스캔통계량을 이용한 초등학교 교육의 질 불평등 분석

Analysis of Inequality in Elementary School Education Using Scan Statistics

교육은 사람이 살아가는데 필요한 지식이나 기술 등을 가르치고 배우는 활동을 가리키는 말로 모든 국민은 균등하게 교육받을 권리를 가진다. 그러나 현재 교육환경 및 교육여건은 소득별, 지역별에 따라 차이를 보이고 있고, 이는 학생들의 학업성취도에 직접적인 영향을 미친다. 본 연구는 지역별 교육의 불평등정도를 정량적으로 평가하여 공간적 군집을 살펴보고자 한다. 연구자료로 2017년 학교알리미에서 공개된 초등학교 학교정보를 사용하였다. 교육 여건 및 학습 환경을 나타내는 지표로 OECD의 교육지표인 교사 1인당 학생수와 학급당 학생수를 사용하였다. 지역내 교육의 불균형의 정도는 소득불평등의 지표로 활용되는 지니지수와 앳킨슨지수를 이용하였다. 분석결과 교사 1인당 학생수의 지니지수는 0.163, 학급당 학생수의 지니지수는 0.284이다. 지리적 특수성을 고려하기 위하여 행정구역을 시, 군, 구별 구분하여 분석에 사용하였다. 공간군집을 위한 스캔통계량은 윈도우의 크기에 따라 클러스터가 다르므로 로그우도비(LLR)들의 합을 이용한 CLIC를 사용하였다. 분석 결과 서울, 경기도, 인천 지역은 전체적으로 학급당 학생수가 평균보다 높게 나왔으며 지역 내 편차가 작았다. 충청도, 전라도, 경상남도, 대전, 광주, 세종특별자치시는 이와 반대로 나타났으며 그에 대한 지역 내 편차는 컸다. 또 가장 우선시 되어야 할 클러스터는 순천시, 광양시가 가장 위험한 클러스터라는 결론을 얻었다.

Current education environment and educational conditions are different according to income and region, and this directly affects students academic achievement. The purpose of this study is to investigate spatial clustering by quantitatively evaluating inequality in regional education. In this study, we used the number of students per classroom and the number of students per class in the OECD as an indicator of educational environment and learning environment. In order to show the degree of inequality, the Gini index and the Atkinson index were used as indicators of income inequality. And we used SaTScan 9.5 to find clusters using scan statistic, and find out which clusters have a higher relative risk. In Seoul, Gyeonggi Province and Incheon, the overall number of students per class was high and the deviation was small. Chungcheong Province, Jeolla Province, South Gyeongsang Province, Daejeon, Gwangju and Sejong City, on the other hand, had lower students per class than average, with greater deviation. Also, it was concluded that Suncheon and Gwangyang City are the most dangerous clusters that should be put first.