랜덤 포레스트를 활용한 고교생의 독서활동 예측 요인 분석 (Analysis on the Factors predicting Reading Activities of High School Students)

서지정보

· 발행기관 : 한국교육재정경제학회
· 수록지 정보 : 교육재정경제연구 / 28권 / 4호 / 137 ~ 156페이지
· 저자명 : 김영식, 김민석, 이길재

초록

본 연구는 머신러닝 기법 중 하나인 랜덤 포레스트를 활용하여 우리나라 고등학생들의 독서활동을 예측하는 설명 변수들을 추정하는 데 목적을 두었다. 이를 위해 본 연구는 한국교육고용패널Ⅱ 1차년도(2016년) 자료에 포함된 354개의 설명변수 중 고등학생들의 독서 여부와 독서량에 대한 예측력이 상대적으로 큰 변수들을 도출하였으며, 도출된 예측 모형의 예측성과를 확인함으로써 모형의 적정성 또한 확인하였다.
분석 결과, 우리나라 고등학생들의 독서 여부를 예측하는 주요 변수로는 모형정확도 개선 지수를 기준으로 중학교 3학년 때의 성적, 혼자 공부하는 시간, 사교육 경험 여부, 활동 중인 동아리 개수, 여가시간을 아르바이트로 보내는 빈도 등인 것으로 나타났으며, 고교생의 한 달 평균 독서량을 예측하는 주요 변수는 평균제곱오차를 기준으로 혼자 공부하는 시간, 국어 과목을 좋아하거나 재미있다고 생각하는 정도, 여가시간을 오락으로 보내는 빈도, 가구 소득 등인 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 분석 결과를 근거로 학생의 시간 활용, 가정 환경 등 독서 여부 및 독서량과 관련된 주요 요인들을 제시하였고, 또한 기존 선행연구에서 확인되지 않은 다양한 변수들의 영향력을 확인함으로써 고교생의 독서 장려를 위한 새로운 정책적 접근에 대한 고려가 필요함을 제안하였다.

영어초록

The purpose of this paper is to exploratively investigate the factors influencing reading activities of high school students. This study utilized the random forest method, one of the most representative machine learning approach.
Our results first show that grades in the third grade of middle school, time spent studying alone, experience in private education, the number of active clubs, and the frequency of spending leisure time as part-time jobs are the substantial variables in predicting whether or not to read the book. In terms of students' average monthly reading, time spent studying alone, degree of interest in Korean subjects, frequency of spending leisure time as entertainment, and household income are the substantial variables in predicting whether or not to read the book have a more predictive performance relatively.
The findings of this study, based on new approach using machine learning method, provide useful policy implications for improving reading activities of high school students.

참고자료

· 없음