A predictive model of school children’s types at community children center using machine learning techniques^†

2019, 30

1)

127–137

기계학습 기법을 활용한 지역아동센터 아동의 학교유형별 예측모형 ^†

ᄋ

ᅵ동수

¹

²

³

13조선대학교 컴퓨터통계학과 · ²조선대학교 정책대학원

ᄌ ᅥ

ᆸᄉ ᅮ 2019ᄂ ᅧ ᆫ 1ᄋ ᅯ ᆯ 4ᄋ ᅵ ᆯ, ᄉ ᅮᄌ ᅥ ᆼ 2019ᄂ ᅧ ᆫ 1ᄋ ᅯ ᆯ 11ᄋ ᅵ ᆯ, ᄀ ᅦᄌ ᅢ ᄒ ᅪ ᆨᄌ ᅥ ᆼ 2019ᄂ ᅧ ᆫ 1ᄋ ᅯ ᆯ 11ᄋ ᅵ ᆯ

요 약

ᄇ

ᅩ ᆫ ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄂ ᅳ ᆫ ᄌ ᅵᄋ ᅧ ᆨᄋ ᅡᄃ ᅩ ᆼᄉ ᅦ ᆫᄐ ᅥ ᄋ ᅵᄋ ᅭ ᆼ ᄋ ᅡᄃ ᅩ ᆼ ᄋ ᅴ ᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭᄉ ᅢ ᆼᄒ ᅪ ᆯᄌ ᅥ ᆨᄋ ᅳ ᆼ ᄋ ᅦ ᄋ ᅧ ᆼᄒ ᅣ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄆ ᅵᄎ ᅵᄂ ᅳ ᆫ ᄋ ᅡᄃ ᅩ ᆼ ᄋ ᅴ ᄌ ᅥ ᆼᄉ ᅥᄇ ᅡ ᆯᄃ ᅡ ᆯᄋ ᅭᄋ ᅵ ᆫᄃ ᅳ ᆯᄋ ᅳ ᆯ ᄐ ᅡ ᆷ ᄉ ᅢ

ᆨᄒ ᅡᄀ ᅩ ᄋ ᅵ ᄀ ᅪᄌ ᅥ ᆼᄋ ᅦᄉ ᅥ ᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭᄋ ᅲᄒ ᅧ ᆼᄋ ᅦ ᄄ ᅡᄅ ᅡ ᄌ ᅩᄌ ᅥ ᆯᄒ ᅭᄀ ᅪᄀ ᅡ ᄋ ᅵ ᆻᄂ ᅳ ᆫ ᄌ ᅵ ᄀ ᅥ ᆷᄌ ᅳ ᆼ ᄒ ᅡ ᆫᄃ ᅡ. ᄄ ᅩᄒ ᅡ ᆫ ᄌ ᅵᄋ ᅧ ᆨᄋ ᅡᄃ ᅩ ᆼᄉ ᅦ ᆫᄐ ᅥ ᄋ ᅵᄋ ᅭ ᆼ ᄋ ᅡᄃ ᅩ ᆼ ᄋ ᅴ ᄌ ᅥ

ᆼᄉ ᅥᄇ ᅡ ᆯᄃ ᅡ ᆯᄋ ᅭᄋ ᅵ ᆫᄃ ᅳ ᆯ ᄋ ᅵ ᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭᄋ ᅲᄒ ᅧ ᆼᄋ ᅵ ᆫ ᄎ ᅩᄃ ᅳ ᆼ ᄒ ᅡ ᆨᄉ ᅢ ᆼᄀ ᅪ ᄌ ᅮ ᆼ ᄒ ᅡ ᆨᄉ ᅢ ᆼᄋ ᅦ ᄄ ᅡᄅ ᅡ ᄇ ᅮ ᆫ ᄅ ᅲᄃ ᅬᄂ ᅳ ᆫ ᄌ ᅵᄅ ᅳ ᆯ ᄀ ᅵᄀ ᅨᄒ ᅡ ᆨᄉ ᅳ ᆸ (machine learn- ing) ᄀ ᅵᄇ ᅥ ᆸᄋ ᅵ ᆫ ᄉ ᅥᄑ ᅩᄐ ᅳᄇ ᅦ ᆨᄐ ᅥᄆ ᅥᄉ ᅵ ᆫ (SVM)ᄋ ᅳ ᆯ ᄋ ᅵᄋ ᅭ ᆼ ᄒ ᅡᄋ ᅧ ᄇ ᅮ ᆫ ᄅ ᅲᄒ ᅡᄀ ᅩᄌ ᅡ ᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ. ᄇ ᅩ ᆫ ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄋ ᅴ ᄃ ᅦᄋ ᅵᄐ ᅥᄂ ᅳ ᆫ 2014ᄂ ᅧ ᆫ ᄇ

ᅮᄐ ᅥ 2017ᄂ ᅧ ᆫᄁ ᅡᄌ ᅵ ᄌ ᅵᄋ ᅧ ᆨᄋ ᅡᄃ ᅩ ᆼᄉ ᅦ ᆫᄐ ᅥ ᄋ ᅡᄃ ᅩ ᆼ ᄑ ᅢᄂ ᅥ ᆯᄋ ᅦ ᄎ ᅡ ᆷᄋ ᅧᄒ ᅡ ᆫ ᄋ ᅳ ᆼ ᄃ ᅡ ᆸᄌ ᅡ ᄌ ᅮ ᆼ ᄎ ᅩᄃ ᅳ ᆼ ᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄀ ᅩᄒ ᅡ ᆨᄂ ᅧ ᆫ 1,905ᄆ ᅧ ᆼᄀ ᅪ ᄌ ᅮ ᆼ ᄒ ᅡ ᆨᄉ ᅢ ᆼ 1,227ᄆ ᅧ ᆼᄋ ᅴ ᄌ ᅡᄅ ᅭᄅ ᅳ ᆯ ᄋ ᅵᄋ ᅭ ᆼ ᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄋ ᅳᄆ ᅧ, ᄇ ᅮ ᆫᄉ ᅥ ᆨᄃ ᅩᄀ ᅮᄂ ᅳ ᆫ R (3.5.1) ᄑ ᅳᄅ ᅩᄀ ᅳᄅ ᅢ ᆷᄋ ᅳ ᆯ ᄋ ᅵᄋ ᅭ ᆼ ᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ. ᄇ ᅩ ᆫ ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄀ ᅧ ᆯᄀ ᅪ ᄋ ᅡᄃ ᅩ ᆼ ᄋ ᅴ ᄌ ᅥ

ᆼᄉ ᅥᄇ ᅡ ᆯᄃ ᅡ ᆯ ᄃ ᅳ ᆼ ᄋ ᅴ ᄇ ᅧ ᆫᄉ ᅮᄂ ᅳ ᆫ ᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭᄉ ᅢ ᆼᄒ ᅪ ᆯᄌ ᅥ ᆨᄋ ᅳ ᆼ ᄋ ᅦ ᄌ ᅵ ᆨᄌ ᅥ ᆸᄌ ᅥ ᆨᄋ ᅵ ᆫ ᄋ ᅧ ᆼᄒ ᅣ ᆼᄋ ᅳ ᆯ ᄆ ᅵᄎ ᅵᄂ ᅳ ᆫ ᄀ ᅥ ᆺᄋ ᅳᄅ ᅩ ᄂ ᅡᄐ ᅡᄂ ᅡ ᆻᄀ ᅩ, ᄌ ᅵᄋ ᅧ ᆨᄋ ᅡᄃ ᅩ ᆼᄉ ᅦ ᆫᄐ ᅥ ᄋ ᅮ ᆫᄋ ᅧ ᆼ ᄋ

ᅦ ᄋ ᅵ ᆻᄋ ᅥᄉ ᅥ ᄎ ᅩᄃ ᅳ ᆼ ᄒ ᅡ ᆨᄉ ᅢ ᆼᄀ ᅪ ᄌ ᅮ ᆼ ᄒ ᅡ ᆨᄉ ᅢ ᆼᄋ ᅦ ᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆫ ᄌ ᅥ ᆸᄀ ᅳ ᆫ ᄇ ᅡ ᆼᄇ ᅥ ᆸᄋ ᅳ ᆯ ᄀ ᅮᄇ ᅮ ᆫ ᄒ ᅡᄂ ᅳ ᆫ ᄀ ᅥ ᆺᄋ ᅵ ᄐ ᅡᄃ ᅡ ᆼᄒ ᅡ ᆫ ᄀ ᅥ ᆺᄋ ᅳᄅ ᅩ ᄌ ᅦᄉ ᅵᄒ ᅡᄋ ᅧ ᆻᄃ ᅡ.

ᄌ

ᅮᄋ ᅭᄋ ᅭ ᆼ ᄋ ᅥ: ᄀ ᅵᄀ ᅨᄒ ᅡ ᆨᄉ ᅳ ᆸ, ᄉ ᅥᄑ ᅩᄐ ᅳᄇ ᅦ ᆨᄐ ᅥᄆ ᅥᄉ ᅵ ᆫ, ᄌ ᅵᄋ ᅧ ᆨᄋ ᅡᄃ ᅩ ᆼᄉ ᅦ ᆫᄐ ᅥ, ᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄋ ᅲᄒ ᅧ ᆼ, ᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄌ ᅥ ᆨᄋ ᅳ ᆼ.

1. 서론 ᄌ

ᅵ역아동센터는 중위소득 100%이하 가구, 맞벌이 가정 등의 지역 내 방과 후 돌봄 서비스를 필요로 ᄒ

ᅡ는 18세 미만의 학령기 아동을대상으로 아동보호 (안전한 보호, 급식 등),교육기능 (일상생활지도, ᄒ

ᅡᆨ습능력 제고 등), 정서적 지원 (상담·가족지원), 문화서비스 (체험활동, 공연)를 제공하는 우리나라 ᄃ

ᅢ표적인 아동복지시설이다 (Ministry of Health and Welfare, 2018). 지역아동센터의 시작은 2003년 3월 전국의 186개 공부방이 참여한 전국지역아동센터연합회가 창립되면서 시작하였다. 12월에 아동복 ᄌ

ᅵ법이 개정되어 지역아동센터의 법제화가 실현되었다 (Lee, 2009). 법제화이후 국가의 보조금지원으 ᄅ

ᅩ 2004년 895개소 (이용아동수: 23,000명)에서 2016년 4107개소 (이용아동수: 106,668명)로 급속한 지

ᆯ적, 양적성장을보였다.

ᄉ

ᅡ회경제의 빈부격차 심화로 인하여 여전히 지역아동센터의 보호와 돌봄이 필요한 저소득계층의 아 ᄃ

ᅩ

ᆼ들은꾸준히 증가하고 있다. 이러한 현상은지속적으로 나타날 것이며, 진학이나 진로 및 학업성적에 ᄃ

ᅢ해 지역아동센터의 역할은매우긍정적 영향을미친다는많은연구자들의 검증결과(Kim, 2017; Seo, 2014; Jeong 등, 2011)가 있다. 하지만 지역아동센터가 학업성취나 학교생활적응에긍정적 보완역할을

†

ᄋ ᅵ ᄂ ᅩ ᆫᄆ ᅮ ᆫᄋ ᅳ ᆫ 2018ᄂ ᅧ ᆫᄃ ᅩ ᄌ ᅩᄉ ᅥ ᆫᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭᄋ ᅴ ᄋ ᅧ ᆫᄀ ᅮᄇ ᅵᄋ ᅦ ᄋ ᅴᄒ ᅡᄋ ᅧ ᄉ ᅮᄒ ᅢ ᆼᄃ ᅬᄋ ᅥ ᆻᄋ ᅳ ᆷ.

1

(61452) ᄀ ᅪ ᆼ ᄌ ᅮ ᄀ ᅪ ᆼᄋ ᅧ ᆨᄉ ᅵ ᄃ ᅩ ᆼ ᄀ ᅮ ᄑ ᅵ ᆯᄆ ᅮ ᆫ ᄃ ᅢᄅ ᅩ 309, ᄌ ᅩᄉ ᅥ ᆫᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄏ ᅥ ᆷᄑ ᅲᄐ ᅥᄐ ᅩ ᆼ ᄀ ᅨᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅪ, ᄎ ᅩᄇ ᅵ ᆼᄀ ᅢ ᆨᄋ ᅯ ᆫ ᄀ ᅭᄉ ᅮ.

2

(61452) ᄀ ᅪ ᆼ ᄌ ᅮ ᄀ ᅪ ᆼᄋ ᅧ ᆨᄉ ᅵ ᄃ ᅩ ᆼ ᄀ ᅮ ᄑ ᅵ ᆯᄆ ᅮ ᆫ ᄃ ᅢᄅ ᅩ 309, ᄌ ᅩᄉ ᅥ ᆫᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄌ ᅥ ᆼᄎ ᅢ ᆨᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄋ ᅯ ᆫ , ᄀ ᅡ ᆼᄉ ᅡ.

3

ᄀ ᅭᄉ ᅵ ᆫᄌ ᅥᄌ ᅡ: (61452) ᄀ ᅪ ᆼ ᄌ ᅮ ᄀ ᅪ ᆼᄋ ᅧ ᆨᄉ ᅵ ᄃ ᅩ ᆼ ᄀ ᅮ ᄑ ᅵ ᆯᄆ ᅮ ᆫ ᄃ ᅢᄅ ᅩ 309, ᄌ ᅩᄉ ᅥ ᆫᄃ ᅢᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅭ ᄏ ᅥ ᆷᄑ ᅲᄐ ᅥᄐ ᅩ ᆼ ᄀ ᅨᄒ ᅡ ᆨᄀ ᅪ, ᄀ ᅭᄉ ᅮ.

E-mail: [email protected]

ᄒ

ᅡ는 역설적인 결과로 초·중·고등학생의 지역아동센터 이용에 대한 또 다른 변수의 가능성을보여주었 ᄃ

ᅡ.

ᄎ

ᅬ근휴대폰 등스마트기기의 발달로 아동들의 외부활동 등이 줄어들면서 사회환경에 대한 적응문제 ᄀ

ᅡ 꾸준히 제기되고 있다. Bierman (1994)은 아동들의 적응문제에 대한 연구의 한 지표로 학교적응 ᄋ

ᅭ인을 제시하며 아동들에게 밀접한 학교생활환경에 대한 적응이 개인과 외부환경과의 조화와 균형은 ᄋ

ᅡ동발달에 중요한 요인임을주장하였다. 선행연구들을살펴보면 아동들이 지역아동센터를이용하면서 ᄂ

ᅳ끼는정서적 안정감과 지적발달이 아동의 학교생활적응에긍정적 영향을미치고 있음을알 수 있다.

ᄒ

ᅡᆨ교생활적응을 나타내는 주요변인들에 대한 연구에서 Kurdek 등 (1985)은 학업성취도, 문제행동, DuBois 등 (1994)은학업성적, 학습관련습관 등이 학교생활적응을설명하는요인으로 보고했으며 국내 ᄋ

ᅧᆫ구에서 Yang 등 (2015), Cha와 Jwa (2016), Kim 등 (2017) 등도 학업성취도, 학교성적, 학습습관을 ᄒ

ᅡᆨ교생활적응의 지적발달 또는 인지적 변수로 제시하였다.

ᄒ

ᅡᆨ교생활적응에 대한 선행연구들의 비인지적 변인들을 살펴보면 심리·정서적 문제 (Lee와 Yoon, 2016; Lim과 Lee, 2015; Roeser와 Eccles, 1998), 사회적응경험이나 사회성발달 (Kang, 2012), 자아존 주

ᆼ감이나 자기효능감 (Gu, 2012; Kim, 2012; Lee와 Ok, 2012), 자아탄력성 (Kim과 Lim, 2013; Kang, 2012; Lee와 Lee, 2011; Block과 Block, 1980), 스트레스 (Jeong과 Shim, 2014) 사회적지지 (Kim, 2010) 등다양한 변인들이 있다.

ᄇ

ᅩᆫ 연구에서 지역아동센터 이용아동의 학교생활적응은 인지적 측면과 비인지적 측면을 동시에 고려 ᄒ

ᅡᆫ Birch와 Ladd (1997)의 보고와 위의 선행연구들을근거로 아동발달을 지적발달과 사회정서발달로 ᄀ

ᅮ분하고 지적 발달요인으로 학업성취만족도와 학습습관을,사회정서발달요인으로긍정적 요인 (자아탄 ᄅ

ᅧ

ᆨ성, 자아존중감), 부정적 요인 (정서문제, 스트레스) 등을주요변수로 선정하였다. 한편 지역아동센터 ᄋ

ᅡ동들의 학교생활적응에 대한 많은선행연구들에도 불구하고 상급학교에 진학하면서 급격하게 감소하 느

ᆫ지역아동센터 이용률에 대한 연구들은거의 없었으며, 학교유형에 따라 학교생활적응의 차이와 원인 으

ᆯ밝히려는연구도 매우 희박하다. 따라서 본연구는 첫째, 지역아동센터 이용아동의 아동발달요인이 ᄒ

ᅡᆨ교생활적응에 유의미한 영향을미치는가? 둘째, 지적, 사회정서발달요인으로 구분되는아동발달요인 ᄋ

ᅵ 아동의 학교생활적응에 영향을 미치는 과정에서 학교유형에 따라 유의미한 조절효과가 있는가? 를 ᄌ

ᅮ요 연구주제로 선정하고 이를 R프로그램을이용한 기계학습 (machine learning) 분석기법을이용하 ᄋ

ᅧ 분류하여 이론적 정책적 함의와 시사점을제공하고자 한다.

2. 연구방법

2.1. 연구연구모형 보

ᆫ 연구에서는지역아동센터 아동인 초등학생과 중학생이 특성에 따라 분류되는지를 규명하기 위해 ᄋ

ᅧ러 변수를설정하였다. 우선 변수 간의 인과관계를알아보고, 이들변수들의 특성이 초등학생과 중학 새

ᆼ에 따라 다르게 분류되는지를 분석하였다. 인과관계분석을위해 독립변수로 문제해결력, 자아존중감, ᄌ

ᅡ아탄력성, 스트레스, 공격성, 사회적 위축,우울 등으로 이루어진 아동정서발달요인과 종속변수로 학 ᄀ

ᅭ생활적응변수를설정하였으며, 독립변수와 종속변수의 영향관계에서 학교유형 따라 어떠한 조절효과 ᄀ

ᅡ 있는지 알아보고자 Figure 2.1과 같이 연구모형을설정하였다.

Figure 2.1 Research model

2.2. 자료 분석 방법 보

ᆫ 연구는 지역아동센터중앙지원단 (2018)에서 제공한 ‘지역아동센터 아동패널’ 종단자료 데이터를 화

ᆯ용하였다. 데이터는 2011년부터 2017년까지 7차 조사를 실시하여 구축한 ‘지역아동센터 아동패널’

ᄌ ᅩ

ᆼ단자료 데이터를 활용하였다. 본 연구의 대상인 초등학교 고학년과 중학생에 해당된 패널조사 데이 ᄐ

ᅥ는 2014년부터 2017년까지 조사된 최근 자료로 초등학교 고학년 1,904명과 중학생 1,227명 등 총 3,131명의 자료를 분석에 활용하였다. 수집된자료를이용하여 빈도분석, t-test, 구조방정식모형분석, ᄉ

ᅥ포트벡터머신 (support vector machine; SVM) 기법을활용한 기계학습 분석을 실시하였다. 빈도분 ᄉ

ᅥ

ᆨ을 통해 패널데이터 특성을학교유형, 학년, 성별, 센터소재지, 센터 이용시간, 가정경제 수준, 성적 ᄆ

ᅡᆫ족도 등의 분포를확인한다. 또한 학교유형에 따라 가정경제 수준과 성적만족도의 차이를 검증한다.

ᄌ

ᅵ역아동센터 이용아동의 정서발달요인이 학교생활적응에 미치는영향력과 이들변수가 학교유형에 따 ᄅ

ᅡ 차이가 있는지를검증한다. 마지막으로 지역아동센터 이용아동의 정서발달요인과 학교생활적응변 ᄉ

ᅮ가 학교유형에 따라 분류되는지를 분석한다.

ᄀ

ᅮ조방정식모형 (structural equation modeling; SEM)은경로분석, 회귀분석, 요인분석 등을수행할 ᄉ

ᅮ 있는 통계적 분석방법이다. 구조방정식모형의 구성은 측정모형과 잠재모형으로 구분한다. 측정모형 (measurement model)은 요인분석에 해당하는 부분이며, 연구에서 얻을 수 있는관찰 가능한 여러 개 ᄋ

ᅴ 측정변수 (observed variables)들이 한 개의 요인인 잠재변수 (latent variable)을계산하는방정식을 ᄆ

ᅡ

ᆯ한다. 잠재모형 (latent model)은잠재 변수들 간의 인과관계를 분석하는회귀분석에 해당하는부분 ᄋ

ᅵ다. 즉 측정모형에서 얻어진 여러 개의 잠재변수들을이용하여 잠재변수들간의 인과관계를 분석하는 거

ᆺ이 구조방정식모형 분석이다. 구조방정식모형에서 R의 패키지인 ’sem’과 ’lavaan’을 사용하여 구조 ᄇ

ᅡᆼ정식분석을수행한다.

ᄉ

ᅥ포트 벡터 머신 (support vector machine; SVM)은기계 학습의 분야 중하나로 패턴 인식, 자료 분 ᄉ

ᅥ

ᆨ을위한 지도 학습모델이다. 주로 데이터의 분류목적과 회귀 분석을위해 사용한다. 두 카테고리 중 ᄋ

ᅥ느 하나에 속한 데이터의 집합이 주어졌을때, SVM 알고리즘은주어진 데이터 집합을바탕으로 하여 ᄉ

ᅢ로운데이터가 어느 카테고리에 속할지 판단하는비확률적 선형 분류모델을만든다. SVM은선형분 ᄅ

ᅲ와 비선형 분류에서도 사용될수 있다. 비선형 분류를하기 위해서 주어진 데이터를고차원 특징 공간 ᄋ

ᅳ로 속하는 작업의 효율성을위해 커널 트릭을 사용한다. 서포트 벡터 머신은 분류 또는회귀 분석에

ᄉ

ᅡ용 가능한 초평면 (hyperplane) 또는초평면들의 집합으로 구성되어 있다. 직관적으로, 초평면이 가 ᄌ

ᅡᆼ 가까운 학습 데이터 점과큰 차이를가지고 있으면 분류 오차 (classifier error)가 작기 때문에 좋은 ᄇ

ᅮᆫ류를위해서는어떤 분류된 점에 대해서 가장 가까운학습데이터와 가장 먼 거리를가지는초평면을 ᄎ

ᅡᆽ는다.

2.3. 자료 특성

2.3.1. 데이터 수집 및 응답자 특성 ᄇ

ᅩᆫ 연구는 지역아동센터 패널 데이터 자료를 이용하여 아동의 특성을 분석한다. 데이터의 특성으 ᄅ

ᅩ 학교유형은 초등학생 (60.8%)과 중학생 (39.2%)이며, 학년은 초등학생 4학년부터 중학생 3학년까 ᄌ

ᅵ이다. 성별은 남학생 49.5%, 여학생은 50.5%이다. 센터소재지는 수도권 (34.3%)과 충청/강원도권 (17.9%), 경상권 (21.5%), 전라/제주도권 (26.3%)으로 나타났다. 이외에도 센터 이용 시간, 가정경제 ᄉ

ᅮ준, 성적만족도 등에 대한 빈도를 Table 2.1과 같이 나타났다.

Table 2.1 Characteristics of respondents

factor frequency (people) ratio(%) factor frequency (people) ratio(%)

school elementary 1904 60.8 use below 1year 193 6.2

type school hours 1 or more - 509 16.3

student of below 2years

middle 1227 39.2 center 2 or more - 609 19.5

school below 3years

student 3 or more - 711 22.8

sum 3131 100.0 below 4years

gender boy 1545 49.5 4 or more - 444 14.2

girl 1579 50.5 below 5years

sum 3124 100.0 5 or more 659 21.2

center metropolit 1073 34.3 sum 3125 100.0

address an area home basic living 538 17.2

Chungche 560 17.9 economy recipient

ong / level second tier 711 22.8

Gangwon blind spot 539 17.2

gyeongsa 671 21.5 moderate 1149 36.8

ng area a little high 163 5.2

Jeolla / 821 26.3 high 21 0.7

Jeju very high 4 0.1

sum 3125 100.0 record very 82 2.6

grade elementary 438 14.0 satisfact- unsatisfied

school 4 ion unsatisfied 744 23.8

elementary 370 11.8 satisfied 1692 54.1

school 5 very 607 19.4

elementary 419 13.4 satisfied

school 6 sum 3125 100.0

middle 606 19.4

school1

middle 630 20.2

school2

middle 662 21.2

school3

sum 3125 100.0

2.3.2. 학교유형별 경제수준과 성적만족도 특성 ᄌ

ᅵ역아동센터 아동의 학교유형인 초등학생과 중학생에 따라 가정경제 수준과 성적만족도의 차이를검 ᄌ

ᅳ

ᆼ한다. 먼저 학교유형인 초등학생과 중학생에 따라 가정경제 수준은 95% 신뢰수준에서 p값이 0.05보 ᄃ

ᅡ 더큰 0.093으로 초등학생과 중학생에 따라 가정경제 수준평균의 차이가 없는것으로 나타났다. 두 ᄇ

ᅥᆫ째로 학교유형인 초등학생과 중학생에 따라 성적만족도는 95% 신뢰수준에서 p값이 0.05보다 더 작은 0.000으로 초등학생과 중학생에 따라 성적만족도의 평균의 차이가 있는것으로 나타났다. 특히 초등학 새

ᆼ이 중학생의 성적만족도 보다 더 높은것을알 수 있다.

Table 2.2 Analysis of differences in economic level and record satisfaction by school type

Research hypothesis mean t-value p-value choice

school type→ elementary 2.956 1.683 .093 dismissal

economic level school student

middle school 2.879 student

school type→ elementary 3.066 16.147 .000** support

record satisfaction school student

middle school 2.653 student

*: p ≤ .05, **: p ≤ .01

(a) Economic level by school type (b) Record satisfaction by school type

Figure 2.2 Economic level and record satisfaction by school type

3. 연구 분석결과

3.1. 학교생활적응에 미치는 영향요인 분석 ᄀ

ᅮ조방정식모형에서 회귀계수 값들로 구조방정식을 계산한다. 비표준화계수값들로 구조방정식을 만 ᄃ

ᅳ

ᆯ때 계수값으로 사용된다. 표준화계수값을확인하여 어떤 변수들이 더 많은영향을미치는지도확인 ᄒ

ᅡᆫ다. 아동의 정서발달요인으로 문제해결력 (problem solving ability; PS), 자아존중감 (self-esteem;

SE), 자아탄력성 (self-resilience; SR), 스트레스 (stress; ST), 공격성 (aggression; AG), 사회적 위축 (social depression; SD),우울 (depression; DP)과 등이 학교생활적응 (school life adaptation; SLA)에 ᄆ

ᅵ치는영향요인을검증하였다.

ᄌ

ᅵ역아동센터 이용아동의 정서발달요인들이 학교생활적응에 미치는 분석결과 문제해결력, 자아존중 ᄀ

ᅡ

ᆷ, 자아탄력성, 공격성은학교생활적응에 영향을 미치는 것으로 나타났고, 스트레스, 사회적 위축, 우 우

ᆯ 등은학교생활적응에 영향을미치지 않는것으로 나타났다.

무

ᆫ제해결력 (표준화계수 .218), 자아존중감 (표준화계수 .248), 자아탄력성 (표준화계수 .193), 공격 서

ᆼ (표준화계수 -.142) 중에 자아존중감의 변수가 학교생활적응에 가장 영향을크게 미치는것으로 나타 ᄂ

ᅡ ᆻ다.

Table 3.1 Analysis of causal relation of school life adaptation

Research hypothesis B std. Beta t value p choice

Error

PS→SLA .193 .020 .218 9.653 .000** support

SE→SLA .289 .054 .248 5.317 .000** support

SR→SLA .251 .044 .193 5.696 .000** support

ST→SLA -.010 .021 -.014 -.480 .631 dismissal

AG→SLA -.139 .025 -.142 -5.513 .000** support

SD→SLA .021 .020 .024 1.085 .278 dismissal

DP→SLA .056 .037 .056 1.492 .136 dismissal

3.2. 학교유형별 조절효과 분석 ᄌ

ᅵ역아동센터 이용아동의 정서발달요인이 학교생활적응에 미치는 영향력의관계에서 학교유형인 초 ᄃ

ᅳ

ᆼ학생 (ES)과 중학생 (MS)에 따라 차이가 있는지에 대한 조절효과분석을검증한 결과 Table 3.3과 같 ᄃ

ᅡ.

처

ᆺ째, 지역아동센터 이용아동의 정서발달요인인 문제해결력이 학교생활적응 (표준화경로계수: 초등 .203, 중등 .256)에 미치는영향력의 정도가 학교유형에 따라 유의미한 영향력이 있는것으로 나타났다.

ᄌ

ᅳᆨ, 제약모형의 △χ² 값이 30.49이며, p값은 .006으로 문제해결력은학교유형에 따라 학교생활적응에 ᄆ

ᅵ치는영향력의 정도의 차이가 있으며, 중학생이 더 높은것으로 나타났다.

ᄃ ᅮ

ᆯ째, 지역아동센터 이용아동의 정서발달요인인 자아존중감, 공격성이 학교생활적응에 미치는 영향 ᄅ

ᅧᆨ의 정도가 학교유형에 따라 유의미한 영향력이 있는 것으로 나타났다. 즉, 제약모형의 △χ² 값이 135.96, 24.73이며, p값은 .05보다 더 작게 나타나 자아존중감과 공격성은 학교유형에 따라 학교생활 ᄌ

ᅥ

ᆨ응에 미치는영향력의 정도의 차이가 있으며, 중학생이 더 높은것으로 나타났다.

ᄉ

ᅦᆺ째, 지역아동센터 이용아동의 정서발달요인인 자아탄력성, 스트레스, 사회적 위축, 우울 등이 학 ᄀ

ᅭ생활적응에 미치는 영향력의 정도가 학교유형에 따라 유의미한 영향력이 있는것으로 나타났다. 즉, ᄌ

ᅦ약모형의 △χ² 값이 자아탄력성 44.82, 스트레스 25.31, 사회적 위축 30.27, 우울 39.75이며, p값은

Figure 3.1 Analysis of causal relation of school life adaptation

.05보다 더 작게 나타나 자아탄력성, 스트레스, 사회적 위축, 우울은학교유형에 따라 학교생활적응에 ᄆ

ᅵ치는영향력의 정도의 차이가 있으며, 초등학생이 더 높은것으로 나타났다.

3.3. 학교유형별 분류분석 보

ᆫ 연구에서는지역아동센터 이용아동의 정서발달요인과 학교생활적응의 특성이 초등학생과 중학생 ᄋ

ᅦ 따라 차이가 있는지를 분류분석 하였다. 분류분석 기법으로 서포트 벡터 머신 (support vector ma- chine; SVM)을활용하였다. 정서발달요인으로 문제해결력 (problem solving ability; PS), 자아존중감 (self-esteem; SE),자아탄력성 (self-resilience; SR), 스트레스 (stress; ST), 공격성 (aggression; AG), ᄉ

ᅡ회적 위축 (social depression; SD),우울 (depression; DP)과 학교생활적응 (school life adaptation;

SLA)의 변수가 학교유형 (school type; SCT)인 초등학생과 중학생으로 분류하기 위한 모형을설정하 ᄋ

ᅧᆻ다.

SVM 분석결과 지역아동센터 이용아동의 정서발달요인과 학교생활적응이 학교유형인 초등학생과 중

Table 3.2 Verification of control effect by school type

Research hypothesis Beta p Verification comparison difference

ES MS ES MS χ

: △χ

p

non-loading/

loading

1 PS→SLA .203 .256 .000 .000 1761.4/ 30.49 .006** yes

1791.9

2 SE→SLA .203 .309 .000 .000 2952.9/ 135.96 .000** yes

3088.9

3 SR→SLA .213 202 .000 .000 2216.4/ 44.82 .000** yes

2261.2

4 ST→SLA -.063 .059 .105 .142 1948.4/ 25.31 .013* yes

1973.7

5 AG→SLA -.127 -.156 .000 .000 1557.4/ 24.73 .016* yes

1582.1

6 SD→SLA .030 .021 .295 .545 1467.4/ 30.27 .001** yes

1497.7

7 DP→SLA .087 -.007 .078 .896 2686.9/ 39.75 .000** yes

2726.7

*: p ≤ .05, **: p ≤ .01

ᄒ

ᅡᆨ생의 분류분석에서 정분류율은 83.13%로 나타났다. 즉 8개의 변수에서 학교유형 분류분석에서 오분 ᄅ

ᅲ율은 16.87%로 나타났다.

ᄌ

ᅵ역아동센터 이용아동의 정서발달요인과 학교생활적응에 있어서 각 변수들의 정분류율이 높다고는 ᄒ

ᅡᆯ 수 없지만, 지역아동센터 운영의 접근방법이 모색되어야 할 것으로 판단된다.

Figure 3.2 SVM analysis result

4. 결론 및 논의 보

ᆫ 연구에서는지역아동센터 아동인 초등학생과 중학생이 특성에 따라 분류되는지를 규명하기 위해 시

ᆯ증적 분석을하였다.

ᄋ

ᅮ선 변수 간의 인과관계를알아보고, 이들변수들의 특성이 초등학생과 중학생에 따라 다르게 분류되 느

ᆫ지를 분석하였다. 인과관계분석을위해 독립변수로 문제해결력, 자아존중감, 자아탄력성, 스트레스, ᄀ

ᅩᆼ격성, 사회적 위축,우울 등으로 이루어진 아동정서발달요인과 종속변수로 학교생활적응변수를설정 ᄒ

ᅡ였으며, 독립변수와 종속변수의 영향관계에서 학교유형 따라 어떠한 조절효과가 있는지 규명하였다.

ᄄ

ᅩ한 지역아동센터 이용아동의 정서발달요인과 학교생활적응변수가 학교유형에 따라 어느 정도 분류되 느

ᆫ지를 분석하였다.

부

ᆫ석결과 몇 가지 정책적 시사점은다음과 같다.

처

ᆺ째, 본연구의 분석결과 궁극적인 목적은지역아동센터 이용아동의 특성이 학교유형에 따라 차이가 이

ᆻ다는것이다. 즉, 현재의 전국의 지역아동센터 운영은초등학생과 중학생의 구분이 없이 이루지고 있 ᄃ

ᅡ. 결론적으로 지역아동센터 운영의 접근을학교 학생에 따라 운영해야한다. 지역아동센터 이용아동 ᄋ

ᅴ 특성에 대한 조절효과 분석결과 모든변수에서 초등학생과 중학생에 따라 다르게 나타났다. 이는현 ᄌ

ᅢ 운영시스템을아동대상에 따라 다르게 해야 한다는것을의미한다.

ᄃ ᅮ

ᆯ째, 지역아동센터 이용아동의 정서발달요인 학교유형에 따라 학교생활적응에 차이가 있는 것을 알 ᄉ

ᅮ 있었다. 먼저 문제해결력과 자아존중감, 공격성은초등학생보다 중학생이 더 높게 나타났다. 중학생 ᄋ

ᅵ라는학년의 고유 특성도 존재하지만 공격성에 대한 지속적인 교육 등이 필요하다. 또한 중학생들에 ᄃ

ᅢ한 전문적인 상담가를활용해야 필요성이 있다. 두 번째로 지역아동센터 이용아동의 정서발달요인인 ᄌ

ᅡ아탄력성, 스트레스, 사회적 위축, 우울 등이 학교생활적응에 미치는영향력의 정도가 중학생보다 초 ᄃ

ᅳ

ᆼ학생에서 더 높게 나타났다. 특히, 스트레스, 사회적 위축, 우울 등부정적 정서발달요인에서 중학생 ᄇ

ᅩ다는더 많은영향을받고 있다는것을알 수 있다. 지역아동센터에서 각 지방자치단체의 아동복지교 ᄉ

ᅡ를지원받아 학습과 생활 등을케어하고 있다. 지역아동센터의 생활복지교사 중에 전문적인 청소년상 ᄃ

ᅡ

ᆷ사를상주시켜근무하는것이 바람직하나, 현재의 지역아동센터 현실에서는그러지 못하고 있다. 따 ᄅ

ᅡ서 지방자치단체의 아동복지교사 중에 전문적인 상담교사를활용하여 아동의 체계적인 상담을지속적 ᄋ

ᅳ로 추진하는것이 매우 시급하며, 중요할 것으로 사료된다.

References

Bierman, K. L. (1994). School adjustment , In R. J. Corsini(ed), Encyclopedia of psychology, John Wiley

& Sons.

Birch, S. H. and Ladd, G. W. (1997). The teacher-child relationship and children’s early school adjustment.

Journal of School Psychology, 35, 61-79.

Block, J. H., and Block, J. (1980). The role of ego-control and ego-resiliency in the organization of behavior, In W. A. Collins (Ed.), Development of cognition, affect and social relations, The Minnesota symposia on child psychology, 39-101. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum.

Cha, Y. N. and Jwa, H. S. (2016). The factors that affect on the academic achievement of elementary school students of community child center. Journal of School Social Work , 33, 95-125.

Chung, I. J., Lee, J. E. and Lee, S. G. (2011). The effect of the night care teachers’ burnout and turnover on children’s school adjustment and academic achievement in community child centers. Journal of Community Welfare, 37, 137-163.

Dubois, D. L., Eitel, S. K. and Felner, R. D.(1994). Effects of family environment and parent-child rela-

tionships on school adjustment during the transition to early adolescence. Journal of Marriage and

the Family, 56, 405-414.

Gu, B. Y. (2012). The mediation effects of relationship with parent, teacher, and peer between self-efficacy and adjustment to school. Korean Journal of Youth Studies, 19, 347-373.

Jeong, S. H. and Sim, M. Y. (2014). A study on the juveniles’s stress of their adjustment to school life and the mediate effect of social support. Journal of the Korea Contents Association, 14, 275-284.

Kang, E. S. (2012). The effect of adolescents’ ego resilience on school adaptation, Master’s Thesis, Korea University.

Kim, H. J. (2010). The effects of social support to school adjustment of the poor children in using community child centers. Korean Journal of Youth Studies, 17, 211-233.

Kim, M. I. and Lim, K. M. (2013). The influence of ego-resilience on school adjustment in youth: Moder- ating effects of social participation. Journal of Future Oriented Youth Society, 10, 65-91.

Kim, S. H., Yim, H. R. and Chung, I. J. (2017). The effects of satisfaction with the service from community child centers on children’s school adjustment mediated by study habit and peer attachment. Journal of School Social Work , 37, 119-146.

Kim, Y. C. and Jung, M. S. (2012). The effects of parenting attitudes, social relationships and self-esteem on adolescents’ school adjustment. Journal of School Social Work , 23, 51-70.

Kurdek, L. A., Fine, M. A. and Sinclair, R. J. (1995). School adjustment in sixth graders: Parenting transitions, family climate, and peer norm effects. Child Development , 66, 430-445.

Lee, H. S. and Ok. J. W. (2012). Effects of impulsive behavior, self esteem, and depression on school adjustment of adolescents. The Korea Contents Society, 12, 438-466.

Lee, S. H. and Yoon, J .Y. (2016). Autoregressive cross-lagged modeling of the reciprocal longitudinal relationship between negelcting parental attitudes and children’s emotional problems and school ad- justment. Journal of Learner-Centered Curriculum and Instruction, 16, 461-480.

Lee, S. Y. and Lee, S, J. (2011). A study on the effect of self-resilience on academic stress and school life adaptation. The Educational Publications, 85-113.

Lim, H. J. and Lee, J. E.(2015). The influence of ego-resilience on school adjustment : The mediating effect of interpersonal abilities moderated by perceived parental achievement pressure. Korean Journal of Educational Research, 53, 1-33.

Ministry of Health and Welfare (2018). Community children’s center support project guidance.

Roeser, R. W. and Eccles, J. S.(1998). Adolescents’ perceptions of middle school: Relation to longitudinal changes in academic and psychological adjustment. Journal of Resarch on Adolescence, 8, 123-158.

Seo, W. G. (2014). A study on the relationship among program satisfaction, peer relation and psychosocial adjustment of children in community child center. Parent Education Research, 11, 5-34.

Yang, E. B., Kim, T, W. and Park, E, H. (2015). Predictors of school adjustment: A focus on the comparison

between general adolescents and adolescents in out-of-home care. Journal of School Social Work , 31,

311-331.

2019, 30

1)

127–137

A predictive model of school children’s types at community children center using machine learning

techniques ^†

Dong Su Lee

¹

²

³

13Department of Computer Science and Statistics, Chosun University

2Policy Graduate School, Chosun University

Received 4 January 2019, revised 11 January 2019, accepted 11 January 2019

Abstract

This study explores children ’s emotional development factors affecting the school life adaptation of children using community children center. And verify that there is a modulating effect on the type of school. The purpose of this study is to classify the emotional development factors of children using community children center by ele- mentary school students and middle school students using the support vector machine (SVM), which is a machine learning technique. Data from this study used data from 1,905 elementary school students and 1,227 middle school students who participated in the community children center children’s panel from 2014 to 2017. The analysis tool used R (3.5.1) program. The results of this study showed that variables such as children’s emotional development directly affect school adaptation. Suggesting that it is appropriate to classify approaches to elementary and middle school students in the operation of community children centers.

Keywords: Community child center, machine learning, school adaptation, school type, support vector machine.

†

This study was supported by the research funds of Chosun University in 2018.

1

Invited visiting professor, Department of Computer Science and Statistics, Chosun University, 309 pilmundaero, Gwangju 61452, Korea.

2

Lecturer, Policy Graduate School, Chosun University, 309 pilmundaero, Gwangju 61452, Korea.

3

Corresponding author: Professor, Department of Computer Science and Statistics, Chosun University,

309 pilmundaero, Gwangju 61452, Korea. E-mail: [email protected]