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본 연구는 「한국교육종단연구 2013」 4차년도 데이터를 활용하여 중학생의 디지털 역량 수준에 따른 잠재계층을 분류하고, 이에 영향을 미치는 개인, 가정, 학교 특성 변인을 분석하였다. 잠재프로파일 분석을 통해 중학생의 디지털 역량을 ‘우수 집단, 양호 집단, 부진 집단’ 3개의 잠재계층으로 분류하였다. 이와 같은 잠재계층 분류에 영향을 미치는 요인들을 분석한 결과, 개인 특성 변인에서는 미디어 사용시간(학습)이 많을수록, 학업성취도가 높을수록, 가정 특성 변인에서는 부모의 교육적 지원이 많을수록, 사이버 가정학습이 제공될수록, 학교 특성 변인에서는 소재지 규모가 커질수록 양호 집단 대비 우수 집단이 될 확률이 높아지는 것으로 나타났다. 오늘날 학생들의 디지털 역량이 강조되는 것을 고려할 때, 본 연구 결과를 바탕으로 디지털 역량 향상에 영향을 미치는 긍정적 요인들을 강화하고 부적 요인들을 보완할 수 있는 지원 방안을 마련해 나가야 할 것이다.
The purpose of this study is to identify the latent classes depending on digital competence of middle school students and to analyze the relationship between the classes and variables. The 4th(2013) Korean Education Longitudinal Study data are used for the analysis. The results of this study are as follows. First, the Latent Profile Analysis classified it into three potential classes, 'advanced, average, and weak', according to the digital competence of middle school students. Analysis of these factors influencing the classification of potential classes shows that individual character variables are more likely to be superior to average groups, with more media usage time (learning), with more educational support from parents, with more cyber home learning, and with greater location of school. On the other hand, the factors that affect the probability of belonging to the weak versus the average group are the lower media usage time, lower academic performance, lower average household income, and less educational support in the higher the probability of becoming average group. Given the emphasis on students' digital competence, this results should be used to strengthen positive factors that affect digital competence and to supplement nonconforming factors.
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KELS 2013, middle school students, digital competence, Latent Profile Analysis
