RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI등재

      국가수준 학업성취도 평가 결과에 기반한 고등학생의 학업성취도 예측 변인 탐색 = Exploring Factors Predicting High School Student’s Achievement Based on NAEA Results

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A107989844

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      The purpose of this study is to explore the variables predicting achievement of high school students in 2020 when online classes were conducted. To do this, the mixed-effects random forest, one of machine learning techniques considering the multi-level data structure, was applied to data from 2018, 2019, and 2020 of high school students' National Assessment of Educational Achievement(NAEA). The main results are as following. In 2020 academic achievement, the questionnaire related to lecture participation provided by private institutions in ‘after-school activities’ was commonly selected for Korean, mathematics and English achievements. In both Korean and English achievements, the questionnaires related to students’ academic motivation and sense of belonging to school in ‘learning-related affective characteristics’ and ‘online class environment' were selected as important variables. In addition, the questionnaire related EBS education broadcasting viewing time in ‘after-school activities' was commonly selected for both mathematics and English. Based on the result, implications for improving high school students' academic achievement were discussed.
      번역하기

      The purpose of this study is to explore the variables predicting achievement of high school students in 2020 when online classes were conducted. To do this, the mixed-effects random forest, one of machine learning techniques considering the multi-leve...

      The purpose of this study is to explore the variables predicting achievement of high school students in 2020 when online classes were conducted. To do this, the mixed-effects random forest, one of machine learning techniques considering the multi-level data structure, was applied to data from 2018, 2019, and 2020 of high school students' National Assessment of Educational Achievement(NAEA). The main results are as following. In 2020 academic achievement, the questionnaire related to lecture participation provided by private institutions in ‘after-school activities’ was commonly selected for Korean, mathematics and English achievements. In both Korean and English achievements, the questionnaires related to students’ academic motivation and sense of belonging to school in ‘learning-related affective characteristics’ and ‘online class environment' were selected as important variables. In addition, the questionnaire related EBS education broadcasting viewing time in ‘after-school activities' was commonly selected for both mathematics and English. Based on the result, implications for improving high school students' academic achievement were discussed.

      더보기

      참고문헌 (Reference)

      1 권순구, "학습자의 학업성취, 동기, 수업참여에 대한 예측요인으로서의 교사-학생관계 교사효능감" 안암교육학회 22 (22): 265-299, 2016

      2 김태연, "학생의 학업성취 관련 학교변인에 대한 메타분석" 17 (17): 44-65, 2013

      3 임현정, "학생 학업성취 변화의 영향요인 탐색: 국가수준 학업성취도 평가 세 시점 연계자료 분석" 한국교육평가학회 29 (29): 123-145, 2016

      4 김미림, "학생 및 학교 수준 요인들이 학업성취도에 미치는 영향: 교사의 지원 및 헌신이 관련 변수와 갖는 관계를 중심으로" 한국교육평가학회 28 (28): 1357-1380, 2015

      5 김성식, "학교특성에 따른 사교육 참여와 효과 차이 분석" 한국교육평가학회 26 (26): 1187-1215, 2013

      6 김석우, "학교장의 학교운영이 학업성취도 및 학교만족도에 미치는 영향 분석" 한국교육평가학회 28 (28): 141-162, 2015

      7 정예화, "초·중·고등학생의 학업성취도에 영향을 미치는 요인 분석" 한국교육행정학회 35 (35): 1-20, 2017

      8 박선화, "초·중·고등학교 학생의 수학에 대한 태도 특성 및 영향 요인" 대한수학교육학회 13 (13): 697-716, 2011

      9 박소영, "청소년의 학업성취와 삶의 만족도 잠재프로파일 유형 분류 및 영향요인 검증" 한국열린교육학회 28 (28): 47-72, 2020

      10 신현숙, "중, 고등학교 교사가 지각한 학교상담 실태와 학교심리학 서비스의 필요성" 1 (1): 53-77, 2004

      1 권순구, "학습자의 학업성취, 동기, 수업참여에 대한 예측요인으로서의 교사-학생관계 교사효능감" 안암교육학회 22 (22): 265-299, 2016

      2 김태연, "학생의 학업성취 관련 학교변인에 대한 메타분석" 17 (17): 44-65, 2013

      3 임현정, "학생 학업성취 변화의 영향요인 탐색: 국가수준 학업성취도 평가 세 시점 연계자료 분석" 한국교육평가학회 29 (29): 123-145, 2016

      4 김미림, "학생 및 학교 수준 요인들이 학업성취도에 미치는 영향: 교사의 지원 및 헌신이 관련 변수와 갖는 관계를 중심으로" 한국교육평가학회 28 (28): 1357-1380, 2015

      5 김성식, "학교특성에 따른 사교육 참여와 효과 차이 분석" 한국교육평가학회 26 (26): 1187-1215, 2013

      6 김석우, "학교장의 학교운영이 학업성취도 및 학교만족도에 미치는 영향 분석" 한국교육평가학회 28 (28): 141-162, 2015

      7 정예화, "초·중·고등학생의 학업성취도에 영향을 미치는 요인 분석" 한국교육행정학회 35 (35): 1-20, 2017

      8 박선화, "초·중·고등학교 학생의 수학에 대한 태도 특성 및 영향 요인" 대한수학교육학회 13 (13): 697-716, 2011

      9 박소영, "청소년의 학업성취와 삶의 만족도 잠재프로파일 유형 분류 및 영향요인 검증" 한국열린교육학회 28 (28): 47-72, 2020

      10 신현숙, "중, 고등학교 교사가 지각한 학교상담 실태와 학교심리학 서비스의 필요성" 1 (1): 53-77, 2004

      11 이금주, "자녀교육에 대한 학부모의 목표지향성과 자녀의 학업소진의 관계: 자녀의 내․외재적 동기의 매개효과" 한국교육학회 54 (54): 151-176, 2016

      12 박성익, "자기조절학습능력 수준별 및 문제해결학습단계별 자기조절학습전략 활용행태 분석" 교육연구소 6 (6): 129-159, 2005

      13 한정윤, "온라인 소프트웨어 교육에서 학습자의 자기조절학습 관련 특성에 기반한 온라인 학습 유형 분석: 계층적 군집 분석 기법을 활용하여" 한국컴퓨터교육학회 22 (22): 51-65, 2019

      14 정혜경, "영어 사교육 정도가 성취도에 미치는 인과효과 추정 연구" 한국교육개발원 44 (44): 123-146, 2017

      15 김경근, "서울시 중고등학생의 학업성취 영향요인 및 그 함의" 한국교육사회학회 24 (24): 1-29, 2014

      16 홍순상, "사교육 경험과 EBS 방송 시청이 수학성취도에 미치는 영향에 대한 실증연구" 한국학교수학회 19 (19): 123-151, 2016

      17 홍순상, "사교육 경험과 EBS 방송 시청이 수학성취도에 미치는 영향에 대한 실증연구" 공주대학교 대학원 2016

      18 김태은, "느린 학습자 선별을 위한 체크리스트 개발" 한국교육과정평가원 2020

      19 임현정, "국가수준 학업성취도 평가 종단자료에 기반한 학업성취 변화 유형의 판별요인 탐색" 한국교육평가학회 30 (30): 1-27, 2017

      20 시기자, "국가수준 학업성취도 평가 결과에 기반한 학교 향상도 변화 추이" 한국교육과정평가원 19 (19): 199-220, 2016

      21 임의진, "국가수준 학업성취도 평가 결과에 기반한 고등학생 학업성취도 영향요인 및 격차 탐색" 한국교육평가학회 31 (31): 125-153, 2018

      22 남창우, "고등학생의 학업성취도에 영향을 미치는 학교 교육 활동 변인 탐색" 한국열린교육학회 23 (23): 1-18, 2015

      23 길혜지, "고등학생의 EBS 수능강의 수강 효과에 관한 연구" 서울대학교 2014

      24 Van Buuren, S., "mice : Multivariate imputation by chained equations in R" 45 (45): 1-67, 2011

      25 Pedregosa, F., "Scikit-learn: Machine Learning in Python" 12 : 2825-2830, 2011

      26 Breiman, L., "Random forests" 45 (45): 5-32, 2001

      27 구자옥, "PISA 2012 상위국 남녀학생의 과학 성취에 미치는 교육맥락변인 영향력 분석" 한국교육평가학회 28 (28): 1381-1400, 2015

      28 송미영, "PISA 2012 결과에 나타난 성별에 따른 학업성취 영향요인 비교" 교육과학연구소 46 (46): 99-122, 2015

      29 Mohammadpour, E., "Multilevel modeling of science achievement in the TIMSS participating countries" 108 (108): 449-464, 2015

      30 Hajjem, A., "Mixed-effects random forest for clustered data" 84 (84): 1313-1328, 2014

      31 백순근, "EBS 강의가 고등학생의 교과별 사교육비와 영역별 수능 성적에 미치는 영향" 교육연구소 14 (14): 137-162, 2013

      32 Beese, J., "Do resources matter? PISA science achievement comparisons between students in the United States, Canada and Finland" 13 (13): 266-279, 2010

      33 Lehmann, T., "Cognitive, metacognitive and motivational perspectives on preflection in self-regulated online learning" 32 : 313-323, 2014

      34 Liaw, A., "Classification and regression by randomForest" 2 (2): 18-22, 2002

      35 통계청, "2020년 초중고사교육비조사 결과"

      36 교육부, "2020년 국가수준 학업성취도 평가 결과 및 학습 지원 강화를 위한 대응 전략 발표"

      37 서민희, "2019년 국가수준 학업성취도 평가 결과" 한국교육과정평가원 2020

      38 교육부, "2018년 국가수준 학업성취도 평가 결과 발표보도자료"

      더보기

      동일학술지(권/호) 다른 논문

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      인용정보 인용지수 설명보기

      학술지 이력

      학술지 이력
      연월일 이력구분 이력상세 등재구분
      2026 평가예정 재인증평가 신청대상 (재인증)
      2020-01-01 평가 등재학술지 유지 (재인증) KCI등재
      2017-01-01 평가 등재학술지 유지 (계속평가) KCI등재
      2013-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2010-03-24 학술지명변경 외국어명 : 미등록 -> SECONDARY EDUCATION RESEARCH KCI등재
      2010-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2007-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2006-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2004-07-01 평가 등재후보학술지 선정 (신규평가) KCI등재후보
      더보기

      학술지 인용정보

      학술지 인용정보
      기준연도 WOS-KCI 통합IF(2년) KCIF(2년) KCIF(3년)
      2016 1.63 1.63 1.42
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      1.38 1.27 1.781 0.13
      더보기

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼