머신러닝을 활용한 초·중학교 과밀학급 발생의 영향요인 분석 = Analysis of Factors Influencing the Occurrence of Overcrowded Class in Elementary and Middle Schools Using Machine Learning

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 지역별 과밀학급의 현황과 쟁점, 영향요인을 분석하여 이를 완화하기 위한 정책시사점을 도출하는 데 목적이 있다.
초·중등학교의 과밀학급이 어떤 내·외부 요인에 의해 발생하는지를 분석하기 위해 에듀데이터 서비스 시스템(EDSS)에서 제공하는 전국 행정구역 단위 학급당 학생수 데이터를 통해 과밀학급의 현황을 분석하고, 언론기사 토픽모델링(Topic Modeling) 자료를 바탕으로 쟁점을 분석하였다. 또한 선행 연구의 한계를 극복하고, 교육 내·외부의 영향요인을 파악하기 위해 분석 대상 학교의 교육 공공데이터와 학교가 위치하는 행정동의 인구 및 주택 데이터를 결합하여 파이썬(Python)의 머신러닝 알고리즘인 K-평균 군집분석(K-means clustering)을 수행하였다.
분석 결과, 지역사회 요인, 정책 요인 등이 과밀학급에 주도적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지역사회 요인은 주거지 유형, 학원가, 선호 학군, 학원수 등이며 정책 요인으로는 신도시 개발 및 주택 공급제도가 요인인 것으로 나타났다.
본 연구는 과밀학급이라는 현상을 복잡성과 다양성 관점에서 영향 요인 분석을 시도한 점, 최근 발전하고 있는 머신러닝 알고리즘을 적용한 점에서 실질적·학문적 의의를 지닌다. 연구의 결과는 지역의 특성에 따른 과밀학급 유발 영향요인을 확인하고, 향후 교육기본법에 명시된 학급당 적정 학생수 유지를 위한 정책 과제를 발굴하는 데 도움이 될 것이다.

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