중학교 시기 민주시민성 변화와 영향 요인 분석

권순보,최인희 한국교육개발원 2022 한국교육 Vol.49 No.4

본 연구는 중학교 시기 학생들의 민주시민성이 어떻게 변화하며, 민주시민성에 영향을 미치는 요인이 무엇인지에 대하여 2수준 다층성장모형을 적용하여 분석하였다. 이러한 목적을 위하여 한국교육개발원의 한국교육종단연구 3차년도(2015년)~5차년도(2017년) 데이터를 분석에 사용하였다. 연구 결과, 첫째, 민주시민성은 중학교 1학년부터 2학년까지 감소하다가 3학년 때 상승하는 2차 함수 형태로 변화하는 것으로 나타났다. 둘째, 학생들의 민주시민성은 부모의 배경변수보다는 과정변수에 의해서 더 영향을 받고 있었다. 학생의 배경변수인 성별과 기초학업능력에서 차이가 나타남을 확인할 수 있었고, 과정변수로 포함된 모든 변수가 민주시민성에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났다. 학교 배경변수인 소재지의 규모는 대도시일 경우 민주시민성에 유의한 영향을 주는 것을 확인할 수 있었으며, 과정변수인 학급 임원 경험과 학생이 인식하는 교사의 열의는 정적인 영향을 주는 것으로 나타났다.

다층모형을 활용한 고등학교 3학년 학생의 대학 진학 준비도 연구

권순보,유진은 한국진로교육학회 2023 진로교육연구 Vol.36 No.2

본 연구는 고등학교 3학년 학생의 학교 수준과 학생 수준에 해당하는 요인이 대학 진학 준비도와 관련이 있는지 살펴보고자 다층모형을 활용하여 분석하였다. 분석 대상은 경기교육종단연구 9차년도(2020년) 299개 학교의 3,548명 자료이다. 결측치 대체를 위하여 K-NN 기법을 적용한 후 다층모형을 활용하여 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 고등학교 3학년 학생의 대학 진학 준비도에 대한 총 분산에서 학교 간 분산이 차지하는 비율이 5.3%였다. 둘째, 통계적으로 유의한 학생 수준 변인은 부모 교육수준과 가구소득, 성별, 진로성숙도, 대입 준비 스트레스, 진학 결정 여부, 그리고 학생이 인식하는 교사의 열의인 것으로 나타났다. 셋째, 학교 수준 변인으로는 원클릭 교육비, 교사가 생각하는 교사의 열의가 통계적으로 유의하였다. 본 연구 결과, 학생들이 대학 진학을 준비하는 데 있어 개인, 가정, 학교 배경으로부터 나타나는 차이를 확인할 수 있었고, 학생들이 정보를 얻는 경로의 질을 높일 수 있도록 정책적인 차원에서의 지원 방안을 논의하였다. 본 연구에서의 제한점을 바탕으로 후속연구 주제 또한 제안하였다.

텍스트 마이닝 기법을 통한 수능 절대평가

권순보(Kwon, Soon Bo),유진은(Yoo, Jin Eun) 한국열린교육학회 2018 열린교육연구 Vol.26 No.2

교육 분야 자료에 텍스트 마이닝 기법을 적용한 기존의 연구들은 인터넷 기사에 한정하여 분석을 진행하였다. 우리 사회에서 대입의 중요성 및 관련 교육 정책의 사회 전반으로의 파급력을 고려할 때, 수능 절대평가와 같은 주요 교육 정책의 성공적인 시행을 위하여 대중들의 생각, 즉 여론을 파악하고 이를 일정 부분 정책에 반영하는 것이 필수적이다. 본 연구는 2017년 4월 7일부터 2017년 9월 10일까지 수능 절대평가를 다룬 2,577건의 뉴스기사와 댓글을 웹크롤링을 이용하여 수집하였다. 잠재 디리클레 할당(LDA) 기반 토픽 모델링을 통하여 뉴스 기사에서의 주요 토픽 및 키워드를 추출하고, 단어 빈도(TF) 행렬을 이용하여 뉴스 기사(언론)뿐만 아니라 그 댓글(여론)까지 분석함으로써 수능 절대평가 관련 주요 사건마다 언론과 여론의 변화 추이를 비교·분석하였다. 이를 통하여 수능 절대평가 관련 향후 교육정책의 여론수렴 및 의사결정 시 시사점을 도출하고, 후속 연구 방향 또한 제시하였다. CSAT (College Scholastic Ability Test) stands out from others as the most influential single test in the Korean education system. Previous educational text-mining studies have been confined to internet news. Recognizing the significance of the CSAT, especially at this controversial revision time toward criterion-referenced CSAT, this study collected internet news articles and the comments between April 7 and September 10 of 2017 via web-crawling. Text-mining with LDA-based topic modeling was performed on a total of 2,577 news articles. News articles with more than 100 comments were selected, and their comments were analyzed with TF(Term-Frequency) matrix to extract keywords. The TF keywords of news articles and comments, representing media and public opinions, respectively, were compared and contrasted throughout the three periods grouped by important events relating to criterion-referenced CSAT. Implications from the text-mining results were discussed as well as further research topics.

LDA를 활용한 온라인 진로상담 텍스트데이터 분석

권순보(Soonbo Kwon),유진은(Jin Eun Yoo) 한국정보통신학회 2024 한국정보통신학회논문지 Vol.28 No.2

This study aims to explore topics in online career counseling text data using text mining techniques. We collected documents from the CareerNet career counseling bulletin board, focusing on counseling documents from middle and high school students and the counselors. We utilized Python-based web scraping techniques for data collection. After pre-processing, we excluded unsuitable data, which resulted in a total of 4,412 documents ready for analysis. Via LDA, we extracted and classified topics from student counseling posts and counselor responses, respectively. While the classification of student documents was rather unclear, counselor documents were relatively well-categorized into distinctive topics. Also, the topics extracted from LDA turned out to align with the CareerNet’s categories. Accumulating precise and detailed career counseling responses from expert career counselors and providing them in a chatbot format could serve as a meaningful supplement to traditional career counseling.

Rasch 모형을 활용한 청소년기 정서 문제 관련 문항의 타당도 검증

권순보(Soonbo Kwon),유진은(Jin Eun Yoo),최인희(In-Hee Choi) 한국열린교육학회 2024 열린교육연구 Vol.32 No.4

본 연구의 목적은 Rasch 모형에 속하는 부분점수 모형과 평정척도 모형을 활용하여 한국아동·청소년패널조사 2018 5차년도 고등학교 2학년 학생의 정서 문제 관련 36개 문항의 타당도를 검증하는 것이다. 모형적합도, 개별문항의 적합도, 응답척도 분석을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 정서 관련 문항은 부분점수 모형과 평정척도 모형에 모두 부합하였다. 즉, 청소년 정서 관련 문항을 4점 척도의 응답범주로 구성하는 것은 부분점수 모형과 평정척도 모형에서 모두 적절한 것으로 나타났다. 둘째, 부분점수 모형이 평정척도 모형에 비해 통계적으로 적합도가 높았다. 따라서 각 문항마다 척도의 동간성을 가정하지 않는 부분점수 모형이 동간성을 가정하는 평정척도 모형에 비해 타당한 것으로 나타났다. 셋째, 부분점수 모형 결과로부터 신체증상과 우울 문항이 심각한 수준의 정서 문제를 진단하는 데 유용함을 알 수 있었다. 또한, 문항별 임계값 분석을 통해 각 응답 범주 사이에서 일어나는 심리적 변화의 순간을 보다 세밀하게 파악하였다. 연구 결과를 기반으로 논의를 제시하고, 후속연구를 제안하였다. The aim of this study is to validate the 36 items related to emotional problems from the Korean Children and Youth Panel Survey (KCYPS) using Rasch models. Specifically, the analysis focused on the 2018 data from high school sophomores in the 5th wave of KCYPS, employing both the Partial Credit Model (PCM) and the Rating Scale Model (RSM). The findings are as follows. First, all 36 items were found to fit both the PCM and RSM, indicating that the 4-point response categories were appropriate for both models. Second, the PCM, which assumes non-equidistant thresholds, demonstrated a statistically better fit than the RSM, which assumes equidistant thresholds. Third, items related to somatization and depression were particularly effective in capturing threshold shifts of emotional problems. Based on these results, the study discusses modeling options for threshold estimation and proposes future research topics, including the application of longitudinal item response theory to KCYPS data.

Elastic Net을 통한 교사의 직무만족도 관련 변수 탐색

권순보(Kwon Soon Bo),유진은(Yoo Jin Eun) 한국열린교육학회 2019 열린교육연구 Vol.27 No.3

본 연구의 목적은 직무만족도와 관련 있는 교사 변수를 탐색하는 것이었다. 이를 위하여 경기교육종단연구(GEPS) 5차년도 자료의 중학교 교사 패널 자료를 활용하였다. 연구에 투입된 교사 관련 변수는 총 223개로, 수백 개의 변수를 한 모형에서 분석할 수 있는 기계학습 기법이 적절하다고 판단되었다. 기계학습 기법 중 벌점회귀모형인 elastic net은 변수 선택뿐만 아니라 자료의 다중공선성까지 고려하는 기법이다. 특히 본 연구는 ‘relevance count’를 활용하여 100번의 elastic net 중 33번 이상 뽑히는 변수를 정리하였다. 그 결과 총 29개 변수가 교사 직무만족도와 관련 있는 변수로 선택되었으며, GEPS의 기준에 따라 크게 ‘교사 사기(열의) 및 효능감’, ‘현 학교 만족도’, ‘학교 풍토 및 조직 문화’, ‘공개수업에 대한 인식’, ‘개인적 특성’, ‘교육 정책에 대한 기대’의 6개 범주로 분류되었다. ‘교사 사기(열의) 및 효능감’, ‘현 학교 만족도’, ‘학교 풍토 및 조직 문화’, ‘개인적 특성’은 선행 연구에서 다뤄졌던 변수들이고, ‘공개수업에 대한 인식’, ‘교육 정책에 대한 기대’는 본 연구를 통해 새롭게 발견한 변수들이다. 본 연구 결과를 바탕으로 교사 만족도를 향상시키기 위한 교육정책의 방향성에 대하여 제언하였다. The purpose of this study was to explore important variables to teacher job satisfaction. Elastic net, a machine learning technique, was employed to analyze the 5th wave GEPS data. Particularly, relevance count was obtained after 100 iterations, and variables selected 1 out of 3 were considered to be important. A total of 29 variables were such important variables, selected among 223 teacher variables. The selected variables were grouped into six categories according to the variable classification of GEPS: ‘Teacher morale (enthusiasm) and Efficacy’, ‘Current School Satisfaction’, ‘School climate and organizational culture’, ‘personal characteristic’, ‘Recognition of open class’, and finally ‘Expectation of educational policy’. Variables pertaining to ‘Teacher morale (enthusiasm) and Efficacy’, ‘Current School Satisfaction’, ‘School climate and Organizational culture’, ‘personal characteristic’ and ‘Recognition of open class’ have been investigated in the literature. Some variables in the ‘Recognition of open class’ and ‘Expectation of educational policy’ categories were newly found variables important to teacher job satisfaction. Implications of the study were discussed, particularly on education policy relating to teacher job satisfaction.

BERT와 FastText를 활용한 온라인 진로상담 문서 분류

권순보(Soon Bo Kwon),유진은(Jin Eun Yoo) 한국데이터정보과학회 2022 한국데이터정보과학회지 Vol.33 No.6

텍스트마이닝을 활용한 초등학생의 영어 낭독극에 대한 인식 분석

김솔,권순보 한국영어학회 2024 영어학 Vol.24 No.-

The present study investigates the perspectives of primary EFL learners following their engagement in reader’s theater activities. It utilizes text mining and Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling analysis to analyze learning logs written by the students. A total of 196 Korean elementary school students participated in this year-long study. The students participated in six reader’s theater topics, each consisting of several practice periods. The scripts were two pages long of movie scripts. The researchers categorized the data using word frequency, network analysis, bigram analysis, and LDA analysis. The findings revealed three main topics: practice and changes, peer recognition, and realistic expression. The study discusses how students perceive the importance of iterating accurate pronunciation, reading challenging vocabulary, and expressing nonverbal cues. It also highlights the pedagogical benefits of reader’s theater, providing indirect exposure to various conversation contexts. Furthermore, it underscores the reflective effects of learning logs on fostering self-directed learning attitudes.

텍스트마이닝을 활용한 정부 생활체육 보도자료 분석

유진은,권순보 한국체육측정평가학회 2023 한국체육측정평가학회지 Vol.25 No.1

Major national policies are publicized and disseminated via government press releases. This study aimed at mining the press releases of the Ministry of Culture, Sports and Tourism (MCST), which began to accumulate after 2010, and investigating administration-specific characteristics on Sports for All policies. Specifically, TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) and LDA (Latent Dirichlet Allocation) were applied to a total of 354 press releases obtained from the MCST website. The results are as follows. First, TF-IDF captured vivid keywords such as sports instructors of the Lee Myung-bak administration and baduk of the Moon Jae-in administration, which were not apparent in the national agenda summaries of one or two pages. Second, the topics extracted through LDA shed light on the administrations’ priority projects or issues; all the administrations focused on the sports policies of the disabled, and the Lee Myung-bak and Moon Jae-in administrations school sports promotion. While these topics covered the administrations’ national agendas, LDA also revealed some topics which were not addressed in the national agendas; such topics included the Park Geun-hye administration's safety management of sports facilities; and the integration of the Korea Sports Association and the National Sports Association; and the Moon Jae-in administration's budget planning for culture and sports. The results of this study are expected to contribute to more effective implementation of future Sports for All policies. Studies are also warranted on policy suggestions for specific types of Sports for All. 국가 주요 정책은 정부 보도자료를 통해 홍보⋅확산된다. 본 연구의 목적은 2010년 이후 축적되기 시작한 문화체육관광부 보도자료를 텍스트마이닝 기법으로 분석함으로써 정부별 생활체육 관련 주요 정책의 특징을 파악하는 것이다. 연구대상인 정부는 이명박, 박근혜, 문재인, 윤석열 정부였다. 문화체육관광부 누리집에서 ‘생활체육’으로 검색된 총 354 건의 보도자료에 대하여 텍스트마이닝 기법 중 TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)와 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기법을 적용한 결과는 다음과 같다. 첫째, TF-IDF를 통하여 한두 쪽의 관련 국정목표 요약문에서는 나타나지 않은 주요 단어를 포착할 수 있었다. 이를테면 이명박정부의 스포츠강사, 문재인정 부의 바둑이 그러한 단어다. 둘째, LDA 결과로 형성된 토픽을 통하여 정부별 실제 역점 사업 또는 이슈가 무엇인지 확인할 수 있었다. 구체적으로 장애인 관련 정책은 모든 정부의 토픽으로 추출되었고 학교체육 활성화는 이명박정부 와 문재인정부에서 공통적으로 추출된 토픽이었다. 이들 토픽이 정부별 국정과제와 직접 연결되는 반면, 박근혜정부의 체육시설 안전관리, 대한체육회⋅국민생활체육회의 통합, 그리고 문재인정부의 문화체육 예산 편성과 같은 토픽은 국정과제에는 드러나지 않았던 실제 역점 사업 또는 이슈였던 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 향후 생활체육 관련 정책 추진 시 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다. 또한, 구체적인 생활체육 종목에 대해 정책적 제안을 제시하는 후속 연구를 제안한다.

부모-자녀간의 부모 지원에 대한 인식차가 학업성취 및 자아개념에 미치는 영향: 잠재성장모형 분석

함은혜(Ham, Eun Hye),박빛나(Park, Bitna),유진은(Yoo, Jin Eun),권순보(Kwon, Soonbo) 한국교육학회 2020 敎育學硏究 Vol.58 No.1

이 연구는 부모의 지원에 대한 부모-자녀간의 부모지원에 대한 인식차가 자녀의 학업성취 및 자아개념의 변화에 어떠한 영향을 미치는지를 탐구하였다. 이를 위해 한국교육종단연구 1차년도(2013년)∼5차년도(2017년) 데이터를 활용하여 학업성취 및 자아개념의 변화를 잠재성장모형으로 모형화하였으며, 부모의 학업적 혹은 정서적 지원에 대한 부모-자녀 간의 인식차를 예측변인으로 투입하였다. 연구 결과 첫째, 자녀가 부모보다 부모의 학업적 지원을 높게 인식할수록 초기시점인 초등학교 5학년 때의 국어성취도가 낮았고, 학년에 따른 국어성취도의 향상에 부적으로 영향을 미쳤다. 반면, 자녀가 부모보다 부모의정서적 지원을 높게 인식할수록 초기시점의 국어, 영어, 수학 성적이 높았다. 둘째, 자녀가 부모보다 부모의 학업적 지원을 높게 인식할수록 학년에 따른 자아개념의 평균 감소량이 크고, 가속도의 증분이 증가하는 반면, 자녀가 부모보다 부모의 정서적 지원을 높게 인식할수록 학년에 따른 자아개념의 평균 감소량이 적고, 가속도의 증분이 감소하였다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 논의 및 후속연구 과제를 제안하였다. This study aimed to investigate the effects of parent-child difference in perception of parental supports on children’s academic achievement and self-concept. A series of latent growth models were fitted to the 1st to 5th year data from Korean Education Longitudinal Study for respective annual change models in academic achievement (Korean language art, English, and mathematics) and self-concept. Main findings are as follows. With regard to academic achievement, children who perceived parental academic support higher than their parents scored lower in Korean language art at Grade 5, the initial time-point, and their annual growth was significantly smaller. On the other hand, children who perceived parental emotional support higher than their parent showed higher levels of achievement in Korean, English, and mathematics at Grade 5; they also showed smaller average decrease as well as decreased acceleration in self-concept over grades. Based on these findings, implications and further research directions were discussed.