 먼저, 구조방정식 모형을 분석하기에 앞서 각 변수의 정규분포성 검증을 실시하기 위하여 왜도와 첨도를 검토하였다. Kline(2010)에 의하면 왜도가 절대값 3.0보다 크거나 첨도가 절대값 8.0보다 크면 변수의 정상성에 문제가 있는 것으로 간주한다. 이 연구에서 측정한 각각 변수의 첨도의 절대값은 최소값 .00에서 최대값 .47사이로 나타나 첨도의 정상성 기준을 충족하여 정규분포성에 문제가 없는 것으로 나타났다. 왜도의 경우에도, 최소 절대값 .02에서 최대 절대값 .61사이로 정규분포 기준이 충족되었다.

다음으로 각각의 변인들 사이의 상관을 측정한 결과, 모든 변인 간 서로 유의한 상관관계가 나타났다. 문수백(2009)은 잠재변인 간 상관관계수가 .85를 넘으면 다중공선성 문제가 있을 수 있다고 하였다. 본 연구에서는 상관계수의 최소 절대값 .19에서 최대 절대값 .69으로 나타나 다중공선성 문제가 없는 것으로 나타났다. 각각 변인들의 상관분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 지연동기-걱정, 지연동기-낙관, 지연동기-반항과 학업지연행동 간에는 유의한 정적상관이 나타났으며 지연동기의 모든 하위 변인이 높을수록 학업지연행동 수준이 높다는 결과를 보였다. 둘째, 지연동기의 모든 하위변인과 자기조절과의 부적 상관이 나타났다. 셋째, 자기조절이 낮을수록 학업지연행동이 높다는 결과가 나타났다. 이에 지연동기와 학업지연행동과의 관계에서 자기조절의 매개효과를 가정할 수 있었다.

본 연구에서 설정한 매개모형을 검증하기 위해 전체 모형의 검증을 실시하였다. 전체 모형의 적합도는 표 2에 제시하였다. 연구모형(그림 2)의 적합도는 χ이 p < .001 수준에서 81.336(df = 44), TLI가 .946, CFI가 .964, RMSEA가 .069 (신뢰구간 .045 ~ .092) 으로 나타났다. 전반적으로 보통 이상의 좋은 적합도를 보여주어 지연동기가 학업지연행동에 영향을 미치는 데 있어 자기조절이 매개하는 전체 모형이 적합한 것으로 나타났다. 따라서 가설 1이 지지되었다.

연구모형의 각 경로계수에 대한 검증 결과는 표 3에 제시하였다. 각 경로별 검증 결과는 다음과 같다. 지연동기와 자기조절과의 관계에서는 낙관동기의 자기조절에 대한 경로계수와(β= -.34, p< .001), 걱정동기의 자기조절에 대한 경로계수(β= -.54, p< .001)는 유의하였고, 반항동기의 자기조절에 대한 경로계수는 유의하지 않았다(β=-.09, p= .413). 즉, 낙관동기와 걱정동기가 각각 높을수록 자기조절이 잘 되지 않는 것으로 나타났다. 지연동기와 학업지연행동과의 관계에서는 걱정동기의 학업지연행동에 대한 경로계수(β=-.13, p= .25)는 유의하지 않았으나, 반항동기의 학업지연행동에 대한 경로계수(β=.19 p< .05)와 낙관동기의 학업지연행동에 대한 경로계수는 유의하게 나타났다( = .33 p< .001). 즉, 반항동기와 낙관동기가 높을수록 직접적으로 학업지연행동을 하도록 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 자기조절의 학업지연행동에 대한 경로계수는(β= -.61, p< .001) 유의하였다. 즉, 자기조절이 되지 않을수록 학업지연행동을 많이 한다는 것이다.

표준화 계수(β)를 통해 상대적인 영향력을 살펴보면 다음과 같다. Kline(2010)은 표준화 경로계수의 절대값이 .10 보다 적으면 효과가 작고 .10에서 .50 사이이면 효과가 중간정도이고 .50 이상의 절대값을 보이면 큰 효과라고 하였다. 첫째, 지연동기가 자기조절에 미치는 영향에 대해서 중간 정도의 효과를 미치는 낙관동기(β= -.34)에 비해 걱정동기(β= -.54)는 자기조절에 큰 영향을 미치고 있다는 것을 알 수 있다. 둘째, 지연동기가 학업지연행동에 미치는 영향에 대해서 낙관동기(β= .33)는 반항동기(β= .19)에 비해 상대적으로 더 영향을 미치는 것으로 나타났다.

본 연구에서는 각각의 지연동기와 학업지연행동 사이에서 자기조절의 매개효과가 유의한 수준인지 검증하고자 한다. 매개효과 검증의 결과는 표 4에 제시하였다. 매개효과의 유의성을 검증하기 위하여 부트스트랩핑(Bootstrapping) 분석을 실시하였다. 부트스트랩핑은 기존의 매개효과 검증이 가질 수 있는 간접효과의 표준오차를 부트스트랩을 이용하여 추정하는 방법으로, 간접효과에 대한 신뢰구간을 설정하여 그 구간에 0이 포함되지 않으면 통계적으로 유의미한 것으로 보는 방법이다(홍세희, 2000). 반복적인 경험적 표본추출을 하는 부트스트랩핑의 경우, 간접효과가 정상분포를 이루어야 한다는 가정을 우회하게 된다는 장점이 있다(서영석, 2010; Yung & Bentler, 1996). 또한, 부트스트랩핑을 계속하면 안정된 모수추정치를 구할 수 있으며 표준오차가 줄게 된다(김계수, 2010). 때문에 매개경로의 유의미성을 Sobel 검증보다 더욱 민감하게 검증할 수 있다는 장점이 있다(Shrout & Bolger, 2002). 본 연구에서 신뢰구간 95%에서 부트스트랩핑 방법으로 간접효과의 유의도를 검증한 결과 걱정동기와 낙관동기의 경우 95% 신뢰구간이 0을 포함하지 않아 매개효과가 유의한 것으로 나타났다. 한편, 반항동기의 경우에는 95% 신뢰구간이 0을 포함하여 매개효과가 유의하지 않은 것으로 나타났다. 따라서 가설 2, 가설 3은 지지되었고, 가설 4는 기각되었다.

경로계수 결과와 간접효과 결과를 종합해보면, 반항동기는 학업지연행동에 대해 직접적( = .19)으로만 영향을 주는 것으로 나타났다. 걱정동기는 학업지연행동에 대해 자기조절을 통해 간접적(β= .34)으로만 영향을 미치는 완전매개 모형인 것으로 나타났다. 즉, 걱정동기의 영향력이 자기조절을 거쳐 최종적으로 학업지연행동에 이른다는 것이다. 한편, 낙관동기는 학업지연행동에 대해 직접적(β= .33)으로도 영향을 미치고 자기조절을 통해 간접적(β= .19)으로도 영향을 미치는 부분매개 모형인 것으로 나타났다. 즉, 낙관동기의 영향력이 학업지연행동에 직접 이를 뿐 아니라 자기조절을 거쳐 이르게 되기도 하는 것이다. 이때, 낙관동기가 자기조절을 통해 학업지연행동에 미치는 영향보다 직접적으로 학업지연행동에 미치는 영향이 더 크게 나타났다.

본 연구는 학업문제로 상담실에 내방한 학생들을 대상으로 지연동기와 학업지연행동과의 관계를 살펴보며 그 관계를 설명하는 매개변인을 찾고자 하였다. 선행연구 결과들을 토대로 하여 지연동기의 세 가지 요인인 걱정, 낙관, 반항이 실제 학업지연행동에 얼마나 영향을 미치는지 상대적인 영향력의 크기를 알아보았으며, 자기조절을 매개변인으로 설정하여 지연동기의 걱정, 낙관, 반항 세 가지 요인과 자기조절, 학업지연행동 간의 구조적 관계를 알아보고자 하였다.

본 연구 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 지연동기의 하위요인인 낙관, 걱정, 반항과 자기조절은 모두 학업지연행동과의 상관이 유의한 것으로 나타났다. 따라서 낙관, 걱정, 반항동기 및 자기조절은 모두 학업지연행동을 설명하는 유의한 변인이라고 할 수 있다. 둘째, 구조모형 검증 결과, 자기조절이 지연동기와 학업지연행동사이의 관계를 매개하는 것으로 나타났다. 걱정 동기의 경우, 자기조절을 통한 간접효과만이 유의하였으며, 낙관동기의 경우 자기조절을 통한 간접효과 뿐 아니라 직접효과 모두 유의하게 나타났다. 한편, 반항동기는 학업지연과 직접효과만 존재하였으며, 자기조절을 통한 간접효과는 유의하지 않게 나타났다.

본 연구의 의의와 시사점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 걱정동기의 경우, 자기조절이 걱정동기와 학업지연행동과의 관계를 매개하는 것으로 나타났다. 다시 말해 걱정이 많아서 학업지연행동을 하게 되는 사람들의 경우, 걱정 자체보다는 자기조절의 어려움으로 인해 학업지연행동을 하게 된다는 것이다. 걱정동기의 문항을 살펴보면 “내가 일을 잘 해낼 수 있을까 하는 생각에 일을 시작하거나 끝내는 것이 어렵다”등 과제에 착수했을 때에 실패할 가능성에 대한 두려움을 반영한다. Steel(2007)의 메타연구에 따르면 실패에 대한 공포가 지연에 미치는 효과크기(ρ= .21)로 Cohen(1992)에 의하면 중간보다 이하의 다소 낮은 효과크기를 보인다. 이를 뒷받침하는 근거로서 Haycock(1993)과 Briody(1980)의 연구에서 지연의 이유로 실패공포를 지목한 피험자는 각각 16%, 7%정도밖에 없었다고 나타났다. 이러한 결과는 실패에 대한 공포가 클수록 학업지연 행동을 하기도 하지만 한편으로 실패에 대한 공포가 크기 때문에 오히려 미리 준비하며 학업지연행동을 하지 않기도 한다는 것을 의미한다. 본 연구결과에서도 걱정동기와 학업지연행동과의 상관은 표 1에서와 같이 정적으로 나타나지만 매개변인으로 자기조절을 추가한 후에는 두 변인간의 직접적인 관계가 유의하지 않은 것으로 나타났다. 걱정동기가 높은 학생이 지연과 관련된 학업문제를 가지고 상담실에 찾아오는 경우, 왜곡된 사고와 걱정의 실현가능성에 대한 현실검증(예: 인지적 접근) 을 통하여 걱정을 줄이며 지연을 막고자 하는 개입보다는, 자기조절을 높일 수 있는 학업기술에 기반한 개입(집중력 향상, 메타인지 활성화, 시간관리 전략, 바로 행동하는 습관형성 등)을 통해 걱정되는 상황을 막기 위한 대비를 함으로써 학업지연행동을 막거나 줄이는 데에 중요한 역할을 한다는 것이다.

둘째, 낙관동기의 경우, 자기조절을 통한 학업지연행동에 대한 간접효과와 학업지연행동에 대한 직접효과 모두가 유의한 것으로 나타났다. 이 결과는 낙관동기가 높은 경우, 자기조절의 어려움으로 학업지연행동을 보이는 것일 수도 있지만 낙관동기 그 자체만으로도 학업지연행동을 할 가능성이 높다는 것을 의미한다. 낙관동기가 높은 학업지연행동자의 경우, 걱정동기가 높은 학업지연 행동자에 대한 개입처럼 자기조절을 높이는 방식 뿐 아니라 낙관동기를 바꾸는 데에 직접 영향을 주는 개입이 필요하다. 낙관동기에 해당하는 문항들을 보면 “어떻게든 잘 되겠지”, “다음에 마저 하면 된다”, “언젠가 해낼 수 있을 것이다” 등 자신의 능력에 대한 믿음과 과제완수를 느긋하게 생각하는 특성이 나타난다. 이는 Lay(1987)가 구분한 낙관적 학업지연행동 유형과도 비슷한 특성을 보인다고 할 수 있겠다. 낙관적 특성으로 학업지연행동을 하게 되는 경우, 실제 과업수행에서는 실패를 경험하더라도 자신이 스스로 과업을 완수할 능력이 있다고 믿으며, 긍정적인 결과를 얻을 수 있을 것이라고 생각하여 실제 과업완수에 필요한 시간을 과소추정하는 경향을 보인다. 따라서 이에 대한 개입으로 현재 진행 상황과 앞으로의 과제 완수 가능성을 객관적으로 평가할 수 있도록 조력하는 것이 필요하다. 또한 마감기간을 항상 염두에 두고 일을 진행할 수 있도록 달력이나 스케줄러를 사용하여 남은 시간에 대한 현실적인 인식을 가질 수 있도록 돕는 것이 필요하다.

셋째, 반항동기의 경우, 표 1에서 나타난 바와 같이 반항동기 자체와 학업지연행동과의 상관은 유의하였다. 하지만 연구모형에서처럼 걱정동기, 낙관동기 등 다른 지연동기 및 자기조절과 함께 학업지연행동을 예측하였을 때 자기조절을 통해 학업지연행동을 예측하는 간접경로와 학업지연행동에 대한 직접 경로 모두 유의하지 않게 나타났다. 이는 반항동기가 다른 지연동기와 함께 모형에 투입되었을 때 나머지 지연동기의 영향에 의하여 학업지연행동에 단독으로 미치는 영향이 적게 나타났다는 것으로 해석할 수 있다. Ferrari와 Emmons(1994)의 연구에서도 복수를 하고자 하는 의도와 학업지연행동은 작은 정도의 상관 또는 유의하지 않은 결과를 보였다. 따라서 과제를 시킨 사람에 대한 반발로 학업지연행동을 보이게 되는 경우, 반항동기와 함께 또 어떤 지연동기를 가지고 있는지를 살펴보는 것이 개입방법을 설정하는 데 중요할 것이다. 반항동기와 함께 걱정동기를 가진 경우와 반항동기와 낙관동기를 함께 가진 학생의 경우, 이러한 학생의 학업지연행동을 이해하기 위한 접근방법에 대해서도, 개입방법에 대해서도 각각 다른 방식으로 이루어져야 한다는 것이다. 종합해보면, 개인이 보이는 학업지연행동을 이해하기 위해서는 실제로 학업지연행동을 얼마나 보이는지 측정하는 것도 중요하지만, 그와 함께 학업지연행동을 하게 만드는 기저동기가 무엇인지를 알아보는 것이 필요하다.

한편, 이 연구를 일반화하기에는 몇 가지 제한점이 남아있다. 본 연구의 한계와 추후 연구를 통해 보완될 점은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 상담실에 내방한 학생들을 대상으로 하였다. 따라서 상담실에 내방하지는 않았지만, 학업지연행동을 보이는 일반인에 대해서 까지 이 연구의 결과를 일반화하는 데에는 한계가 있다. 추후 연구에서는 학업지연행동을 보이는 일반인과 임상군 모두를 대상으로 하여 다집단분석을 통해 동일성을 검증하는 연구를 한다면 의미 있는 작업이 될 것이다.

둘째, 본 연구에서 지연동기 및 학업지연행동을 측정한 방식이 자기보고식 설문이므로 실제 개인이 보이는 지연동기의 정도 및 학업지연행동의 빈도와 차이를 보일 가능성이 존재한다. 자기보고식 설문은 자신의 행동에 대한 자기평정이기 때문에 실제보다 과장하거나 축소하여 보고할 가능성이 있다. 따라서 실제 빈도를 측정할 수 있는 객관적인 지표가 필요하다. 김환(1998)의 연구에서는 과제제출의 시기에 따라서 학업지연행동을 측정하였다. 이와 같이 개인의 주관을 배제한 측정방식을 사용하게 되면 보다 객관적인 연구결과를 얻는데 기여할 것이다.

셋째, 본 연구에서는 지연동기, 자기조절, 학업지연행동에 관해 모두 동시에 측정한 자료에 기반을 두어 분석을 수행하였다. 이러한 횡단적 자료로는 변수들의 시간적 선후관계 또는 인과관계를 알아볼 수 없다는 한계가 있다. 지연동기가 학업지연행동에 미치는 시간적 효과를 알아보기 위해서는 여러 번의 측정시기를 두고 자료를 수집하여 분석하는 종단적 연구가 필요하다.

이와 같은 본 연구의 한계에도 불구하고 본 연구의 의의는 다음과 같다. 첫째, 학업에 대한 걱정은 그 자체로 학업지연행동과 관련이 있는 것이 아니라, 걱정으로 인해 자기조절이 흐트러지게 될 때 학업지연행동을 하게 될 가능성이 높다. 따라서 학업에 대한 걱정을 많이 하는 학생들의 경우, 걱정을 하더라도 자신이 계획했던 공부일정에 맞추어 일정하게 공부함으로써 학업을 지속적으로 수행할 수 있도록 상담자가 조력하는 것이 중요할 것이다. 둘째, 기존의 학업지연행동 관련 연구는 학업지연행동을 측정하거나 학업지연행동을 하는 이유를 유형화 하고 유형별 특징을 살펴보는 시도를 하였으나, 학업지연행동을 하게 되는 동기가 실제 학업지연행동으로 이어지는 과정을 설명하지 못하였다. 본 연구는 동기와 행동 간의 연결고리를 찾는 것에 초점을 두었다는 점에서 학업지연행동에 대한 상담적 개입에 중요한 의미를 시사한다. 셋째, 선행연구에서 나타난 지연동기의 각 유형이 구분되는지 입증하고, 지연동기 각각에 대한 실천적 개입 방안을 제안하였다는 점이다. 앞서 언급했듯이 지연동기를 보이는 학생이 상담실에 내방한 경우, 지연동기의 각 유형에 따라 자기조절이 학업지연행동에 미치는 영향이 다르다는 점을 토대로 유형별 맞춤형 개입 및 효과적인 상담방안을 제시할 수 있을 것이다.