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    다층구조방정식모형을 이용한 학교효과 분석 연구 : PISA 2003 자료를 중심으로 = (A)study on school effect analysis using the multilevel structural equation modeling : based on PISA 2003 data

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    https://www.riss.kr/link?id=T10952616

    • 저자
    • 발행사항

      서울: 高麗大學校, 2007

    • 학위논문사항

      학위논문(박사) -- 高麗大學校 大學院 , 敎育學科 , 2007

    • 발행연도

      2007

    • 작성언어

      한국어

    • KDC

      373.7 판사항(4)

    • DDC

      371.26 판사항(21)

    • 발행국(도시)

      서울

    • 형태사항

      vi, 119 p.; 26 cm

    • 일반주기명

      권말부록으로 "학생 설문지", "학교장 설문지" 수록
      참고문헌: p. 97-110

    • 소장기관
      • 고려대학교 도서관 소장기관정보
      • 고려대학교 세종학술정보원 소장기관정보
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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    This study is a study that uses the PISA 2003 data to analyze the school effect by applying the multilevel structural equation modeling. The multilevel structural equation modeling reflects the characteristics of mutually different layer in school organization, finds out the relationship of variables in structures, and through it, this is the model to describe the school effect reasonably that this study uses the PISA 2003 data to confirm the findings.
    In general, in the event of data used in the education studies, it may be used together to the analysis with the variables measured in the group level like school and the variable measured in the student level. At this time, if the relational structure between the variables is disclosed by considering for single layer without consideration for measurement in mutually different layer, it would be an error to generate the problems in loss of information and aggregation bias or expand the variables to exaggerate the attributes of the raw data. Therefore, in order to minimize this type of error, it is needed to use the model that has the attributes of each layer reflecting to display the structural relationship.
    In this study, through the multilevel structural equation modeling that considered the variables of measured injection/process variables from the student and school levels and the structure of the learning accomplishment, the gross effect from each variable is verified and the route is described and in particular, it confirms how the structural relationship of measured variables from different layer, such as student level and school level.
    The variables of student level used in the study are assumed socio-economic background of student, learning related variable, self related belief on learning, and learning strategy, and in school level, it has added with the passion of teachers and educational resource of the school in addition to such variables. The analytical data are the data of Korea in PISA 2003(Programme for International Student Assessment 2003) with the use of data for 5,212 persons excluding the absented data on the applicable variables, and as the analysis programs, SPSS12.0 and Mplus4.1 have been used.
    As a result of analyzing the above data, in the event of the data with the multileveled attribute, looking into the structural route following each layer through the multilevel structural equation modeling would be more appropriate. The study model suggested in this study reflects the structure to show the relational structure of the variables, and it may have some difference in the structure route following the layers that reflecting it would be more reasonable. In relation to the concrete route model, the self related belief on learning and learning strategy would show positive effect to the learning accomplishment. The assumed economic background displayed a great indirect effect when the attitude on learning is matched with the learning strategy. In the overall school level, the self related belief showed greatest effect for the learning accomplishment from the group level, and it makes direct and indirect impacts through various routes for the variables measured in the school level with efforts of teachers, school education resource or class related factors, attitude on learning, learning strategy and others.
    The result of this study has a difference in the size and route of model that is displayed in the student level and school level as shown that the case of data with nesting structure would reflect it and analyze the structural relationship between the variables that impact on the school effect through the multilevel structural equation modeling.
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    This study is a study that uses the PISA 2003 data to analyze the school effect by applying the multilevel structural equation modeling. The multilevel structural equation modeling reflects the characteristics of mutually different layer in school org...

    This study is a study that uses the PISA 2003 data to analyze the school effect by applying the multilevel structural equation modeling. The multilevel structural equation modeling reflects the characteristics of mutually different layer in school organization, finds out the relationship of variables in structures, and through it, this is the model to describe the school effect reasonably that this study uses the PISA 2003 data to confirm the findings.
    In general, in the event of data used in the education studies, it may be used together to the analysis with the variables measured in the group level like school and the variable measured in the student level. At this time, if the relational structure between the variables is disclosed by considering for single layer without consideration for measurement in mutually different layer, it would be an error to generate the problems in loss of information and aggregation bias or expand the variables to exaggerate the attributes of the raw data. Therefore, in order to minimize this type of error, it is needed to use the model that has the attributes of each layer reflecting to display the structural relationship.
    In this study, through the multilevel structural equation modeling that considered the variables of measured injection/process variables from the student and school levels and the structure of the learning accomplishment, the gross effect from each variable is verified and the route is described and in particular, it confirms how the structural relationship of measured variables from different layer, such as student level and school level.
    The variables of student level used in the study are assumed socio-economic background of student, learning related variable, self related belief on learning, and learning strategy, and in school level, it has added with the passion of teachers and educational resource of the school in addition to such variables. The analytical data are the data of Korea in PISA 2003(Programme for International Student Assessment 2003) with the use of data for 5,212 persons excluding the absented data on the applicable variables, and as the analysis programs, SPSS12.0 and Mplus4.1 have been used.
    As a result of analyzing the above data, in the event of the data with the multileveled attribute, looking into the structural route following each layer through the multilevel structural equation modeling would be more appropriate. The study model suggested in this study reflects the structure to show the relational structure of the variables, and it may have some difference in the structure route following the layers that reflecting it would be more reasonable. In relation to the concrete route model, the self related belief on learning and learning strategy would show positive effect to the learning accomplishment. The assumed economic background displayed a great indirect effect when the attitude on learning is matched with the learning strategy. In the overall school level, the self related belief showed greatest effect for the learning accomplishment from the group level, and it makes direct and indirect impacts through various routes for the variables measured in the school level with efforts of teachers, school education resource or class related factors, attitude on learning, learning strategy and others.
    The result of this study has a difference in the size and route of model that is displayed in the student level and school level as shown that the case of data with nesting structure would reflect it and analyze the structural relationship between the variables that impact on the school effect through the multilevel structural equation modeling.

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    이 연구는 PISA 2003 자료를 이용하여 학교효과를 분석하기 위해 다층구조방정식모형을 적용한 연구이다. 다층구조방정식모형은 서로 다른 층위를 지닌 학교조직의 특성을 반영하여 변인들의 구조 관계를 밝혀 주며 이를 통해 학교효과를 타당하게 설명해 줄 수 있는 모형으로서 본 연구에서는 PISA 2003 자료를 이용하여 이를 확인하고 있다.
    일반적으로 교육 연구에서 사용되는 자료의 경우 학생수준에서 측정되는 변인과 학교와 같은 집단수준에서 측정되는 변인이 분석에 함께 이용될 수 있다. 이때, 서로 다른 층위에서 측정했음에도 불구하고 이를 고려하지 않고 단일 층위로 간주하여 변인간의 구조 관계를 밝히게 되면 정보의 손실 및 집합화의 문제를 발생시키거나 또는 변산을 확대시켜 원자료의 속성을 과장하는 오류를 범하게 된다. 따라서 이러한 오류를 최소화하기 위해 각 층위의 속성을 반영하여 구조관계를 나타내주는 모형을 사용할 필요가 있게 된다.
    본 연구에서는 학생과 학교수준에서 각기 측정된 투입/과정 변인과 학업성취도와의 구조를 고려한 다층구조방정식모형을 통해 각 변인이 학업성취에 미치는 총 효과를 검정하고 그 경로를 설명하며, 특히 학생수준과 학교수준처럼 각기 다른 층위에서 측정된 변수들의 구조관계가 어떻게 나타나는지 연구 모형을 통해 확인하고 있다.
    연구에서 사용된 학생수준의 변인은 학생의 가정경제적 배경, 수업관련 변인, 수학에 대한 자아관련 태도, 학습전략이며, 학교수준에서는 이러한 변인 이외에 교사의 열의와 학교의 교육자원이 추가되었다. 분석자료는 PISA 2003 (Programme for International Student Assessment 2003) 한국자료로서 해당변인에 대한 결측치를 제외한 5,212명의 자료가 사용되었으며 분석 프로그램으로는 SPSS12.0과 Mplus4.1이 사용되었다.
    위의 자료를 분석한 결과, 다층적인 속성을 지닌 자료의 경우 다층구조방정식모형을 통해 각 층위에 따른 구조 경로를 살펴보는 것이 보다 적절함을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 연구모형은 이러한 구조를 반영하여 변인들 간의 관계 구조를 보여주고 있으며 층위에 따른 구조경로에도 차이가 있으므로 이를 반영하는 것이 타당함을 보여준다. 구체적인 경로모형과 관련해서 학생수준에서는 수학에 관한 자아개념 관련 태도와 학습전략이 학업성취에 긍정적인 효과를 나타내었다. 가정경제적 배경은 수학에 대한 태도와 학습전략과 매개될 때 학업성취에 큰 간접효과를 보였다. 학교수준에서는 수학에 대한 자아관련 태도가 학교 평균 학업성취도에 가장 큰 효과를 보였으며 학교수준에서만 측정된 변인인 교사의 열의와 학교 교육자원 또한 수업관련요인, 수학에 대한 태도, 학습전략 에 다양한 경로를 통해 직․간접적인 영향을 주고 있다.
    본 연구는 학생수준과 학교수준에 따른 구체적인 층위별 경로 구조를 보여주며, 이를 통해 층위에 따라 모형의 경로와 크기에 차이가 있으므로 다층적인 구조를 지닌 자료의 경우 이를 반영하여 다층구조방정식모형을 적용하여 학교효과를 분석하는 것이 보다 타당함을 보여준다.
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    이 연구는 PISA 2003 자료를 이용하여 학교효과를 분석하기 위해 다층구조방정식모형을 적용한 연구이다. 다층구조방정식모형은 서로 다른 층위를 지닌 학교조직의 특성을 반영하여 변인들의...

    이 연구는 PISA 2003 자료를 이용하여 학교효과를 분석하기 위해 다층구조방정식모형을 적용한 연구이다. 다층구조방정식모형은 서로 다른 층위를 지닌 학교조직의 특성을 반영하여 변인들의 구조 관계를 밝혀 주며 이를 통해 학교효과를 타당하게 설명해 줄 수 있는 모형으로서 본 연구에서는 PISA 2003 자료를 이용하여 이를 확인하고 있다.
    일반적으로 교육 연구에서 사용되는 자료의 경우 학생수준에서 측정되는 변인과 학교와 같은 집단수준에서 측정되는 변인이 분석에 함께 이용될 수 있다. 이때, 서로 다른 층위에서 측정했음에도 불구하고 이를 고려하지 않고 단일 층위로 간주하여 변인간의 구조 관계를 밝히게 되면 정보의 손실 및 집합화의 문제를 발생시키거나 또는 변산을 확대시켜 원자료의 속성을 과장하는 오류를 범하게 된다. 따라서 이러한 오류를 최소화하기 위해 각 층위의 속성을 반영하여 구조관계를 나타내주는 모형을 사용할 필요가 있게 된다.
    본 연구에서는 학생과 학교수준에서 각기 측정된 투입/과정 변인과 학업성취도와의 구조를 고려한 다층구조방정식모형을 통해 각 변인이 학업성취에 미치는 총 효과를 검정하고 그 경로를 설명하며, 특히 학생수준과 학교수준처럼 각기 다른 층위에서 측정된 변수들의 구조관계가 어떻게 나타나는지 연구 모형을 통해 확인하고 있다.
    연구에서 사용된 학생수준의 변인은 학생의 가정경제적 배경, 수업관련 변인, 수학에 대한 자아관련 태도, 학습전략이며, 학교수준에서는 이러한 변인 이외에 교사의 열의와 학교의 교육자원이 추가되었다. 분석자료는 PISA 2003 (Programme for International Student Assessment 2003) 한국자료로서 해당변인에 대한 결측치를 제외한 5,212명의 자료가 사용되었으며 분석 프로그램으로는 SPSS12.0과 Mplus4.1이 사용되었다.
    위의 자료를 분석한 결과, 다층적인 속성을 지닌 자료의 경우 다층구조방정식모형을 통해 각 층위에 따른 구조 경로를 살펴보는 것이 보다 적절함을 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 연구모형은 이러한 구조를 반영하여 변인들 간의 관계 구조를 보여주고 있으며 층위에 따른 구조경로에도 차이가 있으므로 이를 반영하는 것이 타당함을 보여준다. 구체적인 경로모형과 관련해서 학생수준에서는 수학에 관한 자아개념 관련 태도와 학습전략이 학업성취에 긍정적인 효과를 나타내었다. 가정경제적 배경은 수학에 대한 태도와 학습전략과 매개될 때 학업성취에 큰 간접효과를 보였다. 학교수준에서는 수학에 대한 자아관련 태도가 학교 평균 학업성취도에 가장 큰 효과를 보였으며 학교수준에서만 측정된 변인인 교사의 열의와 학교 교육자원 또한 수업관련요인, 수학에 대한 태도, 학습전략 에 다양한 경로를 통해 직․간접적인 영향을 주고 있다.
    본 연구는 학생수준과 학교수준에 따른 구체적인 층위별 경로 구조를 보여주며, 이를 통해 층위에 따라 모형의 경로와 크기에 차이가 있으므로 다층적인 구조를 지닌 자료의 경우 이를 반영하여 다층구조방정식모형을 적용하여 학교효과를 분석하는 것이 보다 타당함을 보여준다.

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    목차 (Table of Contents)

    • < 목 차 >
    • Ⅰ. 서 론
    • 1. 연구의 필요성
    • 2. 연구목적 및 연구문제
    • Ⅱ. 이론적 배경
    • < 목 차 >
    • Ⅰ. 서 론
    • 1. 연구의 필요성
    • 2. 연구목적 및 연구문제
    • Ⅱ. 이론적 배경
    • 1. 학교효과
    • 가. 학교효과의 개념
    • 나. 학교효과의 연구 방향
    • 2. 학교효과를 분석하기 위한 전통적인 모형
    • 가. 다층모형
    • 1) 다층모형의 개념
    • 2) 다층모형의 교육적 적용
    • 나. 구조방정식모형
    • 1) 구조방정식모형의 개념
    • 2) 구조방정식모형의 교육적 적용
    • 다. 다층모형과 구조방정식모형의 결합
    • 3. 다층구조방정식모형
    • 가. 다층구조방정식모형의 적합함수
    • 나. 다층구조방정식모형의 측정모형
    • 다. 다층구조방정식모형의 기술
    • 라. 균형자료와 불균형자료
    • 1) 균형자료에서의 다층구조방정식모형 적용
    • 2) 불균형자료에서의 다층구조방정식모형 적용
    • Ⅲ. 연구방법
    • 1. 분석자료
    • 2. 변인설정
    • 가. 가정의 사회경제적배경
    • 나. 수업관련변인
    • 다. 수학에 관한 자아관련태도
    • 라. 학습전략
    • 마. 학교의 교육자원
    • 바. 교사의 열의
    • 3. 연구모형
    • 4. 분석방법 및 절차
    • Ⅳ. 연구결과 및 해석
    • 1. 측정변인의 상관관계와 다변량 정규성 검토
    • 2. 다층구조방정식모형에 의한 학교효과 분석 결과
    • 가. 모형적합도 평가
    • 나. 측정변인과 잠재변인의 관계
    • 다. 다층구조방정식모형에 의한 학교효과 모형
    • 라. 학교효과 모형의 직접효과, 간접효과, 총효과
    • Ⅴ. 논의 및 결론
    • 1. 논의
    • 가. 모형적합도에 대한 논의
    • 나. 다층구조방정식모형의 적용
    • 다. 학생수준에서의 변인간 구조 모형
    • 나. 학교수준에서의 변인간 구조 모형
    • 2. 결론 및 제언
    • 참고문헌
    • 부록
    • ABSTRACT
    • < 표 목 차 >
    • <표 Ⅲ-1> PISA 2003 학생수준과 학교수준의 연구변인
    • <표 Ⅲ-2> PISA 2003 학생수준과 학교수준 변인의 기술통계치
    • <표 Ⅳ-1> 측정변인의 상관계수 및 첨도와 왜도
    • <표 Ⅳ-2> 학생수준 측정변인의 수준별 학업성취도 점수
    • <표 Ⅳ-3> 학생수준 측정변인의 학생수준과 학교수준 분산비
    • <표 Ⅳ-4> 모형적합도 지수
    • <표 Ⅳ-5> 측정변인과 잠재변인간의 관계 추정
    • <표 Ⅳ-6> 학교효과에 대한 다층구조방정식모형 추정 결과
    • <표 Ⅳ-7> 학생수준에서 모형의 직접효과, 간접효과, 총효과
    • <표 Ⅳ-8> 학교수준에서 모형의 직접효과, 간접효과, 총효과
    • [ 그 림 목 차 ]
    • [그림 Ⅱ-1] 학교효과 모형
    • [그림 Ⅲ-1] 학생/학교수준에서 측정한 변인들과 학업성취도와의 관계모형
    • [그림 Ⅲ-2] 본 연구의 다층구조방정식 연구모형
    • [그림 Ⅳ-1] 학교효과 최종 모형
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