대학수학능력시험 과학탐구 영역의 심화(Ⅱ)과목 선택 요인에 관한 데이터 마이닝:한국교육고용패널 2005-2009년 자료를 활용하여 = Educational Data Mining Regrading Selection of Advanced Science Subject in CSAT: Using the KEEP 2005-2009 Data

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 대학수학능력시험 과학탐구 영역의 심화(Ⅱ)과목 선택 요인을 살펴보았다. 분석 방법으로서는 변수 선택 중심의 데이터 마이닝을 시도하였으며, 분석 자료는 한국교육고용패널Ⅰ의 중학교 3학년 코호트 데이터였다. 심화과목 선택 여부에 대한 로지스틱 선형 회귀를 위하여 1,040개의 입력변수를 설정하였으며, 이에 대하여 벌점화 축소 추정법의 일종인 LASSO 및 Elastic Net을 적용한 결과 각각 34개와 86개의 변수가 선택 및 적합되었다. 모형의 해석은 다음과 같다. 첫째, 코호트들이 중학교 3학년이던 1차년도에 조사된 변수들이 절반 이상이었다. 둘째, 학교 소재지를 비롯한 지역 관련 변수들이 선택되었다. 셋째, 친구 및 또래들과 관련된 변수들이 선택되었다. 넷째, 여가 및 취미생활과 관련된 변수들이 선택되었다. 다섯째, 학생 개인의 특성과 관련된 변수들이 선택되었다. 여섯째, 학교 교육과정 및 진로지도와 관련된 변수들이 선택되었다. 일곱째, 학생의 가정환경과 관련된 변수들이 선택되었다. 결론적으로, 수능 과학탐구 영역에서의 심화과목 응시 여부에는 부모의 사회경제적 지위나 사교육 여부 등이 영향을 미치기도 하지만 개인의 학습 특성 및 학교 수준에서 관리 가능한 요소들이 긍정적인 영향을 끼칠 수 있으므로 교육적 개입이 무의미하지 않다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to investigate factors for the selection of advanced science subject (Ⅱ) in Korean College Scholastic Ability Test (CSAT) employing data mining methods. Using data collected from middle school third year cohort in the Korean Education & Employment Panel (KEEP), we set 1,040 input variables for logistic regression. By applying LASSO and Elastic Net, which are kinds of shrinkage and penalized estimators, we selected and fitted 34 and 86 variables, respectively, in each method. The selected variables were categorized as follows: first, about a half of the variables were from the first year of the survey; second, regional variables; third, variables about friends; fourth, variables describing leisure and hobbies; fifth, traditional variables of students’ individual characteristics; sixth, variables related to school curriculum and career guidance; and seventh, variables related to students’ home environments. It was found, in conclusion, that educational intervention would be effective in resolving the issue of selection of advanced science subject in Korean CSAT.

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