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Lasso 벌점회귀모형을 적용한 중학생의 학업열의 관련 변수 탐색

Exploring Variables on Middle School Students' Academic Engagement Using Lasso Regression

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이 연구는 기계학습(machine learning) 기법 중 하나인 벌점회귀 모형을 적용하여 중학생의 학업열의에 영향을미치는 다양한 변수를 탐색하고자 하였다. 이를 위하여 한국아동·청소년패널조사(KCYPS) 2018의 중학교 1학년 코호트의1차년도 패널자료를 활용하였으며, 벌점회귀 모형 기법인 Lasso를 적용하였다. 분석결과, 267개의 분석변수 중 최종적으로36개의 변수가 선택되었으며, 이 때 모형의 예측 정확도는 87.13%였다. 선택된 변수 중 개인발달 영역에서 학업성취도, 학업무기력, 삶의 만족도, 자아존중감, 주의집중, 그릿, 스마트폰 의존도, 교사와의 관계, 성별, 사교육 유무, 가정의경제수준, 부모 희망교육 수준 등 중학생의 개인발달 및 발달환경과 관련된 변수가 기존의 선행연구와 유사한 결과로나타났다. 반면, 주말 독서시간, 주말 학습시간, 평일 학습시간, 진로 관련 대화 빈도, 협업능력, 청소년 활동 참여횟수 등과 관련된 변수는 본 연구에서 새롭게 도출되었다. 이상의 연구결과를 바탕으로 중학생의 학업열의를 높이기위한 시사점과 후속연구를 위한 제안점에 대해 논의하였다.

Abstract

The current study explored predictors affecting middle school students’ academic engagement using the KCYPS 2018 panel data from middle-school student cohorts of first graders. A total of 267 variables were investigated employing Lasso regression among penalized regression techniques. After the pre-processing of data, 36 predictors were finally selected in the Lasso model and the prediction accuracy was determined to be 87.13%. The selected 36 predictors included academic achievement, academic helplessness, life satisfaction, self-esteem, attention, grits, smart phone dependency, student-teacher relationship, gender, participation in private tutoring, home economic background, and parents' expected education level. These variables regarding students' personal development were consistent with the findings of previous research. On the other hand, predictors such as reading hours on weekend, study hours on both weekend and weekdays, frequency of career-related conversations, cooperation, and frequency of participation in youth activities were newly explored in this study. Based on these findings, implications for enhancing middle school students' academic engagement and suggestions for further research were discussed.

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