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학술저널
저자정보
홍지혜 김현정 (공주대학교) 홍훈기 (서울대학교)
저널정보
서울대학교 교육연구소 아시아교육연구 아시아교육연구 제23권 제2호(통권 제82호)
발행연도
2022.6
수록면
311 - 331 (21page)
DOI
10.15753/aje.2022.6.23.2.311

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이 연구는 데이터마이닝 기법인 랜덤 포레스트를 활용하여, 상호작용이 복잡한 실제 자료에서 과학 성취수준을 예측하는 변인을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 PISA 2015에 참여한 우리나라 고등학생 5,039명의 자료를 PISA 과학 성취수준 집단 분류 기준에 따라 6수준 집단으로 구분하고, 학생 및 학부모 설문과 관련된 110개의 예측 변인을 분석하였다. 또한, 교육 연구에 하이퍼 앙상블 방식을 적용하여 붓스트랩 샘플링 편향성 한계를 보완하고자 하였다. 분석결과, 기존 과학 교육 연구모형에서 포함되었던 학생의 과학에 대한 인식론적 신념, 과학의 즐거움, 피드백 제공 수업, 탐구 기반 수업, 학생의 ESCS, 과학에서의 자아효능감 등이 과학 성취수준의 중요 예측 변인임을 확인하였다. 또한, 환경 문제의 인식, 목표 학력, ICT 관련 변인과 과학 관련 직업 종사에 관심 정도 등이 과학 성취수준의 중요 예측 변인으로 도출되었다. 본 연구에서 새롭게 도출된 변인은 지금까지 우리나라에서 과학 소양 및 역량 관련 선행연구 변인으로 중요하게 다루어지지 않았으나 많은 변인 간의 복잡한 관계 속에서 파악된 예측 변인이기 때문에 우리나라 학생들의 과학 소양 함양을 위한 단서가 될 수 있을 것이다.
#랜덤 포레스트 #하이퍼 앙상블 #과학 성취수준 #예측 변인 #random forest #hyper-ensemble approach #proficiency in science #predictor #PISA 2015

목차

논문 요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 논의 및 결론
참고문헌
Abstract

참고문헌 (0)

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