청소년기 디지털 활용 및 역량 유형의 전이 양상과 예측변인 분석 : XGBoost와 잠재전이분석의 적용 = Exploring Transition Patterns and Key Predictors of dolescents’ Digital Usage and Competence: Applying XGBoost and Latent Transition Analysis

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 초･중 학교급별로 디지털기기 활용 및 디지털 역량 잠재프로파일과 전이 양상을 살펴보고, 전이 패턴의 분류를 예측하는 핵심 변인을 탐색하기 위하여 수행되었다. 이를 위해 서울특별시교육청 교육연구정보원에서 조사한 서울학생종단연구2020의 초교 패널(n=3,464) 및 중학교 패널(n=3,556)의 1, 2차년도 자료에 잠재전이분석, XGBoost와 더불어 설명 가능한 인공지능 알고리즘 중 하나인 SHAP을 순차적으로 적용하였다. 분석 결과, 첫째, 초교 패널과 중학교 패널의 디지털기기 활용 및 역량 잠재프로파일은 모두 3개 집단으로 분류되었으나, 구체적인 프로파일 특성과 할당 비율에는 다소 차이를 보였다. 둘째, 초교 패널과 중학교 패널에 공통적으로 동일한 잠재프로파일을 유지하는 비율이 가장 높았으나, 디지털기기 활용 및 역량 프로파일의 하향 전이보다는 상향 전이하는 비율이 상대적으로 더 높은 것으로 나타났다. 셋째, 초교 패널의 잠재프로파일 전이 패턴 분류에 미치는 예측변인을 살펴본 결과, 성별, 보호자와의 관계, 독서량, 학습방법, 목표의식, 학업소진, 인지역량, 정서역량이 상위 중요도 변인으로 도출되었다. 넷째, 중학교 패널에서는 국어 학교 교사의 수업, 교외 문화활동 참여경험, 여가시간, 긍정정서, 학습방법, 인지역량과 사회역량, 정서역량이 높은 중요도를 보이는 변인으로 확인되었다. 주요 연구결과를 토대로 초등학생의 디지털기기 활용 빈도 감소 및 중학생의 디지털 역량 함양을 위한 지원 방안을 모색하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study is to classify the latent profiles and transition patterns of digital device usage and digital competence across elementary and middle school students, as well as to explore key predictors influencing these transitions. To this end, latent transition analysis, XGBoost, and SHAP(Shapley Additive Explanations), an explainable artificial intelligence algorithm, was applied to 1st and 2nd wave data of the elementary school students’ panel(n=3,464) and middle school students’ panel(n=3,556) of Seoul Educational Longitudinal Study of Students 2020(SELS 2020). The main findings are as follows. First, latent profiles were classified into three distinct groups across both educational levels, with differences observed in profile characteristics and proportions between panels. Second, while most students remained stable in their profiles, upward transitions in digital device usage and competence were more prevalent than downward transitions. Third, in the elementary school students’ panel, gender, guardians relationships, reading volume, academic burnout, among others were identified as key predictors. Fourth, in the middle school students’ panel, instructional quality in Korean language education, participation in extracurricular cultural activities, competence (cognitive, social, emotional), among others were derived as key predictors. Based on the findings, implications and recommendations for managing digital device usage and fostering digital competence in students are presented.

목차 (Table of Contents)

• 청소년기 디지털 활용 및 역량 유형의 전이 양상과 예측변인 분석: XGBoost와 잠재전이분석의 적용
• 1. 서론
• 2. 선행연구 고찰
• 3. 연구방법
• 4. 연구결과
• 5. 논의 및 결론