랜덤 포레스트를 활용한 고등학생의 진로개발역량 예측변수 탐색
Exploring Predictors Affecting Career Development Competence of High School Students using Random Forest
0
조회
0
다운로드
20
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구는 고등학생의 진로개발역량 수준을 파악하고, 진로개발역량 예측변수를 탐색하고자 수행되었다. 이를 위해 『초·중등 진로교육 현황조사 2019』자료에 머신러닝 기법인 랜덤 포레스트(random forest)를 적용하여 분석을 수행하였다. 특히, 학교 유형(일반고, 특목고, 특성화고)에 따라 진로개발역량 하위요인(자기이해와 사회성, 직업이해, 진로탐색, 진로설계와 준비도)에서 도출된 주요 예측변수에 차이가 있는지 탐색하였다. 분석결과, 네 개의 진로개발역량 하위요인에서 특목고 학생은 가장 높은 수준을 보인 반면, 특성화고 학생은 가장 낮은 수준을 보였다. 둘째, 랜덤 포레스트 분석에 포함된 316개 변수 중 총 59개의 변수(학생변수 45개, 부모변수 2개, 학교변수 12개)가 네 개의 진로개발역량 하위요인에서 중요도 지수 상위 30위에 한 번 이상 선택되었다. 구체적으로,‘학습동기’,‘도전정신’,‘학습태도’는 학교 유형과 진로개발역량 하위요인에 관계없이 중요도 지수가 높게 나타났다. 또한 선행연구와 같이 ‘학교나 외부 기관에서의 진로활동 및 체험’,‘학교생활’,‘흥미와 적성 및 희망직업(꿈)’,‘학교 및 학과 선택’,‘공부(학습)와 성적에 대한 부모와의 대화 빈도’도 주요 변수로 선택되었다. 이 외에도‘교직경력’,‘재적 학생 수’,‘창의적 체험활동 전체 시수’,‘월 평균 학생 진로상담 횟수’,‘직업인 특강・멘토링(강연형・대화형) 실시 횟수’,‘학부모 대상 연수(진로아카데미 등) 연간 학부모 참여 인원’,‘진로체험처 수-청소년 및 시민단체’ 등 학교변수가 새롭게 선택되었다. 마지막으로 연구결과를 바탕으로 고등학생 진로개발역량 증진을 위한 방안을 논의하였다.
Abstract
The purpose of this study was to explore the levels of career development competence and to explore variables affecting career development competence of high school students. To do this, Random Forest was applied to “Korea Career Education Survey 2019”. Specifically, this study compared similarities and differences among main predictors according to school types (i.e., general high school, special-purpose high school, and vocational high school) and 4 different sub-scales of career development competence (i.e., ‘self-understanding and social competence’, ‘job understanding’, ‘career exploration’, and ‘career design and preparation’). As results, first, special-purpose high school students showed the highest level while vocational high school students showed the lowest level across 4 sub-scales of career development competence. Second, the Random Forest analysis revealed a total of 59 (45 student, 2 parent and 12 school) variables among 315 variables were ranked at least once in the top 30 in the importance index across 4 sub-scales of career development competence. Specifically, academic motivation, challenging spirit and learning attitude were predictors with relatively higher importance index across all school types and sub-scales of career development competence. Several school variables were newly selected as main predictors affecting career development competence. Lastly, the implications for cultivating career development competence of high school students were discussed.
참고문헌 (29)
- 고재성, "전문계 고교생의 진로개발역량과 관련 변인", 進路敎育硏究, 23(1), pp.1~19 (2010), 한국진로교육학회
- 교육부, "「진로교육법 시행령」 제정 -초중등 진로전담교사 배치, 진로체험 중심 교육과정 운영 등 체계적이고 중장기적인 진로교육 발전 기반 마련-", 교육부 보도자료, ~ (2015)
- (2016~2020), "교육부", 교육부, ~ (2016)
- 김소라, "고등학생 진로개발역량에 있어서의 부모의 역할", 進路敎育硏究, 30(4), pp.27~48 (2017), 한국진로교육학회
- 김영식, "머신러닝 기법을 활용한 사교육 참여 예측 모형 탐색", 교육재정경제연구, 28(3), pp.29~52 (2019), 한국교육재정경제학회[DOI]
- 김재희, "고등학생의 창업교육활동 참여가 진로개발역량에 미치는 영향", 한국창업학회지, 13(2), pp.218~242 (2018), 한국창업학회
- 김태진, "랜덤포레스트를 이용한 모기업의 하향 거래처 기업의 분류: 자동차 부품산업의 가치사슬을 중심으로", 한국전자거래학회지, 23(1), pp.1~22 (2018), 한국전자거래학회[DOI]
- 2018 한국교육종단연구중학생의 교육경험과 교육성과(Ⅲ) : 10년 주기 코호트 간 비교, "남궁지영", 한국교육개발원, ~, pp.연구보고 RR 2018-02 (2018)
- 노민정, "Group Mnet 기계학습 기법을 이용한 고등학생의 진로개발역량 관련 변수 탐색", 직업능력개발연구, 23(2), pp.83~109 (2020), 한국직업능력연구원
- 박소영, "머신러닝 기법을 적용한 기업 구성원의 직무만족 및 조직몰입에 영향을 미치는 요인 탐색", 교육학연구, 57(4), pp.183~213 (2019), 한국교육학회[DOI]
- 선곡유화, "고등학생의 진로개발역량과 진로교육 경험, 부모지지 및 자기주도 학습의 구조적 관계", 進路敎育硏究, 33(2), pp.133~155 (2020), 한국진로교육학회
- 손윤희, "랜덤 포레스트를 활용한 읽기소양 수준에 따른 집단 결정요인 분석: PISA 2018 자료를 중심으로", 아시아교육연구, 21(1), pp.191~215 (2020), 교육연구소[DOI]
- 신용주, "일반고등학생의 진로개발역량 구성요인 간에 나타나는 구조적 관계", 進路敎育硏究, 32(4), pp.249~262 (2019), 한국진로교육학회
- 오정숙, "진로진학상담교사의 역할과 직무에 대한 인식: 중요도와 실행도를 중심으로", 進路敎育硏究, 27(2), pp.41~64 (2014), 한국진로교육학회
- 기계학습(Machine Learning)기반사회보장 빅데이터 분석 및 예측모형 연구, "오미애", 한국보건사회연구원, ~, pp.연구보고서2017-46 (2017)
- 유진은, "랜덤 포레스트: 의사결정나무의 대안으로서의 데이터 마이닝 기법", 교육평가연구, 28(2), pp.427~448 (2015), 한국교육평가학회
- 이기정, "랜덤 포레스트를 활용한 장애인 취업 예측 모형: 취업 여부 및 정규직 취업을 중심으로", 장애와 고용, 29(3), pp.145~165 (2019), 한국장애인고용공단 고용개발원
- 인효연, "중고등학생의 진로개발역량 잠재프로파일 분류와 예측요인", 상담학연구, 21(2), pp.35~58 (2020), 한국상담학회
- 2017년도 진로교육센터 운영 사업(Ⅳ) : 초·중등 진로교육 현황조사(2017), "장현진", 한국직업능력개발원, ~, pp.수탁사업 2017-02-4-1 (2017)
- 조영아, "고등학생의 진로개발역량과 진로준비행동 및 사회적 지지의 관계", 농업교육과 인적자원개발, 45(4), pp.53~77 (2013), 한국농·산업교육학회
- 진로교육 정책의 성과와 추진 방향, "최동선", 한국직업능력개발원, ~ (2008)
- 최윤정, "진로진학상담교사의 진로상담 수행 역량 및상담자 발달 수준과 직무역할: 자가평가를 중심으로", 進路敎育硏究, 29(3), pp.23~45 (2016), 한국진로교육학회
- 한정현, "고등학교 유형별 진로성숙도에 영향을 미치는 환경체계 요인 분석", 직업능력개발연구, 21(3), pp.1~38 (2018), 한국직업능력연구원[DOI]
- Breiman, L., "Random forests", Machine Learning, 45(1), pp.5~32 (2001)
- Bryant, B. K., "Parenting in relation to child and adolescent vocational development", Journal of Vocational Behavior, 69(1), pp.149~175 (2006)
- Rodriguez-Galiano, V., "Machine learning predictive models for mineral prospectivity : An evaluation of neural networks, random forest, regression trees and support vector machines", Ore Geology Reviews, 71, pp.804~818 (2015)
- Liaw, A., "Classification and regression by random forest", R News, 2(3), pp.18~22 (2002)
- Park, J. H., "Determinants of adolescents’career development competencies in junior secondary schools of South Korea", International Journal for Educational and Vocational Guidance, 18(1), pp.1~25 (2018)
- van Buuren, S., "Package ‘mice’" (2020), Computer software
