본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

Elastic Net을 활용한 특성화고 졸업생의 대학 진학 관련 변인 탐색

Exploring Variables on College Entrance among Vocational High Schools Graduates using Elastic Net

이영민|장하연
한국직업교육학회|2022.08|직업교육연구 (The Journal of Vocational Education Research)|제41권 제4호|pp. 45-66|DOI https://doi.org/10.37210/JVER.2022.41.4.45

0

조회

0

다운로드

6

인용

0

참고문헌

키워드

한국교육고용패널Korean Education & Employment Panel특성화고대학 진학College EntranceVocational High SchoolsElastic NetPenalty Regression패널티 회귀
주제분류교육학

초록

본 연구의 목적은 특성화고 졸업생의 대학 진학에 영향을 미치는 변인은 무엇인지 탐색하고 그 특성에 대해 분석하는 것이다. 대학 진학 여부 및 진학 관련 변인은 한국교육고용패널Ⅱ을 활용하여 살펴보았으며, 분석대상은 특성화고 졸업생 1,141명이었다. 분석 변인은 선행연구를 바탕으로 고등학교 생활, 진로교육 및 활동 경험, 취업지도, 사교육 및 방과후 학교, 현장 체험 및 현장실습, 가정생활, 보호자의 교육배경 및 경제활동 상태, 여가생활, 진로계획 및 직업의식 등 대학 진학과 관련된 변인으로 설정하였으며, 분석방법으로 Elastic Net을 적용하여 54개의 변인을 도출하였다. 분석결과, 개인 영역의 경우, 거주지역 규모, 가정의 경제적 형편/성격/외모/신체에 대한 고민 걱정, 여가시간 활동 등 총 14개 변수가 선택되었다. 가구 영역은 부모(보호자)와의 활동, 남성보호자의 최종학력, 한 달 용돈 등 총 6개의 변수가 선택되었다. 학교 및 진로 영역은 고등학교 생활 만족도, 진로교육 및 활동 경험, 취업 지도, 사교육 및 방과 후 학교, 유급노동 여부, 희망 교육수준 등 34개의 변수가 선택되었다. 본 연구결과를 바탕으로 특성화고의 진로지도 및 향후 방향성 설정에 대한 방안을 제시하였다.

Abstract

This study aims to explore the determinants that affect the college admissions of graduates of vocational high schools and analyze their characteristics. The factors affecting whether or not to go to college were examined using the Korea Education and Employment Panel Ⅱ(KEEPⅡ) data. The analysis was conducted targeting 1,141 vocational high school graduates. Analysis variables based on prior research were high school life, career education and activity experience, employment guidance, private education, and after-school school, field experience and field practice, family life, parent's educational background, economic activity status, downtime life, career plan, and occupation. When Elastic Net was applied, 54 variables were chosen and found to be suitable. Consequently, the analysis results showed that in the case of the individual area, 14 variables were selected, including the size of the residential area, family economic condition and personality, worries about appearance/physical concerns, and downtime time activities. For the family area, a total of six variables were selected, including activities with the parents(guardians), the male guardian's final educational background, and monthly allowance. School and career areas include high school life satisfaction, career education, and activity experience, employment guidance, private tutoring, paid work experience, and desired education level were selected for 34 variables. Based on the results of this study, a plan for career guidance and future direction setting for vocational high schools was suggested.

참고문헌 (62)

  1. 강순희, "특성화고 졸업자의 취업결정요인 및 노동시장 정착가능성에 관한 연구", 노동정책연구, 13(3), pp.91~123 (2013), 한국노동연구원[DOI]
  2. 교육부, "2021년 OECD 교육지표", ~ (2021)
  3. 교육부, "2021년 간추린 교육통계", ~ (2021)
  4. NABO 경제·산업동향&이슈. 2021(4), "국회예산정책처", NABO, 1~128 (2021)
  5. 권순보, "Elastic Net을 통한 교사의 직무만족도 관련 변수 탐색", 열린교육연구, 27(3), pp.1~23 (2019), 한국열린교육학회[DOI]
  6. 김경근, "한국사회에서의 상급학교 진학 선택 결정요인", 교육사회학연구, 16(4), pp.1~27 (2006), 한국교육사회학회
  7. 김나영, "Lasso 벌점회귀모형을 적용한 중학생의 학업열의 관련 변수 탐색", 교육문화연구, 26(6), pp.337~355 (2020), 교육연구소[DOI]
  8. 김동영, "퀀트 모델링 A to Z", 삼성증권, 1~12 (2021)
  9. 김영식, "청년층의 대학 진학 및 취업 관련 지역 이동 예측 요인 탐색", 교육재정경제연구, 29(4), pp.129~149 (2020), 한국교육재정경제학회[DOI]
  10. 김윤대, "벌점 부분최소자승법을 이용한 분류방법", 한국데이터정보과학회지, 22(5), pp.931~940 (2011), 한국데이터정보과학회
  11. 김정란, "실업계고등학교 학생의 대학진학 결정요인에 관한 연구", 석사, 상업정보교육, pp.2006
  12. 김정우, "우리나라 고령층의 경제활동 수준 예측 - 머신러닝 기법과 연계한 예측조합법을 중심으로 -", 한국융합학회논문지, 13(5), pp.237~247 (2022), 한국융합학회[DOI]
  13. 김지영, "아동의 자아존중감에 영향을 미치는 요인 탐색: 빅데이터분석을 중심으로", 아동학회지, 41(6), pp.111~123 (2020), 한국아동학회[DOI]
  14. 김지효, "일반계고 졸업생의 진학에 미치는영향요인 분석: 2013년과 2016년 비교", 학습자중심교과교육연구, 18(15), pp.667~687 (2018), 학습자중심교과교육학회[DOI]
  15. 김홍기, "왜 특성화고 학생들은 대학에 진학하고자 하는가?: 특성화고 학생의 진로 수정 경험에 관한 질적 연구", 한국사회, 18(2), pp.35~69 (2017), 한국사회연구소[DOI]
  16. 노민정, "사회과학 대용량 자료 분석을 위한 벌점회귀모형과 결측처리기법의 성능 비교: 몬테카를로 모의실험", 교육평가연구, 32(4), pp.755~776 (2019), 한국교육평가학회[DOI]
  17. 노민정, "벌점회귀모형에서의 통계적 추론: 청소년의 스마트폰 의존 관련 변수를 중심으로", 한국청소년연구, 32(1), pp.147~174 (2021), 한국청소년정책연구원[DOI]
  18. 노효련, "고교생들의 대학진학선택에 대한 특성", 한국산학기술학회논문지, 13(7), pp.2964~2970 (2012), 한국산학기술학회[DOI]
  19. 류나현, "다중선형회귀모형에서의 변수선택기법 평가", 대한산업공학회지, 42(5), pp.314~326 (2016), 대한산업공학회[DOI]
  20. 문보영, "Elastic Net을 활용한 대졸 초기 경력자의 이직의도 결정요인 분석", 평생교육 · HRD연구, 17(4), pp.201~223 (2021), 한국평생교육ㆍHRD연구소[DOI]
  21. 문상균, "특성화고 졸업자의 취업 후 진학에 미치는 요인 분석", 제12회 한국교육고용패널 학술대회 (2020)
  22. 문상균, "특성화고 출신 고졸 여성의 선취업 후진학 선택에 관한 분석", 여성연구, 94(3), pp.79~108 (2017), 한국여성정책연구원[DOI]
  23. 박소영, "중학생의 진로 결정 예측변수 탐색 : 머신러닝 기법 적용", 아시아교육연구, 21(3), pp.727~753 (2020), 교육연구소[DOI]
  24. 박종모, "벌점회귀모형을 활용한 중학생의 학교만족과 학업성취에 영향을 미치는 변인 탐색", 학습자중심교과교육연구, 20(22), pp.367~387 (2020), 학습자중심교과교육학회[DOI]
  25. 박철용, "호흡곤란 환자 퇴원 결정을 위한 벌점 로지스틱 회귀모형", 한국데이터정보과학회지, 24(1), pp.125~133 (2013), 한국데이터정보과학회[DOI]
  26. 방현주, "벌점화 회귀모형을 적용한 대학신입생의 학업부진에 영향을 미치는 변인 탐색", 직업능력개발연구, 24(3), pp.85~112 (2021), 한국직업능력연구원
  27. 변수연, "특성화고 출신 대학생들의 특징과 학습 참여 유형에 대한 비교 탐색", 교육행정학연구, 35(4), pp.145~172 (2017), 한국교육행정학회
  28. 변수용, "전문계 고등학교 졸업자의 대학 진학 영향요인", 한국교육, 39(2), pp.79~107 (2012), 한국교육개발원[DOI]
  29. 서인석, "특성화고 졸업생의 임금 및 직장 만족에 영 향 을 주는 요인 분석", 교육연구, 33, pp.45~66 (2018)
  30. 송상윤, "예대금리차 결정요인 모형의 측력 비교 연구 -Ridge, LASSO 및 Elastic Net 방법론을 중심으로-", 금융지식연구, 13(3), pp.41~65 (2015), 금융지식연구소
  31. 오석영, "특성화고 학생의 진로결정요인 분석: 서울지역 진로결정 집단별 비교", 직업교육연구, 31(3), pp.135~151 (2012), 한국직업교육학회
  32. 오석영, "특성화고 취업집단의 진로결정요인 분석연구: 진로집단, 진로미확정 집단과의 비교를 중심으로", 청소년복지연구, 17(4), pp.49~70 (2015), 한국청소년복지학회[DOI]
  33. 유동현, "모형 선택 기준들에 대한 LASSO 회귀 모형 편의의 영향 연구", 응용통계연구, 29(4), pp.643~656 (2016), 한국통계학회
  34. 유진은, "Elastic net을 통한 학생의 창의성 예측 모형 연구", The SNU Journal of Education Research, 27(3), pp.185~205 (2018), 교육종합연구원
  35. 윤수경, "대학 및 전공 선택에 영향을 미치는 요인 분석", 한국교육, 42(2), pp.87~107 (2015), 한국교육개발원[DOI]
  36. 청년 고용·노동시장의 현황, 문제점 및 정책과제 - ‘정형화된 사실들’ 분석 -, "윤윤규", 한국노동연구원, ~ (2017)
  37. 이상우, "대학 입학 전형별 학생의 대학 학업 성과비교 연구", 학습자중심교과교육연구, 18(12), pp.131~154 (2018), 학습자중심교과교육학회[DOI]
  38. 이숙영, "선취업후진학정책 평가연구 - 특성화고⋅마이스터고를 중심으로 -", 교육문화연구, 23(3), pp.211~241 (2017), 교육연구소[DOI]
  39. 이영민, "전문계 고등학교에서 팀 기반 학습방법이 학습자의 과제수행, 학습활동, 동기에 미치는 영향", 직업교육연구, 30(2), pp.51~71 (2011), 한국직업교육학회
  40. 전홍주, "특성화고교졸업자 전형 학생의 대학생활 적응과정에 대한 연구: 상업계열 특성화고교 출신자의 대학입학 전·후의 경험을 중심으로", 교육연구논총, 39(2), pp.51~78 (2018), 교육연구소[DOI]
  41. 한국경제연구원, "청년 체감경제고통지수 분석 보도자료", 1~6 (2021)
  42. 한국교육개발원 국가교육통계센터, "'21년 직업계고 졸업자 취업통계 조사 세부 분석 자료", 1~42 (2021)
  43. 한국교육고용패널조사Ⅱ 기초통계분석보고서(2019) -제2차년도(2018) 자료 분석-, "한국직업능력연구원", 1~112 (2019)
  44. 한국직업능력연구원, "한국교육고용패널Ⅱ 4차년도(2020) 조사 사용자 지침서(User Guide)", 1~127 (2020)
  45. 홍성표, "특성화고등학교 학생의 취업･진학결정수준과 준비행동에 따른 진로결정 유형화 및 영향요인 분석", 직업교육연구, 35(5), pp.1~30 (2016), 한국직업교육학회
  46. Aronsson, L., "Artificial neural networks versus LASSO regression for the prediction of long-term survival after surgery for invasive IPMN of the pancreas", Plos one, 16(3), pp.e0249206~ (2021)
  47. Arum, R., "Secondary vocational education and the transition from school to work", Sociology of education, pp.187~204 (1995)
  48. Career and Technical Education in high school and postsecondary career pathways in Washington state, "Cowan, J.", Institute of Labor Economics(IZA), ~, pp.IZA Discussion Papers 13817 (2020)
  49. Does Career and Technical Education Affect College Enrollment?, "DeLuca, S.", National Research Center for Career and Technical Education, ~ (2006)
  50. "What Is Career and Technical Education, and Why Does It Matter?" (2021)[URL]
  51. Friedman, J., "Regularization Paths for Generalized Linear Models via Coordinate Descent", Journal of Statistical Software, 33(1), pp.1~22 (2010)[DOI]
  52. "Lasso and Elastic-Net Regularized Generalized Linear Models" (2021)[URL]
  53. Gamoran, A., "The stratification of high school learning opportunities", Sociology of Education, 60, pp.135~155 (1987)
  54. Gamoran, A., "Secondary school tracking and education inequality : Compensation, reinforcement, or neutrality?", American Journal of Sociology, 94(5), pp.1146~1183 (1989)
  55. "The family Argument for glmnet" (2021)[URL]
  56. Hastie, T., "An Introduction to glmnet", CRAN R Repositary, ~ (2021)
  57. Kuhn, M., "Caret: classification and regression training", Astrophysics Source Code Library, ascl-1505, ~ (2015)
  58. Michael A. Gottfried., "Linking the Timing of Career and Technical Education Coursetaking With High School Dropout and College-Going Behavior", American Educational Research Journal, 55(2), pp.325~361 (2017)[DOI]
  59. Okun, A. M., "The political economy of prosperity" (1970), W. W. Norton & Company
  60. R. Tibshirani., "Regression shrinkage and selection via the lasso", Journal of the Royal Statistical Society : Series B(Methodological), 58(1), pp.267~288 (1996)[DOI]
  61. "Every Student Succeeds Act" (2022)[URL]
  62. Zou, H., "Regularization and variable selection via the elastic net", Journal of Royal Statistical Society B, 67, pp.301~320 (2005)

관련 논문AI추천

벌점회귀모형을 활용한 중학생의 진로미결정 관련 변수 탐색이미란, 이민욱한국직업교육학회 · 직업교육연구2023 · 제42권 제5호랜덤포레스트를 활용한 특성화고 학생의 졸업 후 진로결정 예측요인 탐색김하정, 원효헌한국직업능력연구원 · 직업능력개발연구2024 · 제27권 제1호특성화고 졸업생의 진로에 대한 교육 관련 영향 요인 탐색정병삼한국교육과정평가원 · 교육과정평가연구2025 · 제28권 제1호Adaptive LASSO를 통한 진로결정 관련 변수 탐색노민정, 유진은한국열린교육학회 · 열린교육연구2019 · 제27권 제4호전문계 고등학교 졸업자의 대학 진학 영향요인김경근, 변수용한국교육개발원 · 한국교육2012 · 제39권 제2호선취업한 특성화고 졸업자의 후진학 필요성 인식 결정요인노경란, 허선주한국직업능력연구원 · 직업능력개발연구2013 · 제16권 제2호

이 간행물의 다른 논문 (4건)

청소년의 회복탄력성과 진로성숙도의 관계에서그릿(grit)의 매개효과 검증이상민, 송수영pp. 1-19업무능력에 대해 취업자가 인식한 최종학력 요인 및 영향황영식pp. 21-44보건･복지 분야 현장형 교수자의 강의역량 강화를 위한 교육 요구도 분석진선미, 차현진pp. 67-90특성화고 학생들의 현장실습 부적응 경험에 관한 연구정훈섭, 이병욱, 이강은, 양용진pp. 91-118
원문 보기