영과잉 가산 자료의 분포 특성을 고려한 포아송 및 음이항 성장모형 및 잠재계층성장모형 비교: 청소년 가출빈도의 종단적 변화 분석을 중심으로

나우열(Wooyoul Na),이현숙(Hyun Sook Yi) 한국교육평가학회 2018 교육평가연구 Vol.31 No.4

본 연구에서는 영과잉 가산자료를 분석하는 데 있어서 관찰변수들의 정규분포 가정이 요구되는 잠재성장모형 및 잠재계층성장모형의 대안으로, 포아송, 음이항, 영과잉 포아송, 영과잉 음이항 분포를 적용한 모형을 제시하고 자료의 특성에 보다 부합한 모형을 탐색하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 한국아동청소년패널조사(KCYPS) 중1패널 2차년도부터 6차년도의 청소년 연간 가출빈도 자료를 사용하 였다. 본 연구에서는 정규분포를 가정한 잠재성장모형과 함께 포아송, 음이항, 영과잉 포아송, 영과잉 음이항 잠재성장모형 및 잠재계층성장모형의 적합도지수 및 관찰평균-추정평균 그래프를 바탕으로 모형 간 비교를 수행하였다. 그 결과, 음이항, 영과잉 포아송, 영과잉 음이항 모형의 적합도가 정규분포를 가정한 모형과 포아송분포를 가정한 모형에 비해 더 좋은 것으로 나타났으며, 대체로 영과잉 음이항 모형이 자료에 더 잘 부합하였으나 이러한 경향은 비교 준거에 따라 다소 차이를 보였다. 마지막으 로, 각 모형별 적합도 차이의 원인에 대해 고찰하고, 영과잉 가산자료의 성장모형 분석에 있어 본 연구 결과의 함의에 대해 논의하였다. The purpose of this study is to compare latent growth models and latent class growth models based on various distributional assumptions for analyzing longitudinal trends of zero-inflated count data, with adolescents’ runaway as a focal variable. As alternatives to the normal distributional assumption usually made for the analysis of continuous and symmetric data, this study compared growth models based on distributional assumptions that reflect the nature of the zero-inflated count data more accurately, such as Poisson, negative binomial(NB), zero-inflated Poisson(ZIP), and zero-inflated negative binomial (ZINB) distributions. For this purpose, we used the Korean Children and Youth Panel Survey (KCYPS) data for the 7 th grade panel. The second year to the sixth year data were used. Major findings of this study are as follows. First, NB model, ZIP model, and ZINB model performed better than others in Latent growth model and Latent class growth model. Second, ZINB model was generally better than others. However, inconsistent patterns were observed for the performance of each model over different criteria. Implications from the findings of this study were discussed with suggestions for further studies.

서울 지역 중학생의 역량 발달에 따른 잠재계층 분류 및 영향 요인 분석

나우열(Wooyoul Na),권연하(Yeonha Kwon),안영은(Youngeun An) 한국교육학회 2023 敎育學硏究 Vol.61 No.1

본 연구는 중학생의 인지, 사회·정서, 참여자치의 측면에서 역량 실태를 다면적으로 평가하고, 중학생의 균형 있는 역량 발달을 위한 교육적 시사점을 제공하기 위해 인지·사회·정서·참여자치 역량 발달의 현황에 따른 잠재계층을 분류하고, 이에 영향을 미치는 학생 및 학교 특성을 탐색하였다. 이를 위해 『서울학생종단연구(SELSS) 2020』 1차년도 중학교 패널 자료를 활용하여, 총 97개 학교에 소속된 서울 지역 중학생 3,993명을 대상으로 다층 잠재프로파일분석을 실시하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 서울 지역 중학생의 인지·사회·정서·참여자치 역량에 따른 하위유형을 분류한 결과, ‘전 역량 부족’, ‘인지역량 부족’, ‘전 역량 우수’, ‘사회·정서역량 부족(인지역량 우수)’과 같은 4가지의 이질적인 잠재계층이 도출되었다. 둘째, 잠재계층 분류에 영향을 미치는 학생 특성을 살펴본 결과, 성별, 수업태도, 교우관계, 사회경제적지위(SES)와 같은 학생 특성이 역량에 따른 잠재계층 분류에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 잠재계층 분류에 영향을 주는 학교 특성을 살펴본 결과, 교사분위기, Wee클래스 운영 여부, 비대면수업 비율 등은 인지역량 및 사회·정서역량 측면에서 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 바탕으로, 중학생의 인지·사회·정서·참여자치 역량의 균형 있는 발달을 위한 교육적 시사점을 제시하였다. This study classified the latent classes of cognitive, social-emotional, and autonomy competencies and analyzed the effects of student and school factors in order to provide educational implications for balanced competencies development of middle school students. For this purpose, 3,993 middle school students data from the first-year middle school panel of the Seoul Educational Longitudinal Study of Students 2020 were used and multilevel latent profile model analysis was conducted. The main analysis results are as follows. First, four latent classes were classified according to competencies. Second, the student factors such as gender, class attitude, friendship and socioeconomic status affected the classification the classes. Third, the school factors such teacher atmosphere, the operation of the WeeClass, and the ratio of online class had a positive effect on cognitive and social-emotional competencies. Based on the results of this study, educational implications for the balanced development of middle school students' competencies were suggested.

부모의 정신건강 프로파일 유형 분류 및 아동의 내재화⋅외현화 문제행동 차이 비교

나우열(Wooyoul Na), 김민정(Minjung Kim) 학습자중심교과교육학회 2023 학습자중심교과교육연구 Vol.23 No.9

목적 본 연구는 부모 단위에서 정신건강 관련 변인들의 응답에 기초한 다양한 프로파일 유형을 분류하고, 이러한 부모의 정신건강 프로파일 유형별 아동의 내재화⋅외현화 문제행동에 있어 어떠한 차이가 나타나는가를 파악하고자 하였다. 방법 이를 위하여 본 연구에서는 한국아동패널 12차(2019년) 자료 내 1,071명의 아동과 그 부모의 응답 자료를 활용하여, 이자 잠재프로파일분석(dyadic latent profile analysis)을 통해 부모의 정신건강 프로파일 유형을 분류하였으며, 3단계 접근법(three-step approach)을 통해 부모의 정신건강 프로파일 유형별 아동의 내재화⋅외현화 문제행동의 차이를 검증하였다. 결과 첫째, 이자 잠재프로파일분석을 통해 부모의 정신건강 프로파일 유형을 분류한 결과, 총 4가지의 유형(부부 패턴 불일치-모 취약형, 부부 패턴 일치-부모 취약형, 부부 패턴 불일치-부 취약형, 부부 패턴 일치-부모 안정형)이 도출되었다. 둘째, 부모의 정신건강 프로파일 유형별 아동의 내재화 문제행동에는 유의미한 차이가 있었으며, 부부 패턴 불일치-모 취약형과 부부 패턴 일치-부모 취약형의 아동은 타 유형에 비해 내재화 문제행동 수준이 높은 것으로 나타났다. 셋째, 부모의 정신건강 프로파일 유형별 아동의 외현화 문제행동에는 유의미한 차이가 있었으며, 부부 패턴 일치-부모 취약형의 아동은 외현화 문제행동 수준이 가장 높은 것으로 나타났다. 결론 본 연구는 부모의 정신건강 프로파일 유형을 다면적으로 파악하여 부모의 정신건강이 아동의 문제행동 간 관련성에 대해 규명하였으며, 이를 통해 아동의 문제행동 완화를 위한 부모의 정신건강 증진 개입 방안에 대한 시사점을 제시하였다. Objectives The purpose of this study was to classify different profiles based on the indicators of mental health at parental level and find out differences in children's internalizing/externalizing behavior problems by subtypes of parental mental health profile. Methods Survey data of 1,071 children and parents from the 12th Panel Study on Korean Children(PSKC) in 2019 were used for the analyses. Dyadic latent profile analysis was used for classifying subtypes of parental mental health profiles, and Three-step approach was used for testing differences in children's internalizing/externalizing behavior problems by subtypes of parental mental health profiles. Results First, Four subtypes(‘pattern mismatch-vulnerable mother’, ‘pattern match-vulnerable parents’, ‘pattern mismatch-vulnerable father’, ‘pattern match-stable parents’) were classified according to the indicators of parental mental health. Second, There were significant differences in children's internalizing behavior problems, ‘pattern mismatch-vulnerable mother’ and ‘pattern match-vulnerable parents’ were higher than others. Third, There were significant differences in children's externalizing behavior problem, ‘pattern match-vulnerable parents’ was the highest in externalizing behavior. Conclusions This study showed implications in identifying the relationships between parental mental health and children's behavior problem by exploring subtypes of parental mental health profiles in a multifaceted manner and suggested implications for improving parental mental health to attenuate children's behavior problems.

서울 초등학생의 역량 유형 분류 및 영향요인 분석

나우열(Wooyoul Na),안영은(Youngeun An),권연하(Yeonha Kwon) 한국열린교육학회 2023 열린교육연구 Vol.31 No.1

본 연구는 초등학생들의 인지, 사회, 정서 역량에 따라 잠재계층을 분류하고 그 계층별 영향요인을 학생 및 학교수준에서 밝혔다. 이를 위해 2021년에 수집된『서울학생종단연구(SELSS) 2020』 1차년도 초등학교 패널(ES&B) 자료를 활용하였으며 최종 분석대상은 학교 총 113개교, 초등학생 총 3,710명이다. 분석은 SPSS 24.0과 Mplus 7.0 프로그램을 활용하였으며 기술통계분석 및 다층 잠재프로파일모형 분석을 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 서울 초등학생의 인지·사회·정서 역량에 따라 학생 집단을 유형화한 결과 4가지 계층(전 역량 부족/정서역량 부족/인지·사회역량 부족/전 역량 우수)으로 구분할 수 있었다. ‘전 역량 우수’ 계층이 다른 계층보다 높은 비율을 나타냈으나 한편으로 ‘전 역량 부족’ 학생 비율도 적지 않았다는 점에서 하위권에 대한 지원이 필요함을 확인하였다. 둘째, 잠재계층 분류에 영향을 주는 학교변인으로는 학생 분위기, 전문상담사 비율이 있었으며 두 변인 모두 긍정적인 효과가 있었다. 셋째 잠재계층 분류에 영향을 주는 학생수준 요인을 살펴본 결과, 성별(여학생), 교우관계, 수업태도, 사회경제적지위(SES)와 같은 개인변수들이 긍정적인 계층에 속할 확률에 유의한 영향을 미치고 있었다. 위와 같은 결과를 바탕으로 정책적 지원 방향을 제시하였다. This study examined the latent structure of cognitive and social-emotional competencies of elementary school students and explored the effects of student-level and school-level factors by latent structure. For this purpose, 113 schools and 3,710 elementary school students’ data from the first-year elementary school panel (ES&B) of the Seoul Educational Longitudinal Study of Students (SELSS) 2020 were used and descriptive statistics and multilevel latent profile model analysis were conducted. The main analysis results are as follows. First, as a result of the analysis, four latent classes (all competencies below the average/emotional competency below the average/cognitive and social competencies below the average/all competencies above the average) were classified according to the cognitive and social-emotional competencies of elementary school students. It was confirmed that the “all competencies above the average” class showed a higher rate than other classes, but on the other hand, the proportion of the “all competencies below the average” class was not low. Second, school variables that influence the latent profiles included student atmosphere and the ratio of professional counselors, and it was confirmed that both variables could have a positive effect. Third, the student-level factors such as: gender (female students), friendship, class attitude, and socioeconomic status (SES) had a significant effect on the probability of belonging to the positive class. Based on the above results, possible directions of policy support were suggested.

설문자료 내 불성실 응답 탐지를 위한 다중허들 접근법과 잠재계층 모형 비교

나우열(Wooyoul Na),이현숙(Hyun Sook Yi) 한국교육평가학회 2021 교육평가연구 Vol.34 No.2

자기보고식 설문자료에서 다양한 양상으로 나타나는 불성실 응답은 분석 결과의 타당성을 저해하거나 연구 결과에 편향을 야기할 수 있는 중요한 요소이므로, 자료 분석 시 불성실 응답을 보인 사례들을 탐지하여 그 영향력을 제외하는 것은 분석 결과의 타당성을 확보하는 데 있어서 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 자료 내의 불성실 응답 탐지를 위한 주요한 두 접근법인 다중허들 접근법과 잠재계층 모형의 불성실 응답 탐지 성능을 비교하였다. 먼저 표본크기, 불성실 응답자의 비율과 불성실 응답 문항 비율 등의 조건 하에서 두 접근법의 정확성을 비교하기 위한 모의실험 연구를 수행하였다. 또한 대학생들을 대상으로 수집된 실제 온라인 설문자료 분석의 맥락에서 두 접근법을 적용하여 불성실 응답을 제외한 자료 분석을 실시한 결과를 비교함으로써 보다 합리적인 불성실 응답 탐지에 대한 방법론적 시사점에 대해 논의하고자 하였다. 본 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 모의실험 분석 결과 다중허들 접근법은 대체로 잠재계층 모형에 비해 자료 내의 불성실 응답을 과도하게 탐지하는 반면, 잠재계층 모형은 어느 정도 불성실 응답을 정확히 탐지하는 동시에 표본의 손실이 비교적 적은 것으로 나타났다. 둘째, 실제자료 분석에서는 두 접근법을 적용하여 각각 수행한 통계 분석의 모형 적합도는 대체로 유사하였으나, 다중허들 접근법을 적용한 경우에는 표본의 손실이 과도한 경향이 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 바탕으로 설문자료 내 불성실 응답의 탐지에서 다중허들 접근법과 잠재계층 모형의 유용성과 한계에 대해 논의하였다. Insufficient effort responding(IER) is commonly observed in self-report survey data. Since the presence of the IER can threaten the validity of the study by leading to potential bias for analysis results, it is an essential procedure to detect and treat the IER before the main statistical analyses are conducted. The purpose of this study is to explore the accuracy of the two most widely used methods for detecting the IER: the multiple-hurdle approach and the latent class modeling approach. The accuracy of the two methods were compared using simulation study considering various factors such as sample size, proportion of the examinees with IER, and the proportion of the IER items. The main results of this study are as follows. First, the findings in the simulation study showed that the multiple-hurdle approach tended to detect the IER excessively, resulting in the loss of sample size. The latent class modeling approach tended to detect the IER with reasonably high level of accuracy and had an advantage to preserve the sample size. Second, the real data analysis with the datasets that removed the IER cases with each of the two approaches showed slightly higher level of model-data fit for the latent class modeling approach and the loss of sample size was more serious in the multiple-hurdle approach. Based on the results, the advantages and limitations of the two approaches were discussed.

회귀분석 상황에서 벌점화 추정 기법을 이용한 이상치 탐지방법의 적용 가능성 탐색

나우열(Wooyoul Na),조영진(Yeong Jin Jo),이현숙(Hyun Sook Yi) 한국교육평가학회 2020 교육평가연구 Vol.33 No.3

자료 내에 존재하는 이상치는 분석 결과의 타당성을 위협하는 중요한 요인으로 작용할 수 있기 때문에 이상치를 정확하게 탐지하여 처리하는 것은 매우 중요하다. 또한 이상치는 부주의한 특성을 지닌 응답자나 비정상적인 행동패턴을 나타내는 학습자 등, 대다수의 사례와는 다소 이질적인 특성을 지닌 집단을 나타내는 정보로서 기능할 수도 있다. 본 연구에서는 회귀분석 상황에서 스튜던트화 잔차 등과 같이 이상치 탐지를 위해 적용되어 온 전통적 방법과 함께 벌점화 기법을 응용한 -IPOD의 이상치 탐지 성능을 여러 각도에서 비교하였다. 또한 교육학 분야의 패널자료를 활용한 자료 분석을 통해 이상치를 검출하지 않은 회귀모형과 스튜던트화 잔차 및 -IPOD을 적용하여 이상치를 탐지 후 제외한 회귀모형 간의 분석 결과를 비교하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 모의실험 분석 결과 스튜던트화 잔차의 경우 자료 내에 이상치가 다수 포함되었을 때에는 가면효과가 발생할 가능성이 있는 반면 -IPOD은 대부분의 조건에서 비교적 이상치를 정교하게 검출하는 것으로 나타났다. 둘째, 실제 자료 분석 결과 이상치를 제외하지 않은 모형과 -IPOD을 적용하여 이상치를 검출한 모형 간에는 결정계수나 회귀계수에서 차이를 보였으며, -IPOD 방법이 타방법에 비해 설명력이 높을 뿐 아니라 회귀분석의 기본 가정을 더 잘 만족하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로, 정교한 이상치 탐지에 있어서 -IPOD의 유용성과 한계 등에 관해 논의하였다. Detecting and handling outliers is a critical process in data analysis, because the presence of outliers may threaten the validity of analysis results if they are not properly handled. Outliers could be considered as an indicator representing a distinct group that is different from the majority of the cases, such as respondents with carelessness or students with learning difficulties. The purpose of this study is to explore the applicability of the thresholding-based iterative procedure for outlier detection (-IPOD) method in the context of regression analysis, by comparing the accuracy of the proposed method with traditional outlier detection techniques such as studentized residuals and Mahalanobis distance. The findings of the simulation study showed that, overall, -IPOD detected outliers more accurately than other outlier detection methods. Mahalanobis distance performed poorly in outlier detection and masking effect was more frequently observed in the method using studentized residuals. Results of the real data analysis also showed that the regression model based on the -IPOD performed better in explaining the dependent variable and satisfied the model assumptions better than the regression models based on the other methods. Based on the results, implications and limitation of the -IPOD method in outlier detection was discussed.

초.중학교 시기 학업탄력성의 종단적 변화 양상 및 영향 요인 탐색

이지용(Jiyong Lee),나우열(Wooyoul Na),이현숙(Hyun Sook Yi) 학습자중심교과교육학회 2021 학습자중심교과교육연구 Vol.21 No.20

목적 본 연구는 학업탄력성의 종단적인 변화 양상을 파악하고 이에 영향을 미치는 요인을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 방법 이를 위해 한국교육종단연구(KELS) 2013의 초등학교 6학년부터 중학교 3학년까지 4시점의 데이터를 활용하여 전체 학생들의 각 시점별 학업탄력성에 따른 집단의 규모와 학업성취도를 파악하고, 학업탄력성의 변화를 살펴보았다. 또한 취약계층 학생들의 학업탄력성 변화 양상에 따라 유형을 세분화하고 학업탄력성의 변화에 영향을 미치는 요인을 탐색하기 위해 다층 다항 로지스틱 회귀모형 분석을 실시하였다. 결과 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 시간이 지날수록 비취약계층-우수 집단과 비학업탄력적 집단의 규모는 증가하는 한편, 학업탄력적 집단의 규모는 감소하는 경향을 보였다. 둘째, 초기에 학업탄력적 집단이었으나 시간이 지나 비학업탄력적 집단으로 이동하는 학생들의 규모는 그 반대의 경우에 비해 더 큰 것으로 나타났다. 셋째, 학업탄력성이 하락하는 유형이 비교적 높은 비율을 차지하였으며, 이러한 학생들은 초⋅중학교의 전환기 시점에서 학업성취도의 감소폭이 비교적 큰 것으로 나타났다. 넷째, 수업이해도, 학업과 관련된 여가 시간 활용, 교사의 학생 특성 파악 정도 등의 변인은 학업탄력적 유지 유형에 대해 정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론 본 연구는 기술통계와 시각화 기법을 중심으로 전국의 초등학교 6학년부터 중학교 3학년까지의 4년간 전체 학생들의 학업탄력성에 따른 집단 변화 양상을 포괄적으로 탐색하였다는 의의가 존재한다. Objectives The purpose of this study was to explore longitudinal trends in academic resilience and characteristics associated with patterns of these trends. Methods Achievement data and survey data annually measured for the students from the 6th to 9th grades in the Korea Educational Longitudinal Study (KELS) 2013 were used for the analyses. Students at each time point were classified into one of the four groups defined by the status of academic resilience and relative proportion of students in each sub-group and their academic achievement were explored. In addition, multilevel-multinomial logistic regression model was employed to identify characteristics that predict the patterns of longitudinal trends of academic resilience for socio-economically disadvantaged class. Results The major results of this study are as follows. First, while the proportion of students who have shown excellent academic performance among socio-economically non-disadvantaged class and the proportion of students who have shown poor academic performance among socio-economically disadvantaged class have been increased over time, the proportion of academic resilient students who have shown excellent academic performance among socio-economically disadvantaged class has been decreased. Second, the proportion of students who have transitioned from academic resilient group to academic non-resilient group was larger than that of their counterparts, and the extent to which their academic achievement declined was highest during the time of transition from elementary school to middle school. Third, it was found that characteristics such as comprehension of class materials, the out-of-school study time, and teacher s understanding of student characteristics showed positive effect in predicting academic resilience. Fourth, There was a positive effect of the introjected regulation for students who have transitioned from academic resilient group to academic non-resilient group compared with students who have preserved academic non-resilient group. Conclusions This study showed implication in that it was comprehensively explored the longitudinal group change trends according to academic resilience from 6th grade to 9th grade using descriptive analysis and visualization.

순환신경망(RNN)을 활용한 개별 학생 학업성취도의 종단적 예측

이창묵(Chang-mook Lee),이현숙(Hyun Sook Yi),나우열(Wooyoul Na) 한국교육평가학회 2020 교육평가연구 Vol.33 No.1

학생들이 학교교육을 통해 기초학력을 갖추도록 돕는 것은 공교육이 담당해야 할 중요한 책무이다. 기초학력에 도달하지 못한 상태에서 다음 학년에 진입하게 되면 기초학력 미달이 장기화할 수 있고 결과적으로 학업적 실패로 이어질 수 있기 때문이다. 따라서 학생의 미래 성취 수준을 조기에 예측하고 적시에 개입하는 것은 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 개별 학생의 학업성취 수준을 예측하기 위한 방법으로서, 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 순환신경망(RNN)을 국가수준 학업성취도평가 자료에 적용함으로써, 교육 종단 자료를 바탕으로 미래의 학업 성취를 예측할 수 있는 방안을 탐색하였다. 본 연구에서는 2011년 초등 6학년부터 2016년 고등 2학년까지 세 시점의 국가수준 학업성취도평가 자료를 사용하였으며, RNN을 적용하여 미래 시점의 기초 이하 여부를 예측한 결과를 HGLM 모형 적용 결과와 비교하였다. 두 모형은 대체로 유사한 예측 성능을 보였으며, HGLM으로는 결과 산출이 어려운 구조에서도 RNN을 적용하여 기초 이하 여부를 예측할 수 있었다. 본 연구 결과를 토대로 학업성취의 조기예측과 관련한 순환신경망의 장점과 제한점에 대해 제안하였다. Helping students to meet the national standards of academic performance is very important in that failure to meeting the standards can have a detrimental effect on learning and can lead to long-term learning deficits. It is important to understand the state of individual student s academic achievement and identify students with potential academic failure, so that timely intervention can be made to prevent student failure. In this study, an artificial neural network (ANN) was applied to the National Assessment of Educational Achievement data to predict performance of a student in his/her 11th grade based on various information related to academic performance collected in the 6th and 9th grades. The recurrent neural network (RNN) was employed as a promising model for longitudinal prediction, and the performance of the RNN was compared with a traditional approach, the hierarchical general linear model (HGLM). The results showed that both RNN and HGLM models showed similar performances in the data collection designs to which both models can be applied. In addition, the RNN had advantages over the HGLM in that it can be also applied to situations where application of the HGLM is not feasible. Based on the results of this study, the advantages and disadvantages of the RNN in longitudinal prediction of educational data was discussed.