고등학생의 지식정보처리 역량 유형 분류 및 영향요인 탐색

• 영문명: Classifying the Knowledge and Information Processing competency of High School Students and Exploring Affecting Factors
• 발행기관: 한국교육학회
• 저자명: 한정아(Junga Han)
• 간행물 정보: 『교육학연구』제60권 제5호, 277~305쪽, 전체 29쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.08.31

국문 초록

지식정보사회가 고도화됨에 따라 핵심역량 중에서도 다양한 정보의 홍수 속에서 필요한 지식과 정보를 수집, 분석 및 활용할 수 있는 지식정보처리 역량의 함양이 더욱 강조되고 있다. 본 연구는 고등학생의 지식정보처리 역량 유형을 분류하기 위해서 잠재프로파일 분석을 수행하였으며, 머신러닝 기법 중 랜덤 포레스트를 적용하여 지식정보처리 역량이 높은 잠재프로파일로의 분류에 미치는 영향요인을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 한국교육종단연구 2013 6차년도 자료를 사용하였다. 주요 결론은 다음과 같다. 첫째, 고등학생의 지식정보처리 역량 유형은 ‘역량 우수 집단’, ‘역량 양호 집단’, ‘역량 부진 집단’의 3가지 유형으로 분류되었다. 둘째, 지식정보처리 역량 우수 집단과 나머지 집단 간 분류에 학생 및 학교 요인이 주요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로는 학생 요인 중 진로성숙도의 영향이 큰 것으로 나타났다. 학교 요인 중에서는 교과 내용의 의미, 발견 및 탐구학습 수업, 과정 중심 평가, 학생 참여형 수업, 역량 기반 수업 등 수업 및 평가 영역이 주요한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로, 연구 결과를 바탕으로 지식정보처리 역량 함양을 위한 시사점이 논의되었다.

영문 초록

As the knowledge and information society advances, among core competencies, the knowledge and information processing competency which involves collecting, analyzing, and utilizing necessary knowledge and information in the midst of a flood of information is being emphasized. The purpose of this study was to classify high school students’ knowledge and information processing competency through latent profile analysis and to explore factors affecting the classification into latent profiles with high knowledge and information processing competency by applying the random forest machine learning technique. For these purposes, data from the sixth year of the Korean Educational Longitudinal Study 2013 was used. The main conclusions are as follows. First, the types of high school students’ knowledge and information processing competency were classified into three types: advanced group, intermediate group, and beginner group. Second, it was found that student and school factors had a major influence on the classification between the advanced and other groups. Specifically, among the student factors, career maturity was found to have had a large effect. Among the school factors, it was found that classes and evaluation areas such as the meaning of subject content, inquiry and discovery-based classes, process-based evaluation, participatory classes, and competency-based classes had a major impact. Based on these results, implications for enhancing knowledge and information processing competency are discussed.

목차

I. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구 방법

Ⅳ. 연구 결과

Ⅴ. 결론 및 논의

키워드

지식정보처리 역량 핵심역량 잠재프로파일 랜덤 포레스트 머신러닝 knowledge and information processing competency core competency latent profile random forest machine learning