머신 러닝 기법을 활용한 청소년의 온·오프라인 학교생활 만족도 영향 요인 탐색

An Exploration of Variables Influencing on Adolescents’ On·Off-line School Satisfaction Using Machine Learning

연구목적: 본 연구에서는 머신 러닝 기법을 활용하여 청소년의 온·오프라인 학교생활 만족도에 영향을 미치는 변수를 탐색하고자 한다. 연구방법: 이를 위해 한국아동·청소년패널조사 2018 (KCYPS 2018) 중학교 3학년 조사 데이터 2,268명의 자료를 분석에 활용하였다. 자료 분석은 R패키지 4.2.0을 활용하였다. 청소년의 학교생활 만족도를 분석은 랜덤 포레스트 기법을 활용하였고 온·오프라인 학교생활 만족도 분석은 벌점회귀모형 중 LASSO 회귀를 사용하여 분석하였다. 연구결과: 첫째, 청소년의 학교생활 만족도에 영향을 미치는 주요 20개 변수를 확인하였는데 환경 요인보다 개인 요인이 많은 것으로 나타났으며 학업성취 만족도, 삶의 만족도, 우울, 평일 부모와 함께 보내는 시간, 공격성 등의 순으로 중요도 지수가 높게 나타났다. 둘째, 청소년의 온라인 학교생활 만족도의 영향 요인으로 학업성취 만족도, 평일 학원 및 과외시간, 대도시 등 주요 10개 변수를 확인하였으며, 오프라인 학교생활 만족도의 영향 요인으로 긍정정서 결여, 학업성취 만족도, 교사관계 등 주요 10개 변수도 확인하였다. 논의 및 결론: 본 연구의 결과는 청소년의 학교생활 만족을 위해서는 개인 및 환경 차원을 함께 고려해야 함을 보여준다. 그중에서도 개인 요인인 학업성취와 정서적인 면에 중점을 둘 필요가 있으며 온라인과 오프라인 학교생활 만족은 차별화된 접근이 필요함을 확인하였다. 이러한 결과는 포스트 코로나 시대 청소년의 학교생활 만족도 제고에 중요한 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.

Purpose: The purpose of this study was to investigate variables influencing adolescents’ on·off-line school satisfaction using machine learning. Method: For this purpose the survey data of the Korea Children and Youth Panel Survey 2018(KCYPS 2018) in which 2,268 students in the third grade of middle school participated were analyzed. The data was analyzed by using R packages 4.2.0. Random forest was used for analyzing variables on influencing adolescents’ school satisfaction, and LASSO regression among the penalized regression was used for analyzing variables on influencing adolescents’ on·off-line school satisfaction. Results: First, 20 most important variables that explained school satisfaction were selected and personal factors were selected more than environmental factors. And academic achievement, life satisfaction, depression, and time with parents on weekday, aggression, etc ranked in order in the top 20. Second, 10 variables including academic achievement satisfaction, private learning institute and private tutoring time on weekday, big city, etc were the factors that explained online school satisfaction and 10 variables including a lack of positive affectivity, academic achievement satisfaction, relationships with teachers, etc were the factors that explained offline school satisfaction. Conclusion: The results showed that adolescents’ school satisfaction was influenced by various variables in personal and environmental factors, and especially adolescents’ on·off-line school satisfaction was importantly influenced by academic achievement satisfaction and affective factors. And the results implied that different approaches were needed to improve each dimension of on·off-line school satisfaction. In addition, the current study provides a meaningful basic data for improving adolescents’ school satisfaction in post COVID-19 era.