청소년의 협동심 변화 유형 및 예측요인 탐색 : SEMforest 기법에 기반한 성장혼합모형의 활용을 중심으로 = Exploring Change Patterns and Predictors in Adolescents’ Cooperativeness:Applying Growth Mixture Modeling via SEMforest

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

To address these questions, data from the Korean Children and Youth Panel Survey (KCYPS) 2018, administered by the National Youth Policy Institute, were used. The analysis included 1,975 students who provided complete responses on cooperativeness across all six waves, from the first year of middle school (Wave 1) to the third year of high school (Wave 6).
The research procedures were as follows. First, a latent growth model (LGM) was used to examine longitudinal trends in cooperativeness. Next, growth mixture modeling (GMM) was used to classify latent patterns of change. Then, SEMforest was used to identify predictors of change. Finally, the predictive utility of predictors selected through SEMforest was compared with that of predictors selected based on prior literature.
The key findings were as follows. First, LGM results revealed a general decline in cooperativeness across adolescence, with a steeper decline observed during high school. Adolescents with higher initial levels of cooperativeness exhibited greater declines, whereas those with lower initial levels showed relatively stable patterns. Subdomains of cooperativeness (Group Facilitation, Followership, and Conflict Resolution) showed similar trends, although the statistical significance of change rates varied by domain.
Second, GMM analysis identified three latent classes: Group 1 “Decline in middle school, stability in high school” (79.0%), Group 2 “Increase in middle school, decline in high school” (12.9%), and Group 3 “High and stable in middle school, increase in high school” (8.1%). Subdomain analyses revealed two latent classes for Group Facilitation and Followership, and three for Conflict Resolution.
Third, SEMforest identified nine predictors with the highest variable importance scores: ‘teacher relationships-trust’, ‘academic helplessness-lack of positive affect’, ‘academic helplessness-lack of active engagement’, ‘peer relationships’, ‘teacher relationships- acceptance’, ‘grit’, ‘parenting attitude-autonomy support’, ‘self-esteem’, and ‘happiness’. Predictor patterns varied slightly across subdomains.
Conditional growth mixture modeling (CGMM) analyses showed that peer relationships, academic helplessness-lack of active engagement, and teacher relationships-trust were statistically significant predictors of changes in cooperativeness. For subdomains, academic helplessness-lack of positive affect and parenting attitude-autonomy support were statistically significant for Group Facilitation; teacher relationships-trust was statistically significant for Followership; and peer relationships and depression were statistically significant for Conflict Resolution.
Fourth, based on SEMforest, the variable importance scores of 38 predictors were calculated at the variable level. The top nine predictors identified included ‘academic helplessness’, ‘teacher relationships’, ‘peer relationships’, ‘self-esteem’, ‘grit’, ‘parenting attitudes’, ‘academic enthusiasm’, ‘depression’, and ‘social withdrawal’. In contrast, literature-based selection using frequency of appearance identified ‘parenting attitudes’, ‘self-esteem’, ‘peer relationships’, ‘teacher relationships’, ‘frequency of youth activity participation’, ‘frequency of club participation’, ‘grit’, ‘depression’, and ‘creative personality’, indicating some differences depending on the selection approach.
Additionally, CGMM using the predictors identified by each approach revealed that six predictors from both the SEMforest-based and literature-based selection approaches significantly contributed to class membership. These findings indicate that the SEMforest-based selection approach produced results comparable to those from prior literature, suggesting it can serve as a viable alternative to literature-based approaches.
This study examined longitudinal trajectories, latent patterns, and predictors of adolescents’ cooperativeness using GMM via SEMforest. The findings highlight the utility of the SEMforest-based selection approach and provide empirical insights to inform the development of educational programs aimed at enhancing cooperativeness in adolescence. However, because this study relied on a single dataset, the generalizability of the findings is limited. Future research should employ multiple longitudinal datasets to further validate the developmental trajectories and predictors of adolescent cooperativeness across diverse samples.

국문 초록 (Abstract)

우리나라 중·고등학교 시기의 청소년들은 타인과의 적극적인 상호작용을 통해 다양한 사회적 핵심 역량을 함양한다. 그중 ‘협동심’은 급변하는 사회에서 타인과 조화롭게 공존하기 위한 필수 역량으로, 청소년기의 전인적 성장과 밀접하게 연관되어 그 중요성이 더욱 부각된다. 이에 따라 청소년의 협동심 수준을 진단하거나 증진시키기 위한 연구가 꾸준히 이루어졌으나, 선행 연구들은 주로 구조방정식 모형을 활용하여 협동심과 특정 변인 간 구조적 관계를 파악하거나, 횡단 자료를 사용해 제한적으로 협동심 예측 요인을 탐색하는 데에 그쳤다. 이를 극복하기 위해서는 머신러닝 기법과 종단 자료를 접목하여 협동심 변화에 영향을 미치는 다양한 예측 요인을 폭넓게 검토할 필요가 있다.
이 연구는 청소년 협동심의 종단 변화 양상 및 잠재 유형을 탐색하고, SEMforest 기법과 종단 자료를 활용하여 청소년 협동심 변화의 예측 요인을 종합적으로 검토하기 위해 수행되었다. 주요 연구 문제는 다음과 같다.

첫째, 청소년 협동심의 종단 변화 양상 및 잠재 유형은 어떠한가?
둘째, 청소년 협동심 변화에 대한 주요 예측 요인은 무엇인가?
셋째, 주요 예측 요인 선정 방법에 따른 분석 결과에는 차이가 있는가?

이러한 연구 문제를 해결하기 위해, 한국청소년정책연구원이 주관하는 한국 아동·청소년 패널조사 2018(Korean Children and Youth Panel Survey: KCYPS 2018) 중학교 1학년 패널 자료를 활용하였으며, 중학교 1학년(1차년도)부터 고등학교 3학년(6차년도)까지 총 6년간 협동심 변인 응답에 결측이 없는 1,975명의 자료를 분석하였다.
주요 연구 방법 및 절차는 다음과 같다. 먼저 잠재성장모형을 활용하여 청소년 협동심의 종단 변화 양상을 확인한 뒤, 성장혼합모형을 활용하여 잠재된 변화 유형을 분류하였다. 그리고 SEMforest 기법을 활용하여 협동심 변화의 주요 예측 요인을 탐색하고, 통계적 유의성을 검증하였다. 마지막으로 SEMforest 기법에 기반한 주요 예측 요인 선정 방법과 전통적인 선행 연구에 기반한 주요 예측 요인 선정 방법 간의 유용성을 비교·분석하였다.
주요 연구 결과는 다음과 같다.
첫째, 잠재성장모형을 활용하여 협동심의 종단 변화 양상을 분석한 결과 중·고등학교 시기 모두에서 시간의 흐름에 따라 협동심이 감소하는 경향이 나타났으며, 고등학교 시기의 감소 폭이 더 컸다. 또한 초기치가 높을수록 감소 폭이 크고, 초기치가 낮을수록 감소 폭이 완만했다. 협동심의 하위 영역인 집단촉진 영역, 팔로워십 영역, 갈등문제해결 영역 역시 유사한 변화 양상을 보였으나, 변화율의 통계적 유의성에는 영역별로 차이가 나타났다.
둘째, 성장혼합모형을 활용하여 하위 집단을 구분한 결과 협동심의 종단적 변화 유형은 가장 많은 인원이 속해 있는 ‘중학교 시기 감소 후 고등학교 시기 유지’ 집단(79.0%), ‘중학교 시기 증가 후 고등학교 시기 감소’ 집단(12.9%), 가장 적은 인원이 속해 있는 ‘중학교 시기 고수준 유지 후 고등학교 시기 증가’ 집단(8.1%) 순으로 나뉘었다. 협동심 하위 영역의 경우 집단촉진 영역에서 2개 집단, 팔로워십 영역에서 2개 집단, 갈등문제해결 영역에서 3개 집단으로 분류되었다.
셋째, SEMforest 기법을 활용하여 54개 변인의 중요도 지수를 산출한 결과 ‘교사관계_신뢰성’, ‘학업 무기력_긍정정서결여’, ‘학업 무기력_능동수행결여’, ‘친구관계’, ‘교사관계_수용성’, ‘그릿’, ‘양육태도_자율성 지지’, ‘자아존중감’, ‘행복감’이 주요 예측 요인 9개에 포함되었으며, 협동심의 하위 영역별 주요 예측 요인 간에는 다소 차이가 있었다.
한편, 주요 예측 요인을 조건부 성장혼합모형에 투입한 결과, 3개 요인(친구관계, 학업 무기력_능동수행결여, 교사관계_신뢰성)이 통계적으로 유의하였다. 협동심 하위 영역의 경우 집단촉진 영역에서는 2개 요인(학업 무기력_긍정정서결여, 양육태도_자율성 지지), 팔로워십 영역에서는 1개 요인(교사관계_신뢰성), 갈등문제해결 영역에서는 2개 요인(친구관계, 우울)이 유의하게 나타났다.
넷째, SEMforest 기법에 기반하여 변수 수준 38개 변인의 중요도 지수를 산출한 결과, ‘학업 무기력’, ‘교사관계’, ‘친구관계’, ‘자아존중감’, ‘그릿’, ‘양육태도’, ‘학업 열의’, ‘우울’, ‘사회적 위축’이 주요 예측 요인 9개에 포함되었다. 한편, 선행 연구에 기반하여 출현 빈도를 검토한 결과, ‘양육태도’, ‘자아존중감’, ‘친구관계’, ‘교사관계’, ‘청소년 활동 참여 빈도’, ‘동아리 활동 참여 빈도’, ‘그릿’, ‘우울’, ‘창의적 성격’이 주요 예측 요인 9개에 포함되어, 선정 방법 간 일부 차이가 나타났다.
한편, 각 선정 방법에 기반한 변수 수준 주요 예측 요인을 조건부 성장혼합모형에 투입한 결과, 두 방법 모두에서 6개 요인이 집단 분류에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 요컨대, SEMforest 기법 기반 선정 방법은 선행 연구 기반 선정 방법과 유사한 결과를 보여, SEMforest 기법 기반 선정 방법이 선행 연구 기반 선정 방법의 대안으로 활용될 수 있음을 시사한다.
이 연구는 SEMforest 기법에 기반한 성장혼합모형을 활용함으로써 청소년 협동심 및 하위 영역별 종단 변화 양상 및 잠재 유형을 분석하고, 협동심 변화에 따른 주요 예측 요인을 종합적으로 탐색하였다. 또한 SEMforest 기법에 기반한 주요 예측 요인 선정 방법이 선행 연구에 기반한 주요 예측 요인 선정 방법과 전반적으로 유사한 수준의 유용성을 보인다는 것을 확인하였으며, 이 연구에서 도출한 주요 예측 요인(학업 무기력, 친구관계, 교사관계 등)은 청소년 대상 협동심 함양 교육 프로그램의 개발 및 시행에 실질적 근거를 제공한다는 점에서 정책적 함의를 갖는다. 다만 이 연구는 특정 자료에 기반하여 청소년 협동심의 종단 변화 양상 및 예측 요인을 분석하였기에 연구 결과의 일반화에는 다소 한계가 있다. 따라서 향후 다양한 종단 자료를 활용해 비교·분석함으로써 청소년 협동심의 종단 변화 양상 및 예측 요인을 폭넓게 검증할 필요가 있다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구의 필요성 및 목적 1
• 2. 연구 문제 4
• Ⅱ. 이론적 배경 5
• 1. 협동심 5
• 가. 협동심의 정의 5
• 나. 협동심의 하위 영역 8
• 다. 협동심 관련 요인 9
• 2. SEMforest 기법 14
• 가. SEMforest 기법의 등장 14
• 나. SEMtree 및 SEMforest 기법의 원리 및 분석 과정 15
• 다. SEMforest 기법의 특징 17
• 라. SEMforest 기법을 활용한 선행 연구 18
• 3. 성장혼합모형 20
• 가. 성장혼합모형의 개요 20
• 나. 성장혼합모형의 원리 및 분석 과정 21
• 다. 성장혼합모형의 특징 23
• Ⅲ. 연구 방법 24
• 1. 연구 방법 및 절차 24
• 2. 분석 자료 27
• 가. 결과 변인: 협동심 28
• 나. 예측 요인 33
• 3. 분석 방법 38
• 가. 종단 변화 양상 및 잠재 유형 분석 38
• 나. 주요 예측 요인 탐색 및 검증 40
• Ⅳ. 연구 결과 43
• 1. 청소년 협동심의 종단 변화 양상 및 잠재 유형 분석 43
• 가. 청소년 협동심 종단 변화 양상 분석 43
• 나. 청소년 협동심 종단 변화 유형 분류 50
• 2. 청소년 협동심 변화의 주요 예측 요인 탐색 및 검증 69
• 가. 청소년 협동심 변화의 주요 예측 요인 탐색 69
• 나. 청소년 협동심 변화의 주요 예측 요인 검증 97
• 3. 주요 예측 요인 선정 방법 간 분석 결과 비교 105
• 가. 청소년 협동심 변화의 변수 수준 주요 예측 요인 탐색 105
• 나. 청소년 협동심 변화의 변수 수준 주요 예측 요인 검증 109
• 다. 분석 결과별 주요 예측 요인의 구성 및 집단 분류 영향력 비교 114
• Ⅴ. 요약 및 논의 116
• 1. 요약 116
• 2. 논의 및 제언 119
• 가. 논의 119
• 나. 연구의 의의 및 제언 121
• 참고문헌 123
• Abstract 135