머신러닝과 HLM을 적용한 중학생의 자기조절 학습전략 중 행동조절에 대한 학생/부모와 교사/학교 수준의 영향요인 검증

초록

목적 본 연구는 자기조절 학습전략 중 가장 효과적으로 지도가 가능한 행동조절에 주목하여, 중학교 1학년 학생의 행동조절에 영향을 미치는 요인을 탐색적으로 도출하고자 하였다. 특히, 다층 분석을 통해 개인 특성이나 부모 요인뿐만 아니라 교사 및 학교 특성을검증하여, 가정과 학교에서 개입이 가능한 지점을 수준별로 탐색하고자 하였다. 방법 서울학생종단연구 2020의 1차 연도 자료 중 결측치를 제외한 총 98개교 4,615명의 중학생과 데이터 전처리 과정을 통해선정된 학생/부모 수준 206개, 교사/학교 수준 188개의 설명변수를 분석에 사용하였다. 다수의 변수를 모형에 동시에 투입할 수있는 머신러닝 기법을 통해 자기조절 학습태도 예측에 우수한 성능을 보이는 알고리즘을 학생/부모(1수준)와 교사/학교(2수준)의수준별로 선별하고, 각 수준별로 도출된 자기조절 학습태도 예측의 주요 변수를 2수준 HLM 분석을 적용하여 검증하였다. 결과 첫째, 수준별 상위 3개 알고리즘을 기반으로, 학생/부모 수준에서 10개, 교사/학교 수준에서 5개가 주요 변수로 도출되었다. 둘째, 2수준 HLM을 적용한 결과, 학생/부모 수준에서 자기조절 학습전략의 학습방법과 학습노력, 성장능력신념, 목표의식, 인권, 진학진로활동 프로그램의 도움 정도, 인지적 공감이, 교사/학교 수준에서 다문화학생 비율이 유의한 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 결론 이러한 결과를 바탕으로, 중학생의 자기조절 학습태도를 향상하기 위한 방안을 구체적으로 논의하였다.

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