Determinants of Non-formal Education Participation Among Working Adults: Application of Random Forest and SHAP

본 연구의 목적은 재직자의 비형식교육 참여 예측모형을 개발하고 비형식교육 유형별 주요 결정요인을 비교·분석하는 것이다. 2022년 한국교육개발원 평생학습 개인실태조사 자료에서 추출한 4,543명의 재직자를 분석대상으로 하였으며, 비형식교육 유형을 (1)직업관련 비형식교육과 (2)비직업 관련 비형식교육으로 구분하였다. 분석을 위해 랜덤 포레스트와 SHapley Addictive exPlanations(SHAP) 알고리즘 등 설명 가능한 머신러닝 기법을 적용하여 재직자의 비형식교육 참여 주요 결정요인을 탐색하였다. 분석결과, 첫째, 직업관련 비형식교육의 경우 비수도권 거주, 큰 규모의 직장 재직 여부, 높은 수준의 학습지향성 및 의도적 학습경험이 부족하거나 풍부한 재직자 집단의 참여 수준이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 비직업관련 비형식교육의 경우 높은 수준의 평생학습 접근성, 학습지향성, 암묵적 학습경험 및 수도권 거주 재직자의 참여 수준이 높은 것으로 나타났다. 셋째, 분석에 활용된 각 예측변수와 비형식교육 참여와의 관계는 전반적으로 정적인 것으로 나타났으나, 변수의 측정 방식과 유형에 따라 심층적인 해석이 요청됨을 확인하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 비형식교육 유형별 목적과 성격에 따른 맞춤형 프로그램 운영, 관련 정책 개발 및 체제 구축 등 평생학습 활성화 실천방안 마련을 위한 시사점을 논의하였다.

Authors

Publication Details

Journal
Journal of Lifelong Learning Society
Published
2024-08-31
DOI
https://doi.org/10.26857/jlls.2024.8.20.3.148
Citations
1
Primary Topic
Imbalanced Data Classification Techniques
Type
article
Field-Weighted Citation Impact
0.35

Funders

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AUG
SEP
OCT
article

Determinants of Non-formal Education Participation Among Working Adults: Application of Random Forest and SHAP

Chang Sung Jang, Jaehong Joo
1 citations
Journal of Lifelong Learning Society
Imbalanced Data Classification Techniques
0.35
article

Determinants of Non-formal Education Participation Among Working Adults: Application of Random Forest and SHAP

Chang Sung Jang, Jaehong Joo
article en
1 citations

Abstract

본 연구의 목적은 재직자의 비형식교육 참여 예측모형을 개발하고 비형식교육 유형별 주요 결정요인을 비교·분석하는 것이다. 2022년 한국교육개발원 평생학습 개인실태조사 자료에서 추출한 4,543명의 재직자를 분석대상으로 하였으며, 비형식교육 유형을 (1)직업관련 비형식교육과 (2)비직업 관련 비형식교육으로 구분하였다. 분석을 위해 랜덤 포레스트와 SHapley Addictive exPlanations(SHAP) 알고리즘 등 설명 가능한 머신러닝 기법을 적용하여 재직자의 비형식교육 참여 주요 결정요인을 탐색하였다. 분석결과, 첫째, 직업관련 비형식교육의 경우 비수도권 거주, 큰 규모의 직장 재직 여부, 높은 수준의 학습지향성 및 의도적 학습경험이 부족하거나 풍부한 재직자 집단의 참여 수준이 높은 것으로 나타났다. 둘째, 비직업관련 비형식교육의 경우 높은 수준의 평생학습 접근성, 학습지향성, 암묵적 학습경험 및 수도권 거주 재직자의 참여 수준이 높은 것으로 나타났다. 셋째, 분석에 활용된 각 예측변수와 비형식교육 참여와의 관계는 전반적으로 정적인 것으로 나타났으나, 변수의 측정 방식과 유형에 따라 심층적인 해석이 요청됨을 확인하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 비형식교육 유형별 목적과 성격에 따른 맞춤형 프로그램 운영, 관련 정책 개발 및 체제 구축 등 평생학습 활성화 실천방안 마련을 위한 시사점을 논의하였다.

Journal of Lifelong Learning SocietyVol. 20(3)
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Imbalanced Data Classification Techniques
0.35
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