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SEMforest 기법을 활용한 청소년의 협동심 종단 변화 예측 요인 탐색
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  • SEMforest 기법을 활용한 청소년의 협동심 종단 변화 예측 요인 탐색
  • Exploring Predictors of Longitudinal Changes in Adolescents’ Cooperation Using SEMforest
저자명
강윤아, 백순근
간행물명
교육학연구KCI
권/호정보
2026년|64권 1호(통권229호)|pp.331-357 (27 pages)
발행정보
한국교육학회|한국
파일정보
정기간행물|KOR|
PDF텍스트(0.58MB)
주제분야
교육학
서지반출

국문초록

이 연구는 청소년 협동심의 종단 변화 양상 및 잠재 유형을 탐색하고, 협동심 변화의 예측 요인을 검토하기 위해 수행되었다. 이를 위해 한국아동·청소년패널조사 2018 중학교 1학년 패널 자료 중 중학교 1학년(1차년도)부터 고등학교 3학년(6차년도)까지 6년간 협동심 응답에 결측이 없는 1,975명의 자료를 분석 대상으로 선정하였다. 분석 절차는 먼저 잠재성장모형을 통해 협동심의 종단 변화 양상을 탐색하고, 성장혼합모형을 통해 개인 간 이질적인 변화 유형을 분류하였다. 이후 SEMforest 기법을 활용하여 협동심 변화의 주요 예측 요인을 탐색하고, 이를 조건부 성장혼합모형에 투입하여 집단분류 영향력을 검증하였다. 또한 SEMforest 기법과 선행 연구에 기반한 주요 예측 요인 선정 결과를 비교하였다. 분석 결과, 청소년 협동심은 중·고등학교 시기를 거치며 전반적으로 감소하는 경향을 보였으며, 친구관계, 학업 무기력, 우울 등 다양한 개인적·환경적 요인이 협동심 변화에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 아울러 SEMforest 기법을 통해 도출된 주요 예측 요인은 선행 연구에 기반한 요인과 전반적으로 유사한 수준의 집단 분류 영향력을 보여, 자료 기반 탐색 방법이 이론적 접근의 대안적 도구로 활용될 수 있음을 시사하였다. 이 연구는 종단 자료와 머신러닝 기법을 결합하여 청소년 협동심 변화 양상과 예측 요인을 종합적으로 분석하였다는 점에서 의의를 지니며, 협동심 함양을 위한 교육적 개입과 정책 수립에 실증적 근거를 제공한다.

영문초록

This study examined longitudinal trajectories, latent classes, and predictors of adolescents’ cooperation using data from the Korean Children and Youth Panel Survey 2018. The analytic sample included 1,975 adolescents with complete cooperation data across six waves from Grade 7 to Grade 12. Latent growth modeling and growth mixture modeling were used to identify overall change patterns and heterogeneous latent classes of cooperation. SEMforest was then applied to identify key predictors, which were subsequently tested using conditional growth mixture models. In addition, predictors selected through the SEMforest approach were compared with those identified in prior literature. Results showed that adolescents’ cooperation generally declined across middle and high school years. Peer relationships, academic helplessness, and depressive symptoms were identified as significant predictors of changes in cooperation. Predictors selected through the SEMforest approach demonstrated classification performance comparable to predictors identified in prior literature, suggesting that data-driven methods can serve as a viable analytical alternative to theory-driven approaches. This study highlights the value of integrating longitudinal modeling with machine learning techniques to examine heterogeneous developmental trajectories of adolescents’ cooperation and provides empirical implications for educational interventions and policy.

목차

Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 결론 및 논의
참고문헌

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