중학생의 학업 소진 관련 주요 변수 탐색: Elastic Net의 적용
Exploring Key Variables Related to Academic Burnout in Middle School Students: Application of Elastic Net
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초록
학생들은 지속적이고 과도한 학업 스트레스에 노출될 경우 학업 소진을 경험할 가능성이 높아진다. 본 연구는 서울학생종단연구 2020의 중학교 패널 1차년도 자료를 활용하여 중학생의 학업 소진 관련 주요 변수를 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 기계학습 기법 중 Elastic Net 벌점회귀모형을 적용하였고, 학업 소진의 다차원적 특성을 고려하여 하위요인(정서적 고갈, 냉소)에 따라 주요 변수를 도출하였다. 분석 결과, 중학생의 학업 소진 관련 주요 변수는 학습 및 심리 특성 영역에서 가장 많이 도출되었다. 도출된 변수 중 일부는 두 하위요인과 모두 관련이 높게 나타났으며, 다른 변수들은 특정 하위요인에서만 주요 변수로 도출되었다. 특히, 학습태도, 목표 의식, ICT 흥미, 학교 만족도, 학교수업 태도, 수학 흥미, 수학 유용성, 영어 흥미, 수면시간, 건강, 독서량, 회피 보류, 교육 불평등 실태는 본 연구에서 새롭게 발굴한 변수들이다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 학업 소진의 완화 및 예방을 위한 방안을 제시하였다.
Abstract
Students are more likely to experience academic burnout when exposed to persistent and excessive academic stress. This study aims to explore key variables related to academic burnout in middle school students using the first year data from the middle school panel of the Seoul Educational Longitudinal Study of Students 2020. For this purpose, the Elastic Net penalized regression model among machine learning techniques was applied, and key variables were derived based on the sub-factors (emotional exhaustion and cynicism) while considering the multidimensional nature of academic burnout. The analysis showed that key variables related to academic burnout in middle school students were most frequently identified in the learning and psychological characteristics areas. Among the identified variables, some variables showed high relevance to both sub-factors, while others emerged as key variables only for a specific sub-factor. Notably, variables such as learning attitude, goal awareness, ICT interest, school satisfaction, class attitude, mathematics interest, mathematics utility, English interest, sleep duration, health, reading volume, avoidance and postponement, and educational inequality status were newly identified in this study. Based on these study results, implications for alleviating and preventing academic burnout were suggested.
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