서울 초등학생의 역량 유형 분류 및 영향요인 분석

Classifying the Competency of Elementary School Students and Exploring Affecting Factors: Focusing on Multilevel Latent Profile Analysis

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.