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가정환경 및 인구학적 요인에 따른 11세 아동의 문제행동 예측모델 개발

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영문명: Development of model to predict problem behavior in 11-year-old children based on home environment and demographic factors
발행기관: 학습자중심교과교육학회
저자명: 고은경(Eun-Kyoung Goh)
간행물 정보: 『학습자중심교과교육연구』제24권 23호, 610~623쪽, 전체 14쪽
주제분류: 사회과학 > 교육학
파일형태: PDF
발행일자: 2024.12.15

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1:1 문의

국문 초록

목적 본 연구의 목적은 10세 아동의 가정환경 및 인구학적 요인이 1년 후 아동의 문제행동을 예측하는 모델의 성능을 평가하고, 중요 예측요인을 확인하는 것이다. 방법 연구데이터는 한국아동패널 11차(2018년), 12차(2019년) 자료를 활용하였다. 투입변수는 10세 아동 1,177명(여아 574명, 남아 603명)의 11차 자료의 인구학적 변수, 부모가 보고한 양육행동 및 정신건강 관련 변수, 아동이 보고한 가족관계 변수이다. 결과변수는 12차 자료에서 11세가 된 아동의 임상적 수준(T≥64)의 내재화 및 외현화 문제행동 여부이다. 예측모델 개발을 위해 XGBoost 알고리즘을 활용하였다. 결과 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 임상적 수준의 문제행동를 예측하는 XGBoost 모델들의 예측성능은 내재화, 외현화 문제행동 모두 AUC = 1.00의 매우 우수한 수준이었다. 둘째, 임상적 수준의 문제행동을 예측하는 가장 중요한 변수는 내재화 문제행동의 경우 어머니가 지각한 부부갈등이었고, 외현화 문제행동의 경우 어머니의 허용적 양육행동이었다. 결론 머신러닝과 한국아동패널 데이터를 활용해 개발된 학령기 아동의 문제행동 예측모델은 문제행동 임상수준 여부를 1년 전에 정확하게 예측하는 우수한 모델로, 이는 아동의 문제행동 예방을 위해 부부관계와 긍정적인 양육 실천을 지원하는 것이 중요함을 보여준다.

영문 초록

Objectives The purpose of this study is to evaluate the performance of a prediction model to determine whether the home environment and demographic factors of 10-year-old children predict problem behaviors one year later and to identify important predictive factors. Methods The research data used the 11th (data collection in 2018) and 12th (data collection in 2019) data of the Korean Children's Panel. The input variables are demographic variables, parenting behavior and mental health-related variables reported by parents, and family relationship variables reported by children in the 11th data of 1,177 10-year-old children (574 girls and 603 boys). The output variable is whether the children at the age of 11 in the 12th data have clinical-level internalizing and externalizing behavior problems (T≥64). The XGBoost algorithm was used to develop the prediction model. Results The analysis results are as follows. First, the prediction performance of the XGBoost models predicting clinical-level problem behaviors was very good, with AUC = 1.00 for both internalizing and externalizing behavior problems. Second, the key predictor of clinical-level problem behaviors was the mother’s perceived marital conflict for internalizing behavior problems, and the mother’s permissive parenting style for externalizing behavior problems. Conclusions The problem behavior prediction model for school-age children, developed using machine learning and data from the Korean Children's Panel, is highly accurate in predicting whether problem behavior will reach clinical levels a year in advance. This highlights the importance of supporting marital relationships and positive parenting practices to prevent problematic behaviors in children.

키워드

내재화 문제행동 외현화 문제행동 가정환경 요인 인구학적 요인 internalizing behavior problems externalizing behavior problems family environment factors demographic factors

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