Lasso 벌점회귀모형을 적용한 중학생의 학업열의 관련 변수 탐색

이 연구는 기계학습(machine learning) 기법 중 하나인 벌점회귀 모형을 적용하여 중학생의 학업열의에 영향을 미치는 다양한 변수를 탐색하고자 하였다. 이를 위하여 한국아동·청소년패널조사(KCYPS) 2018의 중학교 1학년 코호트의 1차년도 패널자료를 활용하였으며, 벌점회귀 모형 기법인 Lasso를 적용하였다. 분석결과, 267개의 분석변수 중 최종적으로 36개의 변수가 선택되었으며, 이 때 모형의 예측 정확도는 87.13%였다. 선택된 변수 중 개인발달 영역에서 학업성취도, 학업무기력, 삶의 만족도, 자아존중감, 주의집중, 그릿, 스마트폰 의존도, 교사와의 관계, 성별, 사교육 유무, 가정의 경제수준, 부모 희망교육 수준 등 중학생의 개인발달 및 발달환경과 관련된 변수가 기존의 선행연구와 유사한 결과로 나타났다. 반면, 주말 독서시간, 주말 학습시간, 평일 학습시간, 진로 관련 대화 빈도, 협업능력, 청소년 활동 참여 횟수 등과 관련된 변수는 본 연구에서 새롭게 도출되었다. 이상의 연구결과를 바탕으로 중학생의 학업열의를 높이기 위한 시사점과 후속연구를 위한 제안점에 대해 논의하였다.