group lasso 기법을 활용하여 KCYPS 자료를 분석함으로써 청소년의 삶의 만족도에 영향을 미치는 주요 변수들을 발굴하고 예측력을 검증한 연구 doc_id PCY_201703170219009811_2

정서문제와 학습습관은 각각 두 편의 연구에서 사용된 변수로, KCYPS에서 정서문제는 주의집중, 공격성, 신체증상, 사회적 위축, 우울의 네 개의 하위 범주로 구성되어 있다. 박주희(2016)는 우울, 공격성, 사회적 위축에 대한 스물 한 개 문항을, 안지혜 외(2016)는 우울, 주의집중에 대한 문항을 사용하였는데, 두 편의 연구가 공통적으로 삶의 만족도에 통계적으로 유의한 영향을 미치고 있다고 밝힌 요인은 우울이었다. 학습습관은 성취가치, 숙달목적 지향, 행동통제, 학업시간관리의 네 개의 하위 범주로 구성되어 있다. 이유리 외(2015)는 전반적인 학습습관이 우수할수록 삶의 만족도가 높다고 밝혔으며, 안지혜 외(2016)는 회귀분석을 통하여 학습습관 중 행동통제가 중학생의 삶의 만족도와 관련이 있는 변수임을 보여주었다. 진로정체감, 자아정체감, 부모-친구 관계, 다문화, 지역크기, 핸드폰의존, 비행, 고등 학교유형, 학업성취는 열 네 편의 선행 연구 중 각각 한 편에서만 사용된 변수들이다. 청소년정책연구원의 KCYPS 자료는 삶의 만족도를 포함한 수백 개가 되는 변수들을 제공한다. KCYPS 자료를 이용하여 ‘삶의 만족도’에 어떤 변수들이 연관되어 있는지를 알아보려는 선행 연구들은 그 중 십여 개의 변수 또는 요인을 선정하여 모형화 해 왔다. 그러나 복잡다단한 인간을 대상으로 하는 사회과학 연구는 기존 이론에 근거한 몇 가지 변수 또는 요인만을 이용하는 데서 벗어나, 다른 새로운 변수들을 발굴할 필요가 있다. 특히 KCYPS가 제공하는 수백 개에 이르는 변수들은 그 이론적·실제적 타당성을 다수의 전문가들이 연구 설계에서부터 고려하여 수집된 변수들이다. 이러한 질 높은 변수들을 모두 한 모형에서 고려할 수 있다면, 선행연구에서 간과된 변수들을 찾아냄으로써 기존 이론을 정비할 수 있다. 또한, 본 연구는 KYPS 자료 분석에 lasso를 이용한 유진은(2016)의 연구에서 한 걸음 더 나아간 것이다. 즉, KCYPS에서 수집되는 범주형 변수의 구조적 특성을 견지하며 변수가 선택되도록 group lasso 기법을 적용하였다는 데 본 연구의 학술적 연구 의의가 있다. 비벌점 회귀모형(non-penalized regression model)이 비편향(unbiased) 추정치 중 MSE(mean squared error)가 작은 추정치를 찾는 반면, 벌점 회귀모형(penalized regression model)에서의 추정치는 편향(biased) 추정치이기는 하나, 추정치의 분산을 줄임으로써 MSE 자체가 작아지도록 한다(유진은, 2016; Hastie et al., 2009). 다시 말해, 벌점 회귀모형의 목적은 편향을 감내하는 대신 분산을 줄임으로써 비벌점 회귀모형에서보다 MSE가 더 작은 모형을 찾아내는 데 있다. 벌점 회귀모형 중 Tibshirani(1996)가 제안한 축소추정 방법인 lasso(least absolute shrinkage and selection operator; LASSO)는 어떤 변수 계수를 0으로 만듦으로써 변수 선택을 가능하게 하는 방법이다. 따라서 lasso를 비롯한 벌점 회귀모형은 변수 수가 사례 수보다 더 많을 수 있는 빅데이터 시대에 특히 각광받고 있으며, 통계학, 컴퓨터공학 등의 분야에서 활발하게 연구되어 오고 있다. 새로운 방법론인 (group) lasso의 경우 기존 연구에서 이용되어 왔던 비벌점 회귀모형(non-penalized regression)과의 차이점을 주의해야 한다. 비벌점 회귀모형에서는 모형 선택 시 회귀계수의 통계적 유의성이 중요한 기준으로 이용되는 반면, 벌점 회귀모형에서는 회귀계수의 통계적 유의성이 아닌 모형 예측력(predictability)에 초점을 맞춘다. 즉, 모형 구축에 이용된 자료(훈련 자료)가 아닌 새로운 자료(시험 자료)에 대한 예측을 높이는 것이 벌점 회귀모형에서의 중요한 기준이 되는 것이다. 본 연구 결과, group lasso 모형에 포함된 15개 변수(문항)의 예측 정확도(prediction accuracy), 민감도(sensitivity), 특이도(specificity)는 각각 0.7825, 0.6987, 그리고 0.8214였다. 본 연구의 group lasso 결과 선택된 열다섯 개의 변수 중 자아인식, 정서문제, 양육방식, 전체성적 만족도, 지역사회인식, 성별, 가정경제수준 평가 관련 문항은 선행연구에서 이용된 바 있다. 본 연구 결과를 정리하자면, 학생들이 자신에게 만족하고 긍정적인 태도를 가질수록 삶에 만족할 확률이 높았다. 반면, 걱정이 많을수록, 불행하다고 생각하거나 슬퍼하고 우울해할수록, 그리고 자주 피곤해할수록 불만족 확률이 높았다. 또한, 전체성적 만족도가 높을수록, 부모님의 결정을 무조건 따르게 하기 보다는 왜 그래야 하는지 설명해줄수록, 동네 사람들과 지내는 것이 좋다고 답할수록, 남학생일수록, 그리고 학생 본인의 가정이 잘 산다고 인식할수록 삶의 만족도가 높았다. KCYPS 자료를 이용한 선행 연구에서 성별의 경우 삶의 만족도에 미치는 영향이 일관적이지 못했고, 가정경제수준의 경우 통계적으로 유의하지 않았다. 그러나 그 외 변수들은 그 회귀계수가 통계적으로 유의하였으며, 선행연구에서의 회귀계수 방향 또한 일치하였다. 본 연구에서 새롭게 도출된 숙달목적 지향성 관련 학습습관 변수는 최근 강조되고 있는 과정중심평가와 맥을 같이 한다고 볼 수 있다. 2015 개정 교육과정에서 확정·고시한 과정중심평가에서는 학생의 학습과 평가를 수업과 연계하여 수업 중 이루어지는 각종 활동의 평가를 장려한다(교육부, 2015). 즉, 과정중심평가에서는 학습 결과만이 아닌, 학습 과정 그 자체가 목표가 된다. 학생들은 본인의 수준보다 어려운 과제에 도전하면서도 또래 학생이나 교사의 피드백을 통해 성공 경험을 쌓을 수 있는 것이다. 따라서 2016년 현재 17개 시도교육청에서 추진하고 있는 과정중심평가는 숙달목적 지향성 학습습관과 연결되어 학생들의 삶의 만족도에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있을 것으로 사료된다. 학교뿐만 아니라 가정에서도 결과보다 과정을 중시하며, 자녀들이 실수하는 것을 두려워하지 않고 본인의 수준보다 좀 더 어려운 과제에 도전할 수 있도록 장려할 필요가 있다.