Lasso를 통한 청소년의 학업무기력 주요 예측변수 탐색

Exploring Key Predictors of Academic Helplessness in Adolescents via Lasso

본 연구는 한국아동·청소년패널조사 2018의 5차년도 자료를 활용하여 중·고등학생의 학업무기력 예측변수를 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 기계학습 기법 중에서 Lasso 벌점회귀모형을 적용하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 중학교 자료에서 24개 변수, 고등학교 자료에서 19개 변수가 학업무기력 예측변수로 선택되었다. 선택된 변수들 중에서 스스로 공부하는 시간, 전체 교과 성취도의 주관적 평가, 학업열의, 진로 적응력, 창의적 성격, 행복감, 자아존중감, 그릿, 정서문제, 청소년 활동 연간 참여 횟수, 스마트폰 의존도, 학교생활 만족도, 교사 관계, 부모 양육태도는 선행연구에서 다뤄진 변수들이며, 회귀계수의 방향도 선행연구와 일치하였다. 수면시간, 컴퓨터를 가지고 노는 시간, 장래직업 결정 여부, 장래희망 교육수준, 스마트폰 사용 목적별 빈도(학업 또는 업무 관련), 진로준비 활동(진로 심리 검사 및 적성 검사, 진로 관련 특강 및 강연)은 본 연구를 통해 새롭게 발견된 변수들이다. 이러한 연구 결과를 토대로 시사점과 후속 연구를 위한 제언을 제시하였다.

This study aimed to explore the predictors of academic helplessness in middle and high school students using data from the 5th year of the Korean Children and Youth Panel Survey (KCYPS) 2018. This study applied the Lasso penalized regression among machine learning techniques. The main results are as follows. 24 variables from the middle school data and 19 variables from the high school data were selected as predictors of academic helplessness. Among the selected variables, self-study time, subjective evaluation of overall academic achievement, academic engagement, career adaptability, creative personality, happiness, self-esteem, grit, emotional problems, annual frequency of participation in youth activities, smartphone dependency, school life satisfaction, teacher relationships, and parenting attitudes have been addressed in previous studies, and the direction of the regression coefficients was consistent with previous studies. Sleep time, computer leisure time, future career decision status, desired future educational level, frequency of smartphone use by purpose (academic or work-related), and career preparation activities (career psychological and aptitude tests, career-related special lectures) were newly identified variables in this study. Based on these results, implications and suggestions for follow-up studies were presented.