학업 성취도에 영향을 미치는 요인

Contents Introduction - The purpose of research and background 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion - Result of conclusion - Limitataion

1. Introduction 1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 1. Introduction 수능까지 148일 남은 오늘. 여기 앉아 계신 대부분의 학우분들도 수능을 경험해보셨을 듯. 우리나라 사회 학력/학벌을 중시하는 사회  교육열이 과열되기도

1. Introduction 주제 선정 이유 학업 성취도에 영향을 미치는 여러 가지 요인들 영향력이 가장 큰 요인 파악 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 1. Introduction 주제 선정 이유 학업 성취도에 영향을 미치는 여러 가지 요인들 영향력이 가장 큰 요인 파악 학생들의 학업 성취도 향상에 도움 학업성취 – 교육의 수준을 평가하는 기준이기 때문에 학업성취에 어느 변인이 영향을 미치는지 알아보는 것이 중요

가정 학교 학생 학업 성취도 1. Introduction 1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 1. Introduction 학업 성취도 가정 학교 학생 학업성취에 있어서 여러 가지 변인이 영향을 미칠 수 있으나, 이번 연구에서는 학교와 가정, 학생 본인의 경우를 중심으로 살펴보고자 함. 우리나라의 교육 현장에서 각 개인의 학업성취를 알아보는 척도로써 내신성적과 수능성적이 대표적으로 이용. 내신성적은 학교 내의 학업성취, 수능성적은 전국에서의 학업성취의 척도로써 사용될 수 있음 실제 중요한 의미를 갖는 학업성취는 수능성적

1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 1. Introduction 선행 연구 -학교 물리적 환경인 학교시설은 교육과정 운영, 학생들의 학교생활, 교원들의 근무여건과도 밀접한 관계가 있는 아주 중요한 부분이다. (박대규, 1994) 학교풍토는 학생의 학교에 대한 태도, 성적, 학습목표에 지대한 영향력을 가진다. (Dunn and Harris(1998); Johnson et al.(1980); 김병성, 1995) 학교의 특성이 학업성취에 영향을 미치지 못한다.  (Coleman et al.,1966; Jencks et al., 1972)

1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 1. Introduction 선행 연구 - 가정 가정변인이 학업성취에 중요한 영향 변인이다. 학교는 빈부격차와 능력의 격차를 좁히는데 기여하지 못한다. (Coleman et al.(1966),Jencks et al. (1972)) 상급학교로 갈수록 과외활동이 학교학습에 더 도움이 된다. (김청자(2001)) 부모학력이나 성별, 학습심리적 특성을 통제하고도 국어, 영어, 수학 사교육 경험과 시간이 학업성취 수준에 영향을 미치고 있다. (상경아 외 (2008))

1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 1. Introduction 선행 연구 - 학생 학업성취를 결정하는 가장 중요한 학생의 특성은 학습활동이다. 학생 스스로의 학업에 대한 태도가 지적 자극을 자신의 학습태도에 편입시킴으로써 학업성취와 연계시킨다.  (Matthews, 1996). Woods(1983) 고등학생의 학업성취와 정적 상관관계를 갖는 특성은 진로계획과 같은 장기적인 목표와 공부하는 동안에 즐거움을 경험하는 것을 강조하는 내재적 동기이다. Wong and Csikszentmihalyi(1991) 학생, 가정, 학교에 대한 연구가 각각 있는데, 우리는 이 세가지를 모두 변수로 놓아서 그 중에 어떤 것이 영향을 미치고 크게 미치는지

2. Explanation of Data DATA 한국직업능력개발원 한국직업능력개발원 한국교육고용패널(KEEP) 1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 2. Explanation of Data DATA 한국직업능력개발원 한국직업능력개발원 한국교육고용패널(KEEP)

2. Explanation of Data 분석 대상 기준년도인 1차년도(2004) 중학교 3학년생 2,000명 1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 2. Explanation of Data 분석 대상 기준년도인 1차년도(2004) 중학교 3학년생 2,000명 + 신규 추출된 2007년도 고등학교 3학년생 1500명 => 총 3500명의 학생 (4차년도 – 2007년 데이터) 2008년도 수능에 응시한 일반고/자사고/특목고 학생의 수능 언어/수리/외국어 영역의 평균 등급 이용(역코딩) 연구 편의상 결측치 제외 = 771명으로 연구 진행 결측치 처리에는 여러 가지 방법이 있으나, 이번 연구에서는 여러 개의 항목에 있어서 하나라도 결측치가 있는 경우, 삭제해나가는 방향으로 연구 진행

2. Explanation of Data 1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 2. Explanation of Data 자료에서 볼 수 있듯이 남학생 320명, 여학생 451명으로 총 771명을 대상으로 연구 진행

2. Explanation of Data 1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 2. Explanation of Data

2. Explanation of Data 1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 2. Explanation of Data 세 등급 평균

수능 평균 등급 2. Explanation of Data 가정 학교 학생 연구가설 가정에서의 관심 사교육비 소득수준 학교시설 1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 2. Explanation of Data 연구가설 가정 가정에서의 관심 사교육비 소득수준 학교 학교시설 수업분위기 학생 자습 시간 수업 태도 수능 평균 등급

2. Explanation of Data 자료의 처리 1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 2. Explanation of Data 자료의 처리 1) 수업 태도(학생) – 집중 / 질문 / 숙제 / 복습 / 예습 (5문항의 평균)

2. Explanation of Data 2) 가정에서의 관심(가정) – 학업 및 성적 / 친구 / 친한 친구의 부모 / 1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 2. Explanation of Data 2) 가정에서의 관심(가정) – 학업 및 성적 / 친구 / 친한 친구의 부모 / 학교생활 / 개인습관 / 개인적 고민 (6문항의 평균)

2. Explanation of Data 3) 최근 1년간 월 평균 소득(가정) 1. Introduction 3. Data Analysis 4. Conclusion 2. Explanation of Data 3) 최근 1년간 월 평균 소득(가정)

2. Explanation of Data 4) 최근 1년간 월 평균 사교육비(가정) 1. Introduction 3. Data Analysis 4. Conclusion 2. Explanation of Data 4) 최근 1년간 월 평균 사교육비(가정)

1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 2. Explanation of Data 5) 학교 시설(학교) - 학교 건물·교실의 상태 / 운동장·체육시설 / 컴퓨터 시설 / 학교 도서관 / 학교 주변 환경 / 특별실 이용 (6문항의 평균)

2. Explanation of Data 6) 수업 분위기(역코딩)(학교) – 잠자는 학생 / 다른 공부하는 학생 / 1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 2. Explanation of Data 6) 수업 분위기(역코딩)(학교) – 잠자는 학생 / 다른 공부하는 학생 / 떠드는 학생 / 들어오지 않는 학생 (4문항의 평균)

2. Explanation of Data 7) 일주일 평균 자율 학습 시간(학생) 1. Introduction 3. Data Analysis 4. Conclusion 2. Explanation of Data 7) 일주일 평균 자율 학습 시간(학생)

3. Data Analysis 통계 패키지 1. Introduction 2. Explanation of Data 4. Conclusion 3. Data Analysis 통계 패키지

1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 3. Data Analysis 다중회귀 분석 독립변수: 수업태도, 가정에서의 관심, 가구 소득, 사교육비, 학교시설, 수업시간 분위기 ∗ , 자율학습시간 종속변수: 언/수/외 수능 등급 평균 ∗ *는 역코딩을 실행한 것을 의미

Y 3. Data Analysis 다중회귀 분석 <연구가설> 2008년 수능 (언/수/외) 등급 평균(역순) 1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 3. Data Analysis 다중회귀 분석 <연구가설> X1 : 수업태도 X2 : 가정에서의 관심 X3 : 월 평균 가구 소득 X4 : 월 평균 사교육비 X5 : 학교 시설 X6 : 수업 분위기(역순) X7 : 일주일간 자율 학습시간 Y 2008년 수능 (언/수/외) 등급 평균(역순)

3. Data Analysis 다중회귀 분석 연구가설 1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 3. Data Analysis 다중회귀 분석 연구가설 귀무가설: 수업태도, 가정에서의 관심, 가구 소득, 사교육비, 학교 시설, 수업 분위기, 자율학습 시간은 모두 언어/수리/외국어 수능 등급에 영향을 미치지 않는다. => : 대립가설: 적어도 하나의 요인이 언어/수리/외국어 수능 등급에 영향을 미칠 것이다. => not

3. Data Analysis DATA 분석 다중회귀 분석 1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 3. Data Analysis DATA 분석 다중회귀 분석 상관계수를 살펴보면 수능등급점수와 다른 변인들이 어느 정도 영향을 미침을 확인할 수 있음 cf) 월평균 가구 소득과 월평균 사교육비 간에 상관계수가 0.479로 꽤나 높은 수준이라고 할 수 있음 그러나 뒤에서도 볼 수 있듯이 VIF(분산팽창지수)를 살펴보면 대부분 2이하이므로 다중공선성에는 크게 문제가 없다고 할 수 있음 또한 raw data를 살펴보면 알 수 있더라도 가구소득이 높으면 사교육비 지출이 높을 수 있지만 항상 그런 것만은 아닌 것을 확인할 수 있음

3. Data Analysis DATA 분석 다중회귀 분석 1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 3. Data Analysis DATA 분석 다중회귀 분석 다음의 table에서도 살펴볼 수 있듯이 유의확률이 0에 가까우므로 귀무가설을 기각할 수 있음. 즉, 적어도 하나의 변수가 영향을 미친다고 할 수 있음

3. Data Analysis DATA 분석 다중회귀 분석 1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 3. Data Analysis DATA 분석 다중회귀 분석 R-square의 값도 0.278로 인지심리나 교육학 분야에서는 꽤나 높은 수준이라고 할 수 있음 (모델로 종속변수를 설명할 수 있는 설명력이 27.8%) Durbin-Watson 통계량을 살펴보면 1.692로 적절(Durbin-Watson statistics은 시계열 자료에서 자기상관 여부를 확인할 수 있는 통계량  자료의 독립성 검정

3. Data Analysis DATA 분석 다중회귀 분석 1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 3. Data Analysis DATA 분석 다중회귀 분석 유의확률을 살펴보면 학교시설및환경을 제외한 나머지 변수들이 수능등급성적에 영향을 미침을 알 수 있음. 이를 바탕으로 방정식을 세워보면 다음과 같다. 또한 표준화 계수 베타를 살펴보면 혼자 공부하는 시간이 0.306으로 가장 크게 영향을 미침을 알 수 있음

3. Data Analysis ← 남자 여자 → 1. Introduction 2. Explanation of Data 4. Conclusion 3. Data Analysis ← 남자 여자 →

4. Conclusion DATA 분석 결과 모델의 유의확률은 .000으로 모형 검증이 적합하다. 1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 4. Conclusion DATA 분석 결과 모델의 유의확률은 .000으로 모형 검증이 적합하다. R제곱 값이 .278이므로 7가지 독립 변수로 수능 등급을 설명할 수 있는 설명력은 27.8%이다. 학교 시설을 제외하고 모든 변수가 학업성취도에 영향을 미침을 알 수 있으며, 특히 자율 학습시간이 수능 등급에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.

4. Conclusion 한계 1) 지역별로 구분 2) 학교 유형별로 구분 3) 결측치 문제 1. Introduction 2. Explanation of Data 3. Data Analysis 4. Conclusion 4. Conclusion 한계 1) 지역별로 구분 2) 학교 유형별로 구분 3) 결측치 문제 학교 유형별로 구분 – 일반고 학생들에 편중된 샘플