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Elastic net을 통한 학생의 창의성 예측 모형 연구
Predictive Modeling of Students’ Creativity via Elastic Net

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Authors
유진은; 노민정
Issue Date
2018-09-30
Publisher
서울대학교 교육종합연구원
Citation
The SNU Journal of Education Research, Vol.27 No.3, pp. 185-205
Keywords
machine learningelastic netcreativitySELS기계학습창의성
Abstract
Previous creativity research has focused on student predictors, but teacher and school predictors also need to be identified to increase school accountability and teacher awarenss for creativity education at schools. Initially, all 2,138 variables from SELS (Seoul Educational Longitudinal Study) student, parent, teacher, principal, and school datasets were considered for predictive model building. Elastic net, best-known for selecting variables and handling multicollinearity issues, was employed as a machine learning technique. Consequently, a total of 46 predictors were selected out of 1,422 predictor candidates. Selected predictors such as students’ self-concept, self-directed learning, career-based activities, cultural experience activities, and computer efficiency were also frequently investigated in previous research. Newly found predictors include school violence experiences (spreading evil rumor), students’ peer relation, and English instruction-related variables. Implications were discussed based on the results. Specifically, school and district’s efforts should be exerted on the operations of free-semester, 2015 revised curriculum’s software education, and Wee classes. Lastly, suggestions on panel data collection were made such as switching to online surveys and delivering actual creativity tests to subsampled students.
본 연구는 학생, 학부모, 교사, 학교를 망라하는 모든 교육 주체를 분석 모형에 포함함으로써 창의성 관련 교육 정책 및 프로그램 수립·이행 시 실효성 제고에 기여하고자 하였다. SELS 8차년도 초4 패널 자료가 제공하는 2,138개 학생, 학부모, 교사, 교장, 학교 변수를 기계학습 기법인 elastic net으로 분석하여 일반계 고등학생의 창의성 예측 변수를 탐색하였다. 벌점회귀모형 기법 중 하나인 elastic net은 변수 선택이 가능하며 다중공선성까지 고려하므로 대용량 사회과학 자료 분석에 적절하다. SELS의 1,422개 설명변수를 elastic net 모형에 투입한 결과, 성취목표, 탄력성, 자아개념, 자기주도학습능력과 같은 학습 및 심리 특성 변수 21개, 진로성숙도, 진로탐색활동과 같은 진학 및 진로 변수 10개, 학부모와 자녀의 관계, 독서, 문화예술활동과 같은 가정 생활 변수 6개, 컴퓨터 및 스마트폰 활용 능력과 같은 ICT 활용 변수 3개, 교우관계, 학교폭력, 교사 및 수업 평가 등 학교 정규 수업 및 학교생활에 관한 변수 6개의 총46개의 변수가 선택되었다. 본 연구모형이 선택한 변수 중 자기주도적 학습능력, 자아개념, 성취목표 등의 학습 및 심리 특성 변수, 진로체험활동과 같은 진로 관련 변수, 문화체험활동, 컴퓨터활용능력 등은 선행연구에서 다뤄졌던 변수들이다. 본 연구가 새롭게 발굴한 변수는 학교폭력, 건강 상태, 교우 관계, 영어 수업 관련 변수 등이다. 연구 결과를 토대로 자유학기제(또는 자유학년제), 2015개정 교육과정의 소프트웨어교육, 위(Wee) 클래스 등과 관련한 학교 및 교육청 차원에서의 노력에 대하여 논하였다. 마지막으로, SELS 자료 수집 시 개선 사항에 대하여 제언하였다.
ISSN
1225-5335
Language
Korean
URI
http://hdl.handle.net/10371/168531
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Appears in Collections:
College of Education (사범대학)Center for Educational Research (교육종합연구원)SNU Journal of Education ResearchSNU Journal of Education Research vol.27 (2018)
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