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잠재프로파일 분석과 랜덤 포레스트를 활용한 교사-유아 상호작용 예측요인 탐색

Investigating Predictors of Teacher-Child Interaction Using Latent Profile Analysis and Random Forest Model

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주제분류교육학

초록

본 연구는 교사-유아 상호작용의 잠재프로파일 유형을 도출한 후, 랜덤 포레스트 모델을 활용하여 잠재프로파일 유형에 영향을 미치는 예측변인을 탐색하고자 하였다. 예측변인으로는 교사효능감, 교사행복감, 교사 업무스트레스, 교실환경, 유아들의 교사 선호도, 부모의 기관생활 관심도를 포함한 교사요인을 중심으로 선정하였다. 연구대상은 한국아동패널의 7차년도(2014년) 조사에참여한 육아지원기관의 담당교사 1,203명이다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 교사-유아 상호작용은 3개의 잠재집단으로 구분되었으며, 이를 ‘높은 수준(44.8%)’, ‘중간 수준(48.7%)’, ‘낮은수준(6.5%)’ 교사-유아 상호작용 집단으로 명명하였다. 둘째, 랜덤 포레스트 모델로 예측변수의 상대적 중요도를 비교한 결과 교사-유아 상호작용의 잠재집단 유형을 예측하는 가장 중요한 변수는교사효능감으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 교사-유아 상호작용의 질을 높일 수 있는 교사의내·외적 지원에 대한 다각적인 논의가 필요함을 제언하였다.

Abstract

The purpose of this study is to identify types of teacher-child interaction using latent profile analysis (LPA) and to explore the key predictors that explain the level of teacher-child interaction using random forest model (RF). The six predictors were comprised of teacher’s efficacy, happiness, job stress, classroom environment, child’s teacher preference, and parent’s interest in school life. This study analyzed the data from the 7th year Panel Study on Korean Children (PSKC), including 1203 teachers. The results of study are as follows: first, the teacher-child interaction was classified into three latent groups: High-level group (48.7%), Middle-level group (44.8%), and Low-level group (6.5%). Second, teacher-child interaction was most predicted by teacher efficacy; however, teachers’ job stress was not. Based on these findings, implications for supporting teacher-child interaction were discussed.

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