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학교 향상도에 근거한 학교유형 분류 및 특성 탐색 : 잠재프로파일 분석의 적용 / 손원숙 ; 김경희 1
[요약] 1
I. 서론 2
II. 연구 방법 4
1. 분석 대상 4
2. 분석 변인 5
3. 분석 방법 6
III. 연구 결과 8
1. 잠재 프로파일 모형 선정 8
2. 잠재 프로파일의 특성 분석 12
IV. 논의 16
참고문헌 17
저자소개 19
〈ABSTRACT〉 20
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본 연구의 주요 목적은 연도별 학업성취도 향상 정도에 따라서 학교를 분류하고, 유형별 학교 특성을 파악하는 것이다. 이를 위하여 개인 중심적 접근법(person-centered approach)에 해당하는 잠재 프로파일 분석(latent profile analysis)을 적용하여 우리나라 고등학교의 모집단 내에 존재하는 이질적인 하위 집단을 도출하고, 관련변인의 영향력을 탐색하였다. 본 연구에서는 2009-2010년 국가수준 학업성취도 평가 자료가 사용되었고, 학교를 유형화하기 위하여 사용된 군집변인은 총 5개이다. 즉, 2009-2010년 고등학교 학업성취도 평가의 학생수준 반복측정 자료를 활용하여 산출된 1) 국어, 2) 영어, 3) 수학의 교과별 향상도 지수, 학교의 사전 여건을 나타내는 변인인 4) 2009년 성취도 및 5) 사회경제적 지위 지표 등이다. 또한 도출된 잠재 프로파일의 특성을 탐색하기 위하여 학교의 배경변인, 교원, 교육과정 운영 및 학교 풍토 변인들을 활용하였다. 연구 결과, 우리나라 일반 고등학교는 총 5개의 잠재 집단으로 분류되었는데, 특징적인 것은 학교의 사전 여건에 상관없이 학교의 향상도 양상은 다양하게 도출되었다. 학교의 향상도가 높은 집단들은 주로 대도시에 위치하고 사립학교의 비율이 높았고, 상대적으로 ‘전담교사 배치’ 및 ‘학생에게 개별학습자료 제공’등 학습부진 지도 노력을 많이 한 것으로 나타났다. 마지막으로 우리나라 학교 간 학력 격차 해소를 위한 정책적 제언과 더불어서 개별 학교의 고유한 특성을 파악할 수 있는 개인-중심적 접근기법의 유용성을 논의하였다.In this study, we used a classic latent profile analysis (LPA), a person-centered approach, to identify groups of schools who had similar profiles for the indexes of School Progress Index(SPI) for the Korean, Math, and English subjects, their previous achievement levels, and their Socio-economic Status(SES) Index. Also this study related these LPA groups to a diverse set of correlates such as school personnel, curriculum, and climates. The 2009-2010 National Assessment of Educational Achievement(NAEA) high school data were used and the analysis unit was the school level. According to the statistical criterion and a priori predictions, we identified 5 LPA groups representing a combination of profile level(high vs. low overall school status or SPI) and profile shape(school status vs SPI). Results showed that the latent groups with high SPI tended to be located in the large city, and their school type is mainly private government-dependent schools. Also the schools with high SPI profiles made relatively much efforts in helping the low performing students, such as ‘assignment of tutors for low performing students’ and ‘providing individual learning materials’. In this study, we showcased a LPA technique, which could be used for such a purpose as clustering schools based on SPIs, and illustrated many of the advantages associated with its use. Implications for reducing the achievement gap between schools were discussed.
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