잠재전이분석과 머신러닝 기법을 적용한 초-중 학교급 전환에 따른 자기조절학습 변화양상과 예측변인 탐색

• 영문명: Exploration of self-regulated learning transition patterns in the elementary to middle school transition and their predictors by latent transition analysis and machine learning: A comparison of machine learning algorithms
• 발행기관: 한국교육평가학회
• 저자명: 신은진(Eunjin Shin) 손원숙(Wonsook Sohn)
• 간행물 정보: 『교육평가연구』제36권 제4호, 659~686쪽, 전체 28쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.12.31

국문 초록

본 연구의 목적은 초-중 학교급 전환기 학생의 자기조절학습 프로파일 변화양상을 살펴보고, 이러한 변화에 영향을 미치는 요인들을 파악하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는「한국교육종단연구2013」자료를 활용하였으며, 총 6,121명을 대상으로 잠재전이분석과 6가지 머신러닝 알고리즘(랜덤 포레스트, 의사결정 나무, 서포트 벡터 머신, 로지스틱 회귀, K-최근접 이웃, 인공신경망)을 적용하여 분석을 실시하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 초-중 학교급 전환기 학생의 자기조절학습 프로파일은 상, 중, 하 3개로 자기조절학습 사용 정도에 따라 수준별로 나타났다. 둘째, 6가지 머신러닝 알고리즘 중 초-중 학교급 전환기 학생의 자기조절학습 관심 전이집단 예측에 가장 우수한 성능을 보이는 것은 랜덤 포레스트로 나타났다. 셋째, 랜덤 포레스트를 활용해 자기조절학습 프로파일 전이에 영향을 미치는 변인을 살펴본 결과 학업성취도가 가장 주요한 예측변인으로 나타났으며 그 외에 학업적 자아개념, 자기관리, 창의성, 수업이해도 등이 나타났다. 마지막으로 본 연구를 기반으로 학습자의 긍정적인 자기조절학습 발달을 위한 교육적 제언을 추가하였다.

영문 초록

The purpose of this study is to examine the transition patterns of self-regulated learning (SRL) profiles among students transitioning from elementary to middle school and to identify factors influencing these changes. To do this, the「Korea Education Longitudinal Study 2013」data was utilized. Latent transition analysis and six machine learning algorithms (Random Forest, Decision Tree, Support Vector Machine, Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, and Artificial Neural Network) were approached for analysis. As results, first, the SRL profiles of elementary to middle school transition students were categorized into three levels: high, medium, and low. Second, Random Forest(RF) demonstrated the highest performance in classifying the transition groups of SRL patterns. Third, examining RF analysis to investigate factors influencing the transition of SRL profiles, academic achievement emerged as the most significant predictor, followed by academic self-concept, self-management, creativity, and comprehension of class materials, among others. Finally, based on the study’s results, educational implications for fostering positive development of students’ SRL were suggested.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 연구결과

Ⅴ. 논의 및 결론

참고문헌

키워드

자기조절학습 초-중 학교급 전환기 잠재전이분석 머신러닝 Self-regulated learning Elementary to middle school transition Latent transition analysis Machine learning