본 연구는 3개년 2,065,177건의 수능 결과 전수 자료를 이용하여 학교별, 구별 단위의 과목별 평균, 1등급비율, 표준편차 등의 교육 성과의 공간적 시간적 특성을 연구하였다. 데이터베이스관리시스템(DataBase Management System)과 지리정보시스템을 활용하였다. 서울시 25개 구의 인문계 고등학교를 대상으로 1999년 11월 17일에 시행된 2000학년도 대학수학능력시험 원자료 868,029건과 2004년 11월 17일에 시행된 2005학년도 대학수학능력시험 원자료 609,258건 그리고, 2008년 11월 13일에 시행된 2009학년도 대학수학능력시험 원자료 587,890건을 바탕으로 시간적 교육 성과와 교육 격차의 공간적 특성을 알아보았다. 분석 결과 서울시내 구(區) 간 교육성과의 격차가 매우 상당하며, 시간이 흐름에 따라 그 격차의 폭이 매우 크게 증가하였다. 해당 기간 동안 서울 교육성과가 전국 평균대비 향상되고 있음에도 구(區) 간 격차가 증가하는 것은 교육의 공간적 불평등이 시간이 흐름에 따라 심화되고 있는 것을 의미한다. 특이한 점은 구(區) 간 교육격차의 차이가 큼에도 불구하고, 구(區) 내 교육격차의 차이(구 내 일반계 고등학교의 성적 표준편차의 범위)는 거의 없고, 시간이 흐름에도 일정하게 유지되고 있다는 점이다.
본 연구는 3개년 2,065,177건의 수능 결과 전수 자료를 이용하여 학교별, 구별 단위의 과목별 평균, 1등급비율, 표준편차 등의 교육 성과의 공간적 시간적 특성을 연구하였다. 데이터베이스관리시스템(DataBase Management System)과 지리정보시스템을 활용하였다. 서울시 25개 구의 인문계 고등학교를 대상으로 1999년 11월 17일에 시행된 2000학년도 대학수학능력시험 원자료 868,029건과 2004년 11월 17일에 시행된 2005학년도 대학수학능력시험 원자료 609,258건 그리고, 2008년 11월 13일에 시행된 2009학년도 대학수학능력시험 원자료 587,890건을 바탕으로 시간적 교육 성과와 교육 격차의 공간적 특성을 알아보았다. 분석 결과 서울시내 구(區) 간 교육성과의 격차가 매우 상당하며, 시간이 흐름에 따라 그 격차의 폭이 매우 크게 증가하였다. 해당 기간 동안 서울 교육성과가 전국 평균대비 향상되고 있음에도 구(區) 간 격차가 증가하는 것은 교육의 공간적 불평등이 시간이 흐름에 따라 심화되고 있는 것을 의미한다. 특이한 점은 구(區) 간 교육격차의 차이가 큼에도 불구하고, 구(區) 내 교육격차의 차이(구 내 일반계 고등학교의 성적 표준편차의 범위)는 거의 없고, 시간이 흐름에도 일정하게 유지되고 있다는 점이다.
This research analyses spatial and temporal characteristics of the academic performances of high school students by using all 2,065,166 SAT scores for 3 years. The spatial inequalities in Seoul are analysed by DBMS and GIS. Based on three-year raw data of Korean SAT scores, the spatial and temporal ...
This research analyses spatial and temporal characteristics of the academic performances of high school students by using all 2,065,166 SAT scores for 3 years. The spatial inequalities in Seoul are analysed by DBMS and GIS. Based on three-year raw data of Korean SAT scores, the spatial and temporal characteristics of academic performances are scrutinized: 868,029 SAT scores cases of 2000 academic year on Novemver 17, 1999, 609,258 cases in 2005 academic year on November 17, 2004 and 587,890 cases in 2009 on November 13. The result shows that there are significant spatial disparities of the level of academic performance in Seoul by Gu level, also indicating that the disparities are getting wider over the course of time. The widening disparities by Gu level means that educational spatial inequality is intensified in spite of the increasing overall trend of academic performance of Seoul. It is also notable that disparities between regions are distinctive, while those in regions are not significant and sustained constant as time flows.
This research analyses spatial and temporal characteristics of the academic performances of high school students by using all 2,065,166 SAT scores for 3 years. The spatial inequalities in Seoul are analysed by DBMS and GIS. Based on three-year raw data of Korean SAT scores, the spatial and temporal characteristics of academic performances are scrutinized: 868,029 SAT scores cases of 2000 academic year on Novemver 17, 1999, 609,258 cases in 2005 academic year on November 17, 2004 and 587,890 cases in 2009 on November 13. The result shows that there are significant spatial disparities of the level of academic performance in Seoul by Gu level, also indicating that the disparities are getting wider over the course of time. The widening disparities by Gu level means that educational spatial inequality is intensified in spite of the increasing overall trend of academic performance of Seoul. It is also notable that disparities between regions are distinctive, while those in regions are not significant and sustained constant as time flows.
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문제 정의
국내에서 교육 격차에 관한 기존의 연구는 있었지만, 교육 성과의 직접적 지표인 수능성적을 이용한 연구는 전무하다시피 했다. 따라서 본 연구는 기간별 지역별 과목별 교육 성과의 추이를 분석하였다.
본 연구는 3개년 대학수학능력시험 원자료 2,065,177건의 전수자료를 바탕으로 학교별, 구별, 과목별 교육성과의 공간적 시간적 특성을 연구하였다.
하지만, 기간별 지역별로 고착화 되고 있는 교육 성과의 공간 불평등을 살펴보면, 개인의 가정배경으로만 교육 격차를 설명하기에는 다소 부족한 점이 있다. 본 연구는 교육의 공간 불평등 확인을 통해서 공간적으로 집중되고 있는 현상을 보이는 교육 격차를 효과적으로 다루기 위한 정책적 초석을 마련할 수 있다.
이에 더해 학교(學校)별, 구(區)별, 과목(科目)별, 기간(其間)별 교육성과에 대한 공간적 특성을 정확히 밝혀내는 선행연구가 미비한 실정이다. 이에 본 연구는 학업 성적자료인 2000학년도 2005학년도 2009학년도 대학수학능력시험 원자료(原資料) 2,065,177건 전수자료 중 서울시 25개구의 인문계 고등학교 417,464건을 추출하여 교육 성과에 대한 공간적 분포특성을 살펴보았다. 수능 국어, 영어, 수학 성적의 백분위 비율을 이용하여 각 고등학교 단위별 각 과목별(국영수) 평균과 표준 편차, 1등급 비율과 9등급 비율, 상위 10%비율과 하위 30%비율을 이용하여 공간적 분포 특성을 연구하였다.
제안 방법
또한 명문대로 인식되는 상위 11개 대학의 입학정원은 35,799명으로 상위 10% 비율 이내의 교육 성과가 필요함을 확인할 수 있다. 9등급 비율과 하위 30% 비율은 교육 성과 우수학생 척도인 1등급 비율과 상위 10% 비율과 비교하기 위하여 교육 성과 지표로 선정하였다.
DBMS(Database Management software)를 이용하여 빅데이타를 각 학교별 국어 ,영어 ,수학과목의 백분위 평균과 표준편차, 1등급 비율, 9등급 비율, 상위 10% 비율, 하위 30% 비율로 정리하였다. 또한 신설된 고등학교를 조사하여 서울시 25개 구를 기준으로 자료를 병합하여 정리하였다.
구(區) 내부의 교육격차를 살펴보기 위해 수능 영어 백분위 표준편차를 분석하였다. 앞서 표1에서 2009년도 수능 영어 1등급 표준편차의 구별 차이가 없듯이, 2000년도와 2005년도의 구별 영어 표준편차의 크기는 크게 다르지 않다.
DBMS(Database Management software)를 이용하여 빅데이타를 각 학교별 국어 ,영어 ,수학과목의 백분위 평균과 표준편차, 1등급 비율, 9등급 비율, 상위 10% 비율, 하위 30% 비율로 정리하였다. 또한 신설된 고등학교를 조사하여 서울시 25개 구를 기준으로 자료를 병합하여 정리하였다.
핫스팟 분석을 통하여 교육 성과의 상위지역과 하위지역을 지도화 하였다. 또한 인문계고등학교의 교육 성과를 병합한 서울시 25개 구단위에 대하여 위의 방법을 시행하여 교육 성과의 공간적 분포 특성을 분석하였다.
이에 본 연구는 학업 성적자료인 2000학년도 2005학년도 2009학년도 대학수학능력시험 원자료(原資料) 2,065,177건 전수자료 중 서울시 25개구의 인문계 고등학교 417,464건을 추출하여 교육 성과에 대한 공간적 분포특성을 살펴보았다. 수능 국어, 영어, 수학 성적의 백분위 비율을 이용하여 각 고등학교 단위별 각 과목별(국영수) 평균과 표준 편차, 1등급 비율과 9등급 비율, 상위 10%비율과 하위 30%비율을 이용하여 공간적 분포 특성을 연구하였다.
수능 성적 4% 기준이 아닌, 서울 소재 대학의 모집정원 비율과 비슷한 수능 성적 상위 10% 기준의 교육성과를 살펴보았다. 이 분석 역시 4%와 비슷하게 강남 3구에 수능 성적 상위10% 학생들이 몰려있음을 확인할 수 있다.
이렇게 정리된 자료를 토대로 고등학교의 지리 좌표정보를 각 고등학교의 정리된 수능 자료에 대하여 지오코딩을 실시하여 공간자기상관성을 분석하였다. 핫스팟 분석을 통하여 교육 성과의 상위지역과 하위지역을 지도화 하였다.
이렇게 정리된 자료를 토대로 고등학교의 지리 좌표정보를 각 고등학교의 정리된 수능 자료에 대하여 지오코딩을 실시하여 공간자기상관성을 분석하였다. 핫스팟 분석을 통하여 교육 성과의 상위지역과 하위지역을 지도화 하였다. 또한 인문계고등학교의 교육 성과를 병합한 서울시 25개 구단위에 대하여 위의 방법을 시행하여 교육 성과의 공간적 분포 특성을 분석하였다.
대상 데이터
지역내 특성을 반영하기 위하여 특수목적 고등학교와 특성화 고등학교를 제외한 인문계고등학교를 선정하였다. 2000년 기준 서울시 인문계고등학교는 185개이며, 2005년 기준 인문계고등학교는 이화여자 사대부속 고등학교와 금란고등학교의 이화여자 사대부속 이화금란 고등학교 병합과 신규 개교된 경인고, 독산고, 수락고, 오류고, 창동고, 청원고를 포함하여 5개 추가된 190개이며, 2009년 인문계고등학교는 경일고, 누원고, 도봉고, 등촌고, 방산고, 보인고, 불암고, 선유고, 세현고, 신서고, 신현고, 월계고, 자운고, 효문고를 포함하여 14개 추가된 204개를 대상으로 분석하였다.
공간적 범위는 서울시 25개 구이다. 이는 모두 서울시 교육청의 동일한 교육 행정관할내에 있다.
마지막으로 2009학년도 대학수학능력시험이다. 글로벌 금융위기로 인한 침체 직전의 버블 시기인 2008년 11월 13일에 시행되었다.
이는 모두 서울시 교육청의 동일한 교육 행정관할내에 있다. 또한 서울시 인문계고등학교를 대상으로 하였다. 지역내 특성을 반영하기 위하여 특수목적 고등학교와 특성화 고등학교를 제외한 인문계고등학교를 선정하였다.
첫째는 2000학년도 대학수학능력시험이다. 밀레니엄 버블의 시기인 1999년 11월 17일에 시행되었다. 두번째는 2005학년도 대학수학능력시험이다.
본 연구는 2000학년도, 2005학년도, 2009학년도 서울 소재 인문계 고등학교 재학생들의 국어, 영어, 수학 수능성적 빅데이타를 분석한 것이다. 이를 통하여 학교(學校)별 그리고 구(區)별 단위의 교육성과를 구체적으로 살펴볼 수 있었다.
즉, 공간적 불평등성이 가장 큰 과목이 영어이기에, 영어라는 과목에서 시간적으로 공간적 불평등성(즉, 구區 간 수능 영어 성적의 격차)이 심화되고 있는지 여부를 살펴보는 것은 매우 중요하다. 이를 위해, 1999년 11월, 2004년 11월, 2008년 11월에 실시된 3개년 대학수학능력시험 원자료를 분석하였다.
또한 서울시 인문계고등학교를 대상으로 하였다. 지역내 특성을 반영하기 위하여 특수목적 고등학교와 특성화 고등학교를 제외한 인문계고등학교를 선정하였다. 2000년 기준 서울시 인문계고등학교는 185개이며, 2005년 기준 인문계고등학교는 이화여자 사대부속 고등학교와 금란고등학교의 이화여자 사대부속 이화금란 고등학교 병합과 신규 개교된 경인고, 독산고, 수락고, 오류고, 창동고, 청원고를 포함하여 5개 추가된 190개이며, 2009년 인문계고등학교는 경일고, 누원고, 도봉고, 등촌고, 방산고, 보인고, 불암고, 선유고, 세현고, 신서고, 신현고, 월계고, 자운고, 효문고를 포함하여 14개 추가된 204개를 대상으로 분석하였다.
두번째는 2005학년도 대학수학능력시험이다. 카드사태로 인한 국내 경기침체 시기인 2004년 11월 17일에 시행되었다. 마지막으로 2009학년도 대학수학능력시험이다.
이론/모형
각 고등학교의 교육 성과가 인근 고등학교 진학 경쟁률에 영향을 미친다면, 해당 학교들 간 공간적 자기상관성(spatial autocorrelation, Moran, 1948)이 존재할 수 있다. 공간적 자기상관성은 인접해 있는 개체들은 멀리 있는 개체들보다 더 연관성이 높다는 Tobler(1970)의 지리학적 기본법칙을 통계적으로 정량화한 것이다.
성능/효과
공간의 자기상관성 검증을 통해서 국어, 영어, 수학의 3과목 모두 구(區) 간 공간적 교육 성과의 격차가 존재함을 확인하였다. 즉, 강남 3구의 수능 성적이 공간적으로 유의미하게 다른 지역에 비해서 높았다.
더 나아가, 과목별 분석을 통해서 국어, 영어, 수학 중 구(區) 간 격차가 가장 심하게 나타나는 과목이 영어임을 확인하였다. 영어 과목의 2000, 2005, 2009년도 구(區) 간 격차를 분석한 결과, 시간이 지남에 따라서 영어 성적이 높은 구(區)와 낮은 구(區)의 교육격차가 심각하게 벌어지고 있는 추세를 확인하였다.
둘째, 교육 성과의 지역별 공간 자기상관성을 통하여 교육의 공간 불평등을 확인하였다. 교육 격차의 요인을 분석하는 연구들이 지속되고 있고, 이러한 연구들은 교육격차의 요인으로 학생의 가정배경 영향이 가장 크다고 결론짓고 있다.
고등학교별 분석 역시 대동소이한 결과를 보여주었다. 위의 분석 결과를 통해서 교육 성과가 공간적으로 불평등하게 나타나고 있으며, 교육의 공간적 불평등(격차)이 존재함을 확인할 수 있었다.
마지막으로 대학수학능력시험 원자료의 빅데이타를 분석한 점이다. 이를 통하여 구(區) 간 교육 격차가 시간이 지남에 따라서 확대되고 있음에도 불구하고, 구(區) 내에서 구(區) 간 교육격차의 차이는 매우 적음을 확인하였다.
공간의 자기상관성 검증을 통해서 국어, 영어, 수학의 3과목 모두 구(區) 간 공간적 교육 성과의 격차가 존재함을 확인하였다. 즉, 강남 3구의 수능 성적이 공간적으로 유의미하게 다른 지역에 비해서 높았다. 고등학교별 분석 역시 대동소이한 결과를 보여주었다.
후속연구
학생의 개인 능력이 아닌 학생의 배경 변인(부모의 경제력)과 지역간 교육 여건의 영향력이 시간이 지남에 따라 커지고 있을 가능성을 보여준 것이다. 따라서 가정환경과 지역의 교육여건 차이에 따른 공간적 교육격차 발생 요인을 연구하여 교육의 공간 불평등을 완화시키는 정책을 마련하는 데 중요한 정보를 제공할 수 있도록 추가적인 연구가 필요하다.
저소득층 지역이 상대적으로 사교육을 받을 가능성이 낮고 공교육에 더욱 의지할 가능성이 높다면, 해당 지역은 공교육의 영향력이 살아있는 지역으로 볼 수 있다. 따라서 공교육 수준이 구(區) 간 표준 편차의 차이를 없애는데 이바지하였는지 여부는 추가적인 연구가 필요하다.
추가적인 연구가 필요하겠으나, 부모의 경제적 사회적 지위로부터 가장 영향을 많이 받는다는 영어과목의 불평등성이 심화되고 있는 현실은, 학생들이 실질적으로 공정하게 경쟁할 수 있는 정책적 대안이 필요함을 알려준다. 즉, 부모의 낮은 소득 수준으로 인해 유아교육부터 영어에 몰입할 수 없는 저소득층 서민 가구 아이들이 영어 성적 향상에 한계가 있고, 그 한계가 시간이 지남에 따라 커진다는 것은 심각한 문제이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
교육 성과에 대한 차이를 낳는 요인은 무엇이 있는가?
교육 성과에 대한 차이를 낳는 요인으로 지능과 가정환경, 문화자본 및 부모의 관여, 교육제도의 특징, 공간적 환경 등을 든다. 소득분위 하위계층 학생들의 가정 지원 수준이 다른 계층에 비해 낮고 이로 인해서 학업 성취가 낮게 된다면, 더 나아가 이러한 현상이 시간의 흐름에 따라 고착화되고 있다면 사회적 불평등 구조가 교육에 반영되고 있다고 할 수 있다(성열관, 2005).
교육과 공간간의 상관 관계 연구가 상대적으로 많지 않은 이유는?
교육이라는 주제는 많은 관심을 끄는 연구분야 임에도, 교육과 공간간의 상관 관계 연구는 상대적으로 많지 않다. 이는 교육성과 자료 접근이 제한적인 이유에 연유할 수도 있고, 또는 교육성과 지표가 상대적 평가에 기인하는 경우 발생할 결과의 민감성 때문일 수 있다.
교육 격차의 원인으로 무엇을 들 수 있는가?
교육 격차의 원인으로 논의되는 것은 가정배경의 차이와 지역사회의 교육환경을 들 수 있다. 교육 격차의 요인을 연구한 Coleman(1966)은 계층 또는 부모의 사회 경제적 지위가 자녀의 교육 성과와 밀접한 관련이 있다고 하였다.
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