잠재프로파일분석을 이용한 학교생활 만족도의 잠재집단 분류 및 영향 요인 탐색

Abstract

학교에서 교육을 시행할 때, 교육의 목적과 더불어 중요하게 검토해야 할 사항은 학생들에게 가르치는 교육 내용과 학습한 내용에 대한 평가 및 확인일 것이다. 이 중 교육 평가를 통해 학생들의 상황을 파악하고, 교수·학습 상황에서 개선해야 할 부분이 있다면 개선안을 강구하여 궁극적으로 학생들이 학교에서 습득하고 인지하는 과정에서 배움의 즐거움을 성취할 수 있도록 해야 할 것이다. 이를 위하여 학교에서는 기존에 강조되었던 인지적 특성의 발달뿐만 아니라 정의적 특성의 발달 및 심동적 특성의 발달에도 초점을 두고 이를 평가하기 위하여 다양한 노력을 기울이고 있다. 특히, 정의적 특성은 학생이 학교생활에서 느끼는 주관적 감정인 흥미, 가치, 불안 등을 의미하며 정의적 특성과 인지적 특성과의 관계뿐만 아니라 정의적 특성에 영향을 미치는 요인에 대한 분석을 통해 학생의 정의적 성취를 높일 수 있는 방안에 대한 연구들도 활발하게 이루어지고 있다. 학교생활 만족도에 대한 관심은 학생의 정의적 특성을 파악하고 이를 높일 수 있는 방안을 강구하여 궁극적으로 행복교육을 실현하기 위한 사회적 흐름의 반영이다. 학교생활 만족도 조사는 개별 학교뿐만 아니라 교육지원청에서도 시행하고 있으며 언론 및 각종 교육관련 기관에서도 이에 대하여 관심을 가지고 지속적으로 보도하고 있다. 이렇듯 학교생활 만족도의 중요성을 인지하고 있음에도 불구하고, 학교생활 만족도 조사를 실시하는 과정에서 만족도의 개념이 가지는 모호성과 복잡성은 고려되지 않은 채 단순히 평균적인 값으로 학교생활 만족도를 제시하거나, 각 개별 문항에 응답한 학생의 비율을 단순한 그래프로 제시하고 있다. 교육 평가는 결과를 활용할 학생들과 학부모, 교사 및 교육지원청 등의 입장에서 볼 때 위와 같이 비교적 간단한 분석으로 결과를 제시하는 것은 교육적으로 충분한 정보를 제공하지 못하는 일이라 볼 수 있다. 학교생활 만족도가 높은 상태를 교육적으로 바람직한 상태로 가정할 때, 5점 만점에서 3.25점이 갖는 의미가 무엇인지, 그리고 기존의 점수 제시 방식을 통해 만족도 결과가 학생의 만족도를 고양시키기 위한 의미 있는 도구로써 사용될 지는 미지수이다. 즉, 정의적 특성의 중요성을 인지하고 그 결과를 다양한 사람들이 활용함으로써 궁극적으로 학교생활 만족도를 높이고자 한다면 교육 현장에서 실제적으로 활용할 수 있는 형태로 분석이 이루어져야 하며, 평가 결과 이용자들의 관심을 반영하여 결과를 제공할 수 있어야 한다. 따라서 학교생활 만족도와 같이 개념을 구성하는 하위 지표가 존재하고 학생들마다 서로 다른 하위 지표의 조합을 가지게 된다면, 이를 고려한 분석 방법이 필요할 것이다. 이를 위하여 본 연구에서는 혼합 모형(mixture modeling)의 일종인 잠재프로파일분석(Latent Profile Analysis)을 이용하여 인간관계 관련 하위 지표, 심리 관련 하위 지표, 학업 관련 하위 지표, 안전 관련 하위 지표로 구성되어 있는 학교생활 만족도를 학생들의 응답 패턴을 바탕으로 유형을 구분하였다. 다음으로 유형화된 집단의 특성을 학생 관련 변인과 학교 관련 변인으로 나누어 프로파일의 제시를 통해 파악하였으며 각 집단을 구분하고 예측하는 교육맥락 변인을 탐색하였다. 이를 위해 본 연구에서는 한국교육개발원에서 2003년부터 실시해 온 『학교 교육 실태 및 수준 분석 연구』중 2011년에 시행된 초등학교 6학년 응답 결과를 바탕으로 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 결측값을 제외한 후 총 11,955명을 대상으로 하고 있으며, 잠재프로파일분석을 활용하여 모형 적합도 및 해석 가능성을 함께 고려한 후, 최종적으로 자료를 가장 잘 설명할 수 있는 잠재집단을 선정하였다. 또한 잠재집단의 특성을 정확히 파악하기 위하여 선행 연구에서 학교생활 만족도에 영향을 주었던 변인들을 투입하여 잠재집단별로 각 변인에 어떠한 차이가 발생하는지 비교·분석하였다. 잠재집단별 차이를 비교·분석한 후, 학교생활 만족도에 영향을 주는 차별적인 요인을 도출하여 교육 현장에서 교사와 학부모가 실제적으로 사용할 수 있는 요소를 구분하여 제시하였다. 이를 위하여 학생 특성 변인으로 학생의 학업 성취도 및 수업태도, 개개인이 인지하고 있는 교과 자아개념, 학습 동기, 자아 존중감 및 부모와 자녀관계를 선정하였으며, 학교 특성 변인으로 학생이 느끼는 수업 분위기 및 교사의 지원 정도, 성취에 대한 압력, 교사의 사기와 열의를 투입하여 로지스틱 회귀 분석을 수행하였다. 분석 결과, 통계적으로 모형 적합도 지수를 이용하였을 때 잠재집단 수를 6개 이하로 선정하는 것이 바람직한 것으로 도출되었다. 통계적으로 허용 가능한 범위 내에서 잠재집단 수가 많을수록 서로 다른 성격의 집단의 구분이 가능하나, 잠재집단 수를 6개로 선정한 경우는, 5개로 선정한 모형에 비하여 하나의 집단을 추가적으로 세분화한 결과로써 집단 수가 하나 증가한 것에 비해 의미 있는 시사점 도출이 어렵다고 판단하였다. 따라서 최종적으로 잠재집단 수가 5개인 모형을 선택하였다. 잠재집단의 수가 5개인 모형에서 각 집단의 특성을 고려하여 ‘최고 불만족 집단’, ‘평균 만족 집단’, ‘심리만족 집단’, ‘전반적 우세 만족 집단’, ‘전반적 최고 만족 집단’으로 명명하였다. 5개의 집단별로 나타난 프로파일을 분석한 결과, 학생 특성에 따라 ‘평균 만족 집단’과, ‘심리만족 집단’, ‘전반적 우세 만족 집단’ 간에는 -.05와 .03사이에서 비교적 고르게 분포하였으나, 학교생활 만족도가 비교적 낮은 ‘최고 불만족 집단’의 경우 교과 자아개념과 부모-자녀 관계에서 특히 낮은 양상을 보였다. 또한 학교생활 만족도가 가장 높은 ‘전반적 최고 만족 집단’과 ‘전반적 우세 만족 집단’은 비교적 학교생활 만족도가 높음에도 불구하고 수업개념 및 교과 자아개념과 내재적 동기에서 프로파일에 차이가 나는 것으로 나타났다. 다음으로 학교 특성에 따라 각 집단의 특성을 비교한 결과 ‘최고 불만족 집단’의 수업분위기가 -.092로 가장 낮게 나타났으며, ‘전반적 최고 만족 집단’을 제외한 네 개의 집단에서는 수치에는 차이가 있으나 전반적으로 수렴하는 양상을 보인 반면, ‘전반적 최고 만족 집단’에서는 교사의 지원에서 타 집단에 비하여 월등히 높게 나타나, 만족도가 가장 높은 집단일 수록 교사의 지원을 긍정적으로 인식하며 이에 많은 영향을 받고 있음을 알 수 있다. 각 집단별로 유의한 차이를 가져오는 영향 요인으로는 집단 간 차이가 있으나 학생 특성 요인으로는 수업 태도와 교과의 자아개념, 외재적 학습동기, 부모­자녀관계가 포함되었으며, 학교 특성 요인에서는 수업분위기와 교사의 지원이 예측 요인으로 밝혀졌다. 위의 결과를 종합해 볼 때, 학교생활 만족도 조사뿐만 아니라 정의적 특성의 유형을 분류하여 결과를 제시할 경우에는, 평가자와 평가 결과를 활용하는 사람들이 충분히 소통할 수 있는 영향 변인을 선택하고, 적합한 분석 방법을 고려하여 적절한 형태로 결과를 제시하는 것의 중요성을 알 수 있었다. 따라서 본 연구를 통해 교육 관계자들이 잠재프로파일분석에 친숙해지고, 필요성을 인식하며 교육 현장에서 활용하며 해석할 수 있도록 다양한 방안들이 강구되어야 할 것이다. ;Affective characteristics is a subjective emotion that students feel when they are learning at school such as anxiety, motivation and so on. Such research and analysis on the factors that influence the affective portion of students are actively underway so that affective accomplishment of these individuals may be increased. To measure and define a subjective emotion such as satisfaction is a complicated and delicate thing to do. Using simple mathematical equations such as mean value to achieve this task is inaccurate because feelings are not objective and cannot be numerically identified for each individual to be the same. Yet, surveys based on subjective emotions such as satisfactory have been presented on pie graphs and bar graphs based on mean values. Assessment of education by itself would be meaningless if we only were to seek statistically simple but inaccurate methods because it wouldn’t provide the local school board or teachers with enough information. In this article, we explore Latent Profile Analysis, a mixture model, to classify surveys on school education satisfactory in students by using subordinate indexes such as relationships, psychological factors, study and safety. In this article, we used results from surveys that were carried out by the Korean Educational Development Institute from year 2003 to 2011 in “Study of Korean Educational Status and Level”. A total 11,955 people were enlisted to our research and analyzed using the Latent Profile analysis where model's goodness-of-fit and comprehension feasibility were considered, whereafter a potentially ideal group was selected. Also a pioneer study was performed to accurately evaluate the different characteristics of each potential group via comparing and analyzing the difference between variables and how they affected satisfaction of education. Achievement, class behavior, self- awareness, motivation, self esteem and student-parent relationship were items that had been selected as student affection variables; wheras, subjective perception of how a teacher shows enthusiasm and motivation, presents the learning atmosphere educational support by teacher, passion and effort of characteristic variables were selected and processed through the logistic regression analysis. Results of the analysis shows that statistically when using the model it is desirable to select the number of latent class below 6. Statistically greater number of latent class within the acceptable range is possible to distinguish between groups of different personalities. If the number of latent class is selected as six, compared to the model of five selection, latent class with the population of six model has derived as the result of segmentation of a one group, it was unlikely to draw significant implications as with the increase of the group. Consequently, model with number of five latent class was selected. In the model with number of five latent class, based on each group trait, was named to the final; 'The most dissatisfied group', 'The average satisfaction group', 'Psychological satisfaction group', 'Overall dominant satisfaction group', 'Overall the highest satisfaction group'. In addition, as a result of the effort to give readability to identify the various characteristics that each educational context variables have between the five latent class, not only was it possible to determine the nature of the group in consideration of the overall element with determining the relative position according to the variables, but also was able to compare the negative and positive variables between the groups. Difference between the groups could exist, but influence factors that brings significant difference between each group was, student characteristic-variable; class attitude, subject self-concept, extrinsic motivation, the parent-child relationship, and school characteristic-variable; class ambience and teacher support was founded as a strong predictors. Synthesizing the above results, when not only school satisfaction survey but also classifying the type of affective characteristics is needed, it is important that the people who use the evaluator and the evaluation results, select the variables that can and communicate well, and the significance of considering a suitable analysis method and to present the results in an appropriate form. As a result, through this study, to familiarize education officials with potential profile analysis, acknowledge the importance and have them directly use it in the educational field, various educational opportunities and means of providing information should be implemented.