머신러닝을 활용한 고등학교 유형별 진로성숙도 예측요인 탐색
Exploring Predictors of Career Maturity Among High School Students Through Machine Learning
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초록
본 연구에서는 대구교육종단연구 7차년도인 2023년에 조사한 일반계 고등학교 1학년 학생과 직업계 고등학교 1학년 학생의 자료를 활용하여 진로성숙도에 영향을 미치는 다양한 변인을 탐색하고 정책적 시사점을 도출하였다. 이를 위해 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅 및 같은 계열의 방법인 XGBoost, CatBoost 등 머신러닝 기법을 활용하여 진로성숙도 예측에 가장 우수한 성능을 보이는 모델을 선정하고 진로성숙도를 예측하는 데 영향을 미치는 주요 요인을 탐색하기 위해 SHAP 기법을 적용하였다. 분석 결과, 창의·인성, 자아존중감, 회복탄력성, 공부습관, 그릿, 디지털 리터러시 등이 일반계고와 직업계고 모두에서 공통적으로 상위 영향 요인에 포함되었다. 이 중 일반계고 학생은 창의·인성이, 직업계고 학생은 사회적 역량이 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 확인되었다. 특히 디지털 리터러시 역량이 주요 요인으로 도출된 결과는 현대의 디지털 환경에서 정보 탐색 능력과 변화에 대한 적응력이 학생들의 진로 탐색 및 계획 수립 과정에서 핵심적인 역할을 수행할 수 있음을 보여준다. 또한, 공부습관은 진로성숙도를 정적으로 설명하는 반면, 수학 성취도와 수학 수업 태도 등은 부적인 관계를 보여 이에 대한 추가 연구의 필요성이 제기된다. 더불어 친구관계, 교사관계 등 사회적 관계 변인 역시 학교 유형별로 영향 양상이 달라, 진로지도에 있어 학교 유형에 따른 차별화된 정책 설계가 필요함을 시사한다.
Abstract
This study explored various factors influencing the career maturity of first-year students in general and vocational high schools in 2023, using data from the 7th year of the Daegu Education Longitudinal Study, and derived relevant policy implications. Machine learning techniques, including Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, and CatBoost, were applied to identify the model with the highest predictive performance for career maturity. The SHAP method was then applied to examine the key factors affecting career maturity predictions. The analysis revealed that creativity and character, self-esteem, resilience, study habits, grit, and digital literacy were common top predictors for both general and vocational high schools. Among these, creativity and character had the greatest influence on general high school students, while social competence was the most influential factor for vocational high school students. Notably, the identification of digital literacy as a major factor indicates that the ability to search for information and adapt to change in the modern digital environment plays a pivotal role in students’ career exploration and planning. Furthermore, while study habits positively influenced career maturity, mathematics achievement and attitudes toward mathematics classes had negative associations, highlighting the need for further research in this area. In addition, the influence of social relationship variables, such as peer and teacher relationships, differed by school type, underscoring the necessity of designing differentiated career guidance policies tailored to each school context.