초등학생 인지·사회·정서역량 설명변인 탐색

역량은 학생들이 미래에 성공적인 삶을 누리기 위해 필수적으로 갖추어야 할 능력임과 동시에 학교 교육을 통해 개발해야 하는 능력으로(OECD, 2005), 초·중등교육을 통해 학습자가 가져야 할 기본적이고 보편적인 능력을 의미한다(박순경 외, 2014). 2022 개정 교육과정에서는 학생들이 능동적으로 미래 변화를 준비할 수 있도록 하기 위한 역량 교육을 강조하였다(교육부, 2022). 우리나라의 교육은 그동안 학생들의 인지적인 부분에 초점을 맞추어 왔으나(신현숙, 2011), 사회 학교폭력, 학업스트레스 등으로 인한 문제가 발생하면서 사회적, 정의적인 부분에도 관심을 가지기 시작하였다(백예은, 정혜원, 2022; 한우진, 김현지, 멍이, 이상수, 2019).

인지역량은 교과 역량을 측정하는 것으로 교육과정에서 핵심적이고 기초적인 성취기준을 중심으로 구성하여 학업성취도와 관련이 있다(나우열, 권연하, 안영은, 2023). 대부분의 선행연구에서 학업성취도 결과를 중심으로 인지역량을 측정하는 연구가 이루어지고 있다. 한국교육개발원이 2013년 전국의 242개의 초등학교 5학년 7,324명을 대상으로 구축한 한국교육종단연구에서는 학업성취도를 인지적 역량 지표로 활용하고 있으며(남궁지영 외, 2018), 부산광역시교육청 교육정책연구소가 2021년 중학교 3학년(초4 패널, 6차년도) 3,032명을 대상으로 조사한 부산교육종단연구에서도 학생들의 인지적 성취를 국어, 수학, 영어 학업성취도 결과를 통해 측정하고 있다(정혜원, 백예은, 김아름, 2021). 서울특별시교육청교육연구정보원에서 2021년 초등학교 4학년 4,950명을 대상으로 진행한 서울학생종단연구 2020에서도 학생들의 인지역량을 ‘국어, 수학, 영어에 대한 교과역량을 바탕으로 측정하였으며, 교과별 ‘내용’, ‘과정’, ‘맥락’의 평가틀’에 따라 구성하였다(김경희 외, 2019, p.19).

사회역량의 하위요소를 정의한 선행연구를 살펴보면, Buhrmester, Furman, Wittenberg, & Reis(1988)는 사회역량을 초기 관계 맺기, 자기주장능력, 자기개방, 정서적지지, 갈등관리의 하위요소로 구분하고 있으며, 안성훈(2018)의 연구에서는 초등학생의 사회적 역량을 의사소통 능력과 협업 능력으로 구분하고 있다. 정서역량은 정서지능과 밀접한 관련이 있는 역량으로 정서를 지각하고 평가하여 표현하는 능력, 사고 촉진 감정을 생성하고 접근하는 능력, 정서에 관한 지식을 이해하는 능력, 정서적이고 지적인 성장을 증진시키는 정서조절 능력의 네 가지 능력을 포함한다(Salovey & Sluyter, 1997). 김경희 외(2019)의 연구에서는 학생들의 사회, 정서적 역량 측정을 위해 사회적 역량을 관계성과 협업으로 구분하고, 정서적 역량을 정서관리와 정서이해·공감으로 구분하여 문항을 개발하였다. 김수진 외(2023)는 청소년의 사회, 정서적 역량 측정을 위한 설문 도구 개발에 있어 사회적 역량의 구인으로 공동체 의식, 협업, 갈등해결 유형을 포함하였으며, 정서적 역량의 구인으로 스트레스 대처와 회복탄력성을 포함하였다. 서울학생종단연구 2020에서는 사회역량을 관계성, 협력, 갈등해결의 하위요인으로 구분하여, ‘타인과 더불어 조화롭게 살아가는데 필요한 역량으로서 사회적 관계를 형성하고 유지하는 역량’으로 정의하였으며, 정서역량을 정서조절, 정서인식, 정서표현의 하위요인으로 구분하고, ‘타인과 상호작용 과정에서 자신과 타인의 감정을 인식하고 긍정적으로 관리·조절하는 역량’으로 정의하였다(김경희 외, 2019). 본 연구에서 초등학생의 인지·사회·정서역량을 측정하는데 있어 서울학생종단연구 2020에서 활용된 각 역량에 대한 정의를 기본으로 하여 역량에 대한 설명변인을 탐색하고자 한다.

먼저 초등학생의 인지역량에 영향을 미치는 변인에 대한 연구를 확인해보면 황여정, 장희원, 김경근(2014)의 연구에서는 부모의 기대교육수준, 학습지도, 사교육 참여가 초등학생의 인지적 성취에 정적인 영향을 미치며, 여가 및 문화 활동, 교사와의 상담은 부적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 백병부, 김정숙, 유백산(2013)은 초등학생에 대한 교육복지 관련 집중지원이 인지적 성취에 부적인 영향을 미친다고 보고하였다. 이정연 외(2015)의 연구는 학교에서의 수업태도가 학업성취도에 정적인 영향을 미친다는 것을 확인하였으며, 박혜숙, 장소영(2012)의 연구에서도 수업태도가 좋을 때 학업성취도가 높은 것을 확인하였다. 최지선, 상경아(2019)의 연구에서는 교과에 대한 학습에 대한 흥미가 성취도에도 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있다. 조한익(2010)의 연구는 초등학생의 사회적 지지, 자기효능감, 희망 정도가 학업성취도에 정적인 영향을 미치고, 우울증이 학업성취도에 부적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 학생의 개인적인 요인뿐만 아니라 가정이나 부모 관련 변인도 학업성취도에 영향을 미친다는 것을 알 수 있다.

초등학생의 사회, 정서역량에 영향을 미치는 변인에 대한 연구를 살펴보면, 박종효, 최지영(2014)의 연구에서는 여학생이 남학생에 비해 사회역량이 높은 것을 확인하였다. 또한 봉사활동 경험이 많을수록 따돌림 피해경험이 적을수록 사회역량이 높게 나타난다는 것을 확인할 수 있다(박종효, 최지영, 2014). 안성훈(2018)은 정보활용능력이 초등학생의 사회적 역량, 특히 의사소통능력, 협업능력에 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 우연경, 최정순, 김경령, 노언경(2021)의 연구에서는 학교에서의 다양한 체험활동이 사회정서역량에 영향을 미치며, 코로나 19로 인해 체험활동이 감소하면서 초등학생의 사회정서수준이 낮아졌다고 보고하였다. 김단비, 신태섭(2018)의 연구는 부모의 긍정적 양육행동이 초등학생의 사회정서역량에 긍정적인 영향을 미친다고 보고하였다. 김미숙 외(2019)의 연구에서는 부모, 교사, 친구와의 긍정적인 사회적 관계가 사회정서역량이 높다진다는 것을 확인하였으며, 김형석, 김재철(2021)의 연구에서는 친구관계가 좋을수록 사회정서역량이 높은 집단에 속한다는 것을 확인하였다. 유은경, 최혜경, 배한나, 이연주(2017)의 연구는 사회경제적 지위가 인지적 영역뿐만 아니라 사회정서역량과 같은 비인지적 역량에도 영향을 미친다고 보고하였다.

초등학생의 인지·사회·정서역량에 영향을 미치는 변인에 대한 선행연구를 통해 학생들의 역량에 학생의 개인적인 변인뿐만 아니라 가정 관련 변인이나 부모, 친구 등 사회적인 관계와 같은 다양한 변인이 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있다. 하지만 앞서 제시한 연구는 이론적 근거를 바탕으로 연구자가 각 역량에 영향을 미친다고 판단하는 변인만을 연구에 활용하여 역량에 대한 종합적인 분석을 통해 상대적으로 더 설명력이 높은 변인을 도출하지 못한다는 한계를 보인다. 이러한 한계로 인해 각 역량을 설명하는 주요 설명변인을 광범위하게 탐색한 연구는 미비하다고 볼 수 있다. 이러한 한계를 해결하기 위해 본 연구에서는 종속변인을 설명하는 변인을 광범위하게 탐색하고자 랜덤 포레스트 기법을 적용한 선행연구(김진희, 김준엽, 2022; 백예은, 정혜원, 2023a; 장은아, 정혜원, 2023; 한정아, 2023)를 바탕으로 초등학생의 역량을 인지·사회·정서역량으로 구분하여 이를 설명하는 다양한 변인을 동시에 탐색할 수 있는 랜덤 포레스트 기법을 적용하고자 한다.

본 연구는 서울특별시교육청교육연구정보원이 수집한 서울교육종단연구 중 서울학생종단연구 2020 1차년도 초등학생의 자료를 활용하였다. 서울학생종단연구는 2021년을 기준으로 초등학교 4학년에 재학 중인 학생을 대상으로 수집한 자료이다. 이에 본 연구에서는 초등학교 4학년 학생 자료의 역량검사 결과와 학생 설문 문항을 활용하였으며, 역량검사 전체에 결시하였거나, 학생 설문 문항에 모두 응답하지 않은 학생을 제외하여 분석 대상을 선정하였다. 최종적으로 초등학생 4,629명(남 2,324명, 여 2,305명)을 분석에 활용하였다.

본 연구는 초등학생의 인지·사회·정서역량을 예측하는 주요 변인을 도출하기 위해 머신러닝 기법 중 하나인 랜덤 포레스트(Breiman, 2001) 분석을 활용하였다. 랜덤 포레스트 분석은 의사결정나무 방법에 기반하여 전체 자료에 부트스트랩 표본을 다수 생성하여 각 표본에서 도출된 결과를 결합하여 종합적으로 분석하는 앙상블 기법이다(유진은, 2015). 본 연구에서는 랜덤 포레스트 분석을 위해 인지·사회·정서역량을 각각 종속변인으로 투입하고, 설명변인으로는 학생 설문에 대한 응답을 전처리하여 정리된 독립변인을 투입하였다.

랜덤 포레스트 분석에 있어 전체 자료를 훈련 자료(training data) 70%, 시험 자료(test data) 30%로 구분하여 예측력을 확인하고자 하였다. 또한 역량별 랜덤 포레스트 모형 구축에 필요한 모수 중 하나인 결정나무의 개수(n_estimators)는 장은아, 정혜원(2023)의 연구를 참고하여 100, 300, 500, 1000, 1500개로 조합하여 예측 정확도가 가장 높은 조건을 도출하고자 하였다.

이를 통하여 예측 정확도가 가장 높은 랜덤 포레스트 모형을 구축한 후, 초등학생의 각 역량에 대한 주요 설명변인을 확인하였다. 각 역량을 예측하는 주요 변인들의 중요도는 Lundberg 외(2020)의 연구에서 제안한 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 지수를 활용하여 해석하고자 하였다. 복잡한 머신러닝 기법을 적용하여 많은 변인을 모델에 투입하였을 때, 종속변인에 대한 설명력이 여러 변인에 의해 중복되는 경우가 발생할 수 있는데 SHAP 지수는 가중 평균을 활용하여 설명력을 계산하기 때문에 상대적인 기능 중요도를 안정적으로 도출할 수 있다(Lundberg, Erion, & Lee, 2018). 이러한 점에 있어 많은 변인을 활용하여 머신러닝 기법을 적용한 연구(김진희, 김준엽, 2022; 백예은, 정혜원, 2023a; 장은아, 정혜원, 2023; 한정아, 2023)에서 설명력이 높은 변인을 탐색하는데 있어 SHAP 지수를 기준으로 활용하였다.

SHAP 지수는 각 변인의 기여도를 합리적으로 분배된 가중평균으로 도출하여 보다 안정적인 특성을 가진다(Lundberg 외, 2018). SHAP 지수는 게임 이론에 근거하여 조합 가능한 변인의 모든 조건을 고려하여 계산하는 예측에 대한 한계 기여도 평균을 의미한다(Molnar, 2020). SHAP 지수를 계산하는 식은 다음과 같다.

위 식에서 S는 모형에 투입된 변인 중 j를 제외한 부분집합을 의미하며, x는 p개의 예측변인 값을 나타내는 벡터이다. val(S)는 예측변인의 부분집합 S를 통해 예측되는 값이다(Molnar, 2020). 특정 변인 j의 SHAP 지수를 의미하는 φ_j (val)는 모형에 투입된 변인들의 조합 가능한 조건에서 x_j를 포함했을 때 예측 값과 포함하지 않았을 경우의 예측 값의 차이를 계산한 한계 기여도 평균을 의미한다(백예은, 정혜원, 2023b). 이러한 식을 통해 계산되는 SHAP지수를 통해 기존의 머신러닝 모델이 가진 설명변인과 종속변인의 방향 관계를 해석하기 어렵다는 단점을 해결할 수 있다(정성경, 박환보, 2023). SHAP 지수는 전체 평균 예측값을 기준으로 하기 때문에 도출된 각 변인의 SHAP 지수에 대한 전체 합은 0에 수렴하게 된다(김진희, 김준엽, 2022). 도출된 특정 변인의 SHAP 지수가 양수인 경우, 그 값이 클수록 역량 예측에 정적인 기여를 하여 예측값이 평균보다 커지는 경향성을 가지는 것으로 해석할 수 있다(Lundberg 외, 2020; Štrumbelj, & Kononenko, 2014).

본 연구에서는 랜덤 포레스트 기법과 SHAP 지수를 통해 중요도 지수 상위 20개 변인을 주요 설명변인으로 도출하였다. 설명변인이 미치는 영향의 방향성 정보를 통해 종속변인과의 관계를 파악하기 위해 SHAP 요약 도표(SHAP summary plot)를 확인하고, 각 응답 수준에 대한 역량의 경향을 확인하기 위해 SHAP 의존성 도표(SHAP dependence plot)를 함께 제시하였다. 본 연구에서는 랜덤 포레스트 분석을 위해 Python 프로그램(Ver.3.10.12)을 활용하였으며, scikit-learn(Ver.1.2.2) 라이브러리에 포함된 RandomForestRegressor를 활용하여 랜덤 포레스트 모형을 구축하였으며, SHAP (Ver.0.43.0) 라이브러리(Lundberg 외, 2020)에 포함된 TreeExplainer를 활용하여 SHAP 중요도 상위 변인 및 도표를 도출하였다.

초등학생 인지역량을 설명하는 변인을 탐색하기 위해 랜덤 포레스트 모형을 생성하는 과정에서 결정나무의 개수를 여러 가지로 조합한 결과, 결정나무가 1500개인 조건에서 가장 뛰어난 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 모형의 RMSE 값은 훈련자료 1.108, 시험자료 3.067로 나타났다. 이를 바탕으로 초등학생 인지역량에 대해 도출된 주요 변인을 확인한 결과, ‘독서량’이 가장 높은 중요도를 보이는 것으로 나타났으며, ‘학교수업 태도-영어’, ‘학교수업 태도-수학’, ‘학교 내 평가활동’, ‘방과후학교 참여여부’, ‘디지털기기 활용빈도’, ‘학교수업 태도-국어’, ‘교외 문화활동 참여경험’, ‘ICT 역량’, ‘자기조절 학습전략-학습노력(상위인지조절)’ 순으로 중요도 지수가 높은 것으로 나타났다. 이어서 ‘불안’, ‘사교육 참여여부’, ‘디지털기기 의존도’, ‘성취가치-수학’, ‘우울’, ‘자기조절 학습전략-학습태도(행동조절)’, ‘학업소진-냉소’, ‘교내 문화활동 참여경험’, ‘비행 및 일탈(피해)-현실비행 피해경험’, ‘행복감’의 순서로 중요도가 높은 것으로 나타났다. 초등학생의 인지역량에 대해 도출된 주요 변인 중 학교수업태도, 우울과 같이 기존의 선행연구에서 확인할 수 있는 변인이 도출되었음을 알 수 있다. 하지만 기존의 선행연구에서 확인할 수 없는 ICT 역량, 자기조절 학습전략 관련 변인, 비행 및 일탈 피해 등이 초등학생의 인지역량을 설명하는 주요 변인으로 도출되었다는 것을 확인할 수 있다.

초등학생의 인지역량에 대한 주요 변인들과 인지역량의 관계를 확인할 수 있는 SHAP 도표와 설명력이 높은 순으로 나열한 SHAP 의존성 도표를 [그림 3]에 제시하였다. 대표적으로 의존성 도표에서 정적인 관계를 보인 ‘독서량’과 부적인 관계를 보인 ‘학교 내 평가활동’ 변인의 의존성 도표를 [그림 2]에 제시하였다.

그림 2. 초등학생 인지역량 SHAP 의존성 도표 예시

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그림 3. 초등학생 인지역량 SHAP 도표 및 의존성 도표

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이를 구체적으로 살펴보면, SHAP 의존성 도표의 가로축은 변인의 응답 수준을 나타내며 세로축은 SHAP 지수를 나타낸다. ‘독서량’ 변인의 경우 응답 수준이 4보다 낮을 때 SHAP 지수가 음수로 나타나고, 4보다 높을 때 SHAP 지수가 양수로 나타나고 있다. 이를 통해 응답수준이 높을수록 SHAP 지수가 높은 것을 알 수 있다. ‘독서량’ 변인은 응답 수준이 4보다 낮을 때 인지역량 예측에 부적인 기여를 하여 예측 값이 평균보다 낮게 나타났으며, 응답 수준이 4보다 높을 때 인지역량 예측에 정적인 기여를 하여 예측 값이 평균보다 높게 나타남을 확인할 수 있다. 이를 통해 ‘독서량’ 변인과 초등학생의 인지역량 간에 정적인 관계가 있다고 해석 할 수 있다. 반면에 ‘학교 내 평가활동’ 변인은 응답 수준이 4.0보다 높을 때 SHAP 지수가 음수로 나타나 응답 수준이 높을수록 SHAP 지수가 낮은 것을 알 수 있다. 즉, ‘학교 내 평가활동’과 초등학생의 인지역량은 부적인 관계가 있다고 해석 할 수 있다.

이를 통해 관계를 확인하였을 때, ‘독서량’, ‘학교수업 태도(국어, 수학, 영어)’, ‘ICT 역량’, ‘자기조절 학습전략-학습노력(상위인지조절)’, ‘불안’, ‘성취가치-수학’은 응답수준이 높을수록 SHAP 지수가 양의 값을 가져 인지역량과 정적인 관계가 있는 것으로 나타났다. ‘학교 내 평가활동’, ‘방과후학교 참여여부’, ‘디지털기기 활용빈도’, ‘디지털기기 의존도’, ‘우울’, ‘학업소진-냉소’, ‘자기조절 학습전략-학습태도(행동조절)’, ‘교내 문화활동 참여경험’, ‘비행 및 일탈(피해)-현실비행 피해경험’, ‘행복감’은 응답수준이 높을수록 SHAP 지수가 음의 값을 가지는 부적인 관계를 보이는 것으로 나타났다. 이외의 ‘교외 문화활동 참여경험’, ‘사교육 참여여부’는 응답에 따라 높아지다가 특정 시점에서 낮아지는 경향성을 보였다.

초등학생 사회역량을 설명하는 변인을 탐색하기 위해 랜덤 포레스트 모형을 생성하는 과정에서 결정나무의 개수를 여러 가지로 조합한 결과, 결정나무가 1000개인 조건에서 가장 뛰어난 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 모형의 RMSE 값은 훈련자료 0.124, 시험자료 0.330으로 나타났다. 이를 바탕으로 초등학생 사회역량에 대해 도출된 주요 변인을 확인한 결과, ‘학교수업 태도-국어’가 가장 높은 중요도를 보이는 것으로 나타났으며, ‘교우관계’, ‘진로성숙도’, ‘학업소진-냉소’, ‘자기조절 학습전략-학습노력(상위인지조절)’, ‘학교수업 태도-영어’, ‘자기조절 학습전략-학습방법(인지조절)’, ‘목표의식’, ‘능력신념-성장신념’, ‘자기조절 학습전략-학습태도(행동조절)’ 순으로 중요도 지수가 높은 것으로 나타났다. 이어서 ‘동아리 활동’, ‘성별’, ‘디지털기기 의존도’, ‘불안’, ‘학업소진-정서적 고갈’, ‘학교수업 태도-수학’, ‘보호자와의 관계’, ‘학교교사의 수업-수학’, ‘성취가치-국어’, ‘ICT 역량’의 순서로 중요도가 높은 것으로 나타났다. 초등학생의 사회역량에 대해 도출된 주요 변인 중 교우관계, 보호자와의 관계, ICT 역량 등과 같이 기존의 선행연구에서 확인할 수 있는 변인이 도출되었지만 기존의 선행연구에서 확인할 수 없는 진로성숙도, 자기조절 학습전략 관련 변인, 목표의식 등이 초등학생의 사회역량을 설명하는 주요 변인으로 도출되었다는 것을 확인할 수 있다.

초등학생의 사회역량에 대한 주요 변인들과 사회역량의 관계를 확인할 수 있는 SHAP 도표와 설명력이 높은 순으로 나열한 SHAP 의존성 도표를 [그림 4]에 제시하였다. 이를 확인하였을 때, ‘교우관계’, ‘학교수업 태도(국어, 수학, 영어)’, ‘진로성숙도’, ‘자기조절 학습전략-학습노력(상위인지조절)’, ‘자기조절 학습전략-학습방법(인지조절)’, ‘목표의식’, ‘자기조절 학습전략-학습태도(행동조절)’, ‘능력신념-성장신념’, ‘동아리활동’, ‘보호자와의 관계’, ‘학교교사의 수업(수학)’, ‘성취가치(국어)’, ‘ICT 역량’은 변인에 대한 응답수준이 높을수록 SHAP 지수가 양의 값을 가지는 정적인 관계를 가지는 것으로 나타났다. 반면에 ‘학업소진(냉소, 정서적 고갈)’, ‘디지틸기기 의존도’, ‘불안’은 응답수준이 높을수록 SHAP 지수가 음의 값을 가져 부적인 관계를 보였다. ‘성별’을 통해 여학생의 사회역량이 남학생에 비해 높은 것을 확인할 수 있었다.

그림 4. 초등학생 사회역량 SHAP 도표 및 의존성 도표

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초등학생 정서역량을 설명하는 변인을 탐색하기 위해 랜덤 포레스트 모형을 생성하는 과정에서 결정나무의 개수를 여러 가지로 조합한 결과, 결정나무가 1500개인 조건에서 가장 뛰어난 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 모형의 RMSE 값은 훈련자료 0.226, 시험자료 0.619로 나타났다. 이를 바탕으로 초등학생 정서역량에 대해 도출된 주요 변인을 확인한 결과, ‘능력신념-성장신념’이 가장 높은 중요도를 보이는 것으로 나타났으며, ‘자기조절 학습전략-학습방법(인지조절)’, ‘성취가치-영어’, ‘디지털기기 의존도’, ‘자기조절 학습전략-학습노력(상위인지조절)’, ‘ICT 역량’, ‘불안’, ‘학업소진-정서적 고갈’, ‘목표의식’, ‘학업소진-냉소’ 순으로 중요도 지수가 높은 것으로 나타났다. 이어서 ‘교내 문화활동 참여경험’, ‘사교육 참여여부’, ‘학교수업 태도-영어’, ‘진로성숙도’, ‘학교수업 태도-국어’, ‘성취가치-국어’, ‘교외 문화활동 참여경험’, ‘능력신념-고정신념’, ‘동아리활동’, ‘디지털기기 활용빈도’의 순서로 중요도가 높은 것으로 나타났다. 초등학생의 정서역량에 대해 도출된 주요 변인 중 문화활동 참여경험, 동아리 활동 등과 같이 기존의 선행연구에서 확인할 수 있는 변인이 도출되었지만 기존의 선행연구에서 확인할 수 없는 디지털 기기 의존도, 자기조절 학습전략 관련 변인, 사교육 참여여부 등이 초등학생의 정서역량을 설명하는 주요 변인으로 도출되었다는 것을 확인할 수 있다.

초등학생의 정서역량에 대한 주요 변인들과 정서역량의 관계를 확인할 수 있는 SHAP 도표와 설명력이 높은 순으로 나열한 SHAP 의존성 도표를 [그림 5]에 제시하였다. 이를 확인하였을 때, ‘능력신념-성장신념’, ‘성취가치-영어’, ‘ICT 역량’, ‘사교육 참여여부’는 응답이 높을수록 SHAP 지수가 양의 값을 보여 정적인 관계를 가지는 것을 확인할 수 있었으며, ‘디지털기기 의존도’, ‘불안’, ‘학업소진-정서적 고갈’, ‘목표의식’, ‘진로성숙도’, ‘교외 문화활동 참여경험’, ‘능력신념-고정신념’, ‘동아리활동’은 응답이 낮을수록 SHAP 지수가 음의 값을 가지는 경향을 보이는 것으로 나타났다. 이외의 변인은 응답에 따라 정서역량이 증가하거나 감소하지 않는 경향성을 가지는 것으로 나타났다.

그림 5. 초등학생 정서역량 SHAP 도표 및 의존성 도표

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앞서 확인한 초등학생의 인지·사회·정서역량에 대해 주요 변인으로 도출된 상위 20개의 변인에 대해 [그림 1]에 따라 각 영역에 해당하는 변인을 확인하였다. 먼저 세 가지 역량에 공통으로 도출된 설명변인은 ‘학교수업 태도(국어, 영어)’, ‘ICT 역량’, ‘자기조절 학습전략-학습노력(상위인지조절)’, ‘불안’, ‘디지털기기 의존도’, ‘학업소진-냉소’ 총 7개로 나타났다. 인지역량과 사회역량에 공통변인은 ‘학교수업 태도(수학)’, ‘자기조절 학습전략-학습태도(행동조절)’ 총 2개, 인지역량과 정서역량에 공통변인은 ‘디지털기기 활용빈도’, ‘교외 문화활동 참여경험’, ‘사교육 참여여부’, ‘교내 문화활동 참여경험’ 총 4개로 나타났다. 사회역량과 정서역량 공통변인은 ‘진로성숙도’, ‘자기조절 학습전략-학습방법(인지조절), ‘목표의식’, ‘능력신념-성장신념’, ‘동아리활동’, ‘학업소진-정서적 고갈’, ‘성취가치-수학’ 총 7개로 가장 많은 것으로 나타났다.

세 가지 역량에 대해 차별적으로 도출된 변인을 살펴보면, 먼저 인지역량에 대해 ‘독서량’, ‘학교 내 평가활동’, ‘방과후학교 참여여부’, ‘우울’, ‘성취가치(수학)’, ‘비행 및 일탈(피해)-현실비행 피해경험’, ‘행복감’이 차별변인으로 나타났다. 사회역량에 대해서는 ‘교우관계’, ‘성별’, ‘보호자와의 관계’, ‘학교교사의 수업(수학)’ 변인이, 정서역량에 대해서는 ‘성취가치(영어)’, ‘능력신념(고정신념)’ 변인이 차별변인으로 도출되었다. 이를 바탕으로 각 역량에 대해 도출된 설명변인을 공통변인과 차별변인으로 구분하여 <표 3>에 제시하였다.