PISA 2022 한국·싱가포르·마카오의 수학 학업성취도 예측요인 비교

• 영문명: A Comparative Analysis of Predictive Factors for Mathematics Achievement in Korea, Macau, and Singapore: PISA 2022
• 발행기관: 학습자중심교과교육학회
• 저자명: 황수진(Sujin Hwang)
• 간행물 정보: 『학습자중심교과교육연구』제25권 8호, 585~600쪽, 전체 16쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.04.30

국문 초록

목적 본 연구는 머신러닝 기법 중 랜덤포레스트를 활용하여 한국·싱가포르·마카오의 수학 학업성취를 예측하고, 국가별 주요 예측요인 차이를 비교·분석하는 데 그 목적이 있다. 방법 본 연구에서는 기존 전통적인 통계 분석 기법이 다수의 변수를 투입하기 어렵기 때문에, 머신러닝 기법들 중 랜덤 포레스트 분석을 활용하여 한국·싱가포르·마카오 학생들의 수학 학업성취를 예측하는 모델을 개발하고, 국가별 주요 예측 요인을 파악하고자 하였다. 이를 위해 PISA 2022 학생 데이터를 활용하였으며, 학생들의 수학 학업성취 수준을 측정하기 위해 10개의 유의측정값(Plausible Values, PVs)을 종속변수로 설정하였다. 독립변수는 학생 개인, 가정 환경, 학교 특성, ICT 활용 등 학업성취에 영향을 미칠 가능성이 있는 다양한 변수를 포함하였으며, 최종적으로 분석에 포함된 변수의 수는 총 247개였다. 결과 본 연구의 분석 결과, 세 국가 모두에서 수학적 자기효능감(Mathematics Self-Efficacy)이 수학 학업성취를 결정짓는 가장 중요한 변수로 확인되었다. 또한 정규 수업 시간(Total Number of Class Periods per Week)이 주요 예측 요인으로 도출되었다. 일반적으로 학업성취에 큰 영향을 미친다고 알려진 가정의 사회경제적 지위(SES), 부모의 직업 및 교육 수준과 같은 가정환경 변수보다도 정규 수업 시간이 상위 예측 변수로 나타난 점은 주목할 만하다. 이와 더불어, ‘Frequency of ICT Activity’도 주요 예측 요인으로 확인되었다. 특히, ‘Frequency of ICT activity’와 ‘Use of ICT in enquiry-based learning activities’가 한국의 주요 예측변수로 포함된 점은 ICT 활용이 학업 성취를 높이는 데 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다. 결론 본 연구는 한국 학생들의 수학 학업성취 저하 문제를 인식하고, 머신러닝 기법을 활용하여 한국·싱가포르·마카오 학생들의 수학 학업성취를 예측하고 국가별 주요 예측 요인을 비교·분석하였다는 점에서 의의를 가진다. 이러한 연구 결과는 한국 학생들의 수학 학업성취 향상을 위한 효과적인 맞춤형 교육 시스템을 구축하는 데 기여할 뿐만 아니라, 국가 간 교육 격차 해소 및 미래 교육 정책 수립에 의미있는 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

영문 초록

Objectives Despite the international recognition of Korea's education system, the mathematics achievement level of Korean students has been gradually declining compared to that of Singapore and Macau (OECD, 2023). This study aims to identify the factors contributing to the differences in mathematics achievement between Korea, Singapore, and Macau in order to address this phenomenon. Methods Since traditional statistical analysis methods face limitations in incorporating a large number of variables, this study employed Random Forest analysis to develop a predictive model for mathematics achievement among students in Korea, Macau, and Singapore. The study utilized student data from PISA 2022, setting ten plausible values (PVs) as the dependent variable to measure students' mathematics achievement levels. Independent variables included various factors potentially influencing academic achievement. a total of 247 variables were included in the final analysis. Results The analysis revealed that Mathematics Self-Efficacy was the most significant predictor of mathematics achievement in all three countries. Additionally, Total Number of Class Periods per Week emerged as a key predictive factor. Furthermore, Frequency of ICT Activity was also identified as a significant predictor. Specifically, “Frequency of ICT Activity” and “Use of ICT in Enquiry-Based Learning Activities” were found to be important predictors of mathematics achievement in Korea, indicating the potential for ICT usage to enhance academic performance. Conclusions This study provides academic and practical implications by utilizing machine learning techniques to compare and analyze mathematics achievement in PISA 2022 among Korea, Singapore, and Macau. It identifies key predictive factors of academic achievement and proposes policy directions to mitigate Korea’s declining mathematics performance. The findings contribute not only to the development of an effective, customized education system to improve Korean students' mathematics achievement but also serve as valuable foundational data for addressing educational disparities across countries and shaping future education policies.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 연구 방법

Ⅲ. 연구결과

Ⅳ. 결론 및 제언

참고문헌

키워드

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