다집단 다층분석에 의한 학교 효과 분석
Application of a Multiple-Group Multilevel Model for Analysing School Effectiveness
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초록
본 연구에서는 다집단 다층모형을 적용하여 학교의 성취수준에 따른 학생 및 학교수준 독립변인들의 차별적인 효과를 분석하였다. 이를 위해 2012학년도 대학수학능력시험 모의평가의 언어, 수리나, 외국어 영역 표준점수 학교별 평균을 기준으로 학교들을 상ㆍ중ㆍ하위로 구분하여 다집단 다층분석을 실시하였다. 분석 결과, 학생수준과 학교수준에서 독립변인들에 의해 설명되는 분산 비율이 상ㆍ중ㆍ하위 학교별로 상이한 사실이 분명하게 드러났으며, 전체 학교를 대상으로 한 다층분석 결과와는 달리 다집단 다층분석은 상ㆍ중ㆍ하위 학교별로 독립변인들이 가지는 차별적인 효과를 보여주었다. 예를 들어 다층분석 결과에 따르면 대도시와 중소도시의 학교들은 읍면지역에 소재한 학교보다 언어, 수리나, 외국어 영역의 표준점수 평균이 더 높지만, 다집단 다층분석 결과를 보면 외국어 영역의 상위권 학교에서만 대도시와 중소도시 학교들의 평균이 읍면지역 학교들의 평균보다 높은 것으로 확인되었다. 또한, 농산어촌우수고, 사교육없는학교와 같은 교육 정책의 효과가 다층분석에서는 유의미하지 않았지만 다집단 다층분석에서는 하위권 학교에서 유의미한 것으로 밝혀졌다.
Abstract
The purpose of this study was to investigate differential effects of student- and school-level predictors on student achievement by grouping schools according to their achievement levels. For this purpose, the schools were first divided into high, middle, and low groups by the means of their students' standard scores, and then a multiple-group multilevel (MGML) analysis model was fitted to the Korean language, mathematics B, and foreign language (English) section data obtained from a preliminary test of the 2012 college scholastic ability test. The results showed that the ratios of student-level and school-level variances explained by the predictors were evidently different among the high, middle, and low schools. Also, the MGML analysis in comparison to the single-group multilevel (SGML) analysis revealed differential effects of predictors among the high, middle, and low schools. The SGML analysis showed that schools in urban areas had higher scores on the Korean language, mathematics B, and foreign language (English) than those in rural areas. From the MGML analysis results, however, only high-level schools in urban areas had higher scores on the foreign language (English) section than those in rural areas. Also, the effects of education policies for rural schools and no private education schools were not statistically significant in the SGML analysis, but were significant for low-level schools in the MGML analysis.
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