집단내 상관계수(ICC) 크기에 따른 벌점회귀모형의 변수 선택 및 예측 성능 비교: TALIS 2018 자료의 교사협력 예측 변수 탐색

구미령; 유진은

doi:10.15753/aje.2021.03.22.1.31

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자료유형: 학술저널

저자정보: 구미령 (대구용천초등학교) 유진은 (한국교원대학교)

저널정보: 서울대학교 교육연구소 아시아교육연구 아시아교육연구 제22권 제1호(통권 제77호)

발행연도: 2021.3

수록면: 31 - 59 (29page)

DOI: 10.15753/aje.2021.03.22.1.31

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본 연구의 목적은 위계성을 지니는 교육 대용량/패널자료 분석 시 기계학습 기법인 벌점회귀모형의 변수 선택 및 예측 성능을 비교하는 것이었다. 벌점회귀모형 중 glmmLasso 알고리즘은 일반화 선형 혼합 모형(generalized linear mixed model; GLMM)에 LASSO 벌점을 부과함으로써 모형 선택 시 다층자료(multilevel data)의 구조적 특성을 반영한다. 본 연구는 위계성을 지니는 교육 대용량/패널자료의 특성을 모방하는 모의자료 생성 후, ICC 크기에 따른 glmmLasso의 변수 선택 및 예측 성능을 LASSO 및 elastic net과 비교하였다. 예측 성능은 RMSE(root mean square error), 변수 선택은 참변수인데 선택되지 않은 변수와 잡음변수인데 선택된 변수의 수를 통하여 평가하였다. 연구결과, glmmLasso의 예측 성능이 LASSO 및 elastic net에 비하여 높았으며, 이는 ICC가 커질수록 기법 간 예측 성능 차이 또한 커지는 것으로 나타났다. 반면, glmmLasso는 2수준 변수 선택을 잘하는 대신, 1수준 잡음변수를 많이 선택하는 것으로 분석되었다. 연구의 초점이 예측력 및 2수준 변수 탐색이라면 분석 기법으로 glmmLasso를 고려할 수 있다. 모의실험 결과를 TALIS 2018 자료 분석에 적용하여 실제 자료에서 세 가지 벌점회귀모형(LASSO, elastic net, glmmLasso)의 예측 성능을 확인하고 교사협력을 예측할 수 있는 변수를 탐색하였다. 끝으로 후속 연구 주제를 논하였다.

#집단내 상관계수(ICC) #다층자료 #벌점회귀모형 #기계학습 #glmmLasso #TALIS 2018 #교사협력 #intraclass correlation coefficient(ICC) #multilevel data #penalized regression #machinelearning #teacher cooperation

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강상진 / 1995 / 다층통계모형의 방법론적 특성과 활용방법 / 교육평가연구 8(2):63~94

강호수 / 2016 / 교사 효능감에 영향을 미치는 교사학습공동체의 특성 탐색 연구 / 학습자중심교과교육연구 16(4):769~791

권순형 / 2015 / 교사 협력의 영향 요인에 관한 구조적 분석 / 교육행정학연구 33(2):1~25

김성숙 / 2018 / 우리나라 학생들의 PISA 2015 협력적 문제해결력과 협력적 태도에 대한 관계 비교 / 교육과정평가연구 21(3):155~179

김수혜 / 2018 / 청소년의 사회심리적 자원과 학교풍토가 수학 소양성취에 미치는 영향: PISA 2015 한국 자료를 바탕으로 / 아시아교육연구 19(3):651~677

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구미령

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유진은

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