설명가능한 인공지능(XAI)을 활용한 청소년 창의성에 영향을 미치는 요인 분석 = Analysis of Factors Influencing Adolescent Creativity Using Explainable Artificial Intelligence

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 한국아동·청소년패널조사 데이터를 활용하여 청소년의 창의성에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 랜덤포레스트(Random Forest) 모델과 Shap value를 활용하여 청소년의 창의성 예측에 중요한 요인을 탐색하였다. 연구 결과로 청소년의 창의성에 가장 큰 영향을 미치는 요인으로 부모의 창의성으로 나타났으며 청소년 개인적 특성 및 교육 환경과 관련된 요인도 중요 요인으로 나타났다. 본 연구를 통하여 머신러닝과 XAI 활용이 청소년 창의성을 예측하고 주요 요인을 탐색하는 데 유용함을 밝혀내었다. 본 연구 결과를 바탕으로 청소년의 창의성을 높이기 위한 부모를 대상으로 창의성 증진을 위한 프로그램 개발 및 학교 밖 교육과정의 개선 등이 필요하며 머신러닝과 XAI 알고리즘은 사회과학 연구에 더 깊이 있는 통찰력을 제공할 수 있는 근거를 제시하였다는 점에서 그 의의가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study analyzed factors that affect adolescents' creativity using data from the Korean Children and Youth Panel Survey. Using the Random Forest model and Shap value, important factors in predicting adolescents' creativity were explored. As a result of the study, parents' creativity was found to be the factor that had the greatest influence on adolescents' creativity, and factors related to the adolescent's personal characteristics and educational environment were also found to be important factors. Through this study, it was found that the use of machine learning and XAI is useful in predicting adolescents' creativity and exploring key factors. Based on the results of this study, it is necessary to develop programs to promote creativity for parents and improve out-of-school curriculum in order to increase the creativity of adolescents, and machine learning and XAI algorithms can provide deeper insight into social science research. It is significant in that it provides a basis for this.