학교의 수학 학업 성취도 편차에 따른 경제·사회·문화적 취약 학생의 수학 성취도 예측 변수 탐색: 랜덤 효과를 반영한 XGBoost 활용

Predictors of Math Achievement Among Students with Low Economic, Social, and Cultural Status Attending Schools with Large and Small Within-school Variance: An XGBoost approach with School-level random effects

본 연구는 수학 학업 성취 편차가 큰 학교와 작은 학교에 재학 중인 경제·사회·문화적 지수(ESCS) 1사분위 학생을 대상으로, 학교 단위 랜덤 효과를 반영한 XGBoost로 수학 학업 성취도의 주요 예측 요인을 도출했다. SHAP 분석 결과, 두 그룹에서 나타난 공통 요인은 수학에 대한 선호도, 수학 및 과학에 대한 성취동기, 방과 후 학습 시간으로 나타났다. 차별 요인으로, 수학 성취도 편차가 큰 학교에 다니는 경제·사회·문화 취약 그룹은 수업량, 과학 선호도, 디지털 기기 보유 수, 등교 전 아르바이트 빈도, 부모의 자녀에 대한 수학 진로 인식, 교사의 ICT 수업 운영 전략 등이 중요 요인으로 도출되었고, 수학 성취도 편차가 작은 학교에 다니는 경제·사회·문화 취약 그룹에서는 수업의 질에 대한 학생의 인식, 수학 숙제 시간, 디지털 자기효능감, 수업 방해 요인, 수학 교사 수가 나타났다. 이는 취약 계층 학생 지원 정책이 학습 환경 특성을 반영해 차별화 돼야함을 시사한다.

This study explored the key predictors of mathematics achievement among students in the lowest quartile of the Economic, Social, and Cultural Status (ESCS) index, attending schools with either high or low within-school variance in math achievement. Across both groups, shared predictors, identified through XGBoost with school-level random effects and SHAP analysis, included students’ preference for mathematics, achievement motivation in mathematics and science, and time spent on after-school learning. Meanwhile, for students in schools with larger achievement variance, important predictors included instructional time, preference for science, number of digital devices at home, frequency of part-time work before school, parents’ expectations for their child’s career in mathematics, and teachers’ ICT instructional strategies. For students in schools with smaller achievement variance, key predictors included perceived instructional quality, time spent on math homework, digital self-efficacy, classroom disruption factors, and the number of math teachers. The results stress the need to tailor support policies to the contextual characteristics of learning environments for disadvantaged students.