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초록
본 연구는 2022년 PISA 창의적 사고력 검사 과제반응 데이터를 바탕으로 딥러닝 기반 예측모형(TabNet)을 개발·적용하고 문어표현, 시각표현, 사회적 문제해결, 과학적 문제해결 도메인별 주된 예측 변수의 구조적 차이를 분석하였다. 기존 자기보고식 평가의 한계를 넘어 실제 수행 기반 데이터를 활용하였으며 IRT 점수 추정과 단계별 변수조합 기반 예측을 통해 인지적 성취, 자기지각 창의성, 사회경제적 배경, 교육맥락 및 심리·정서적 특성의 영향력을 심층 검토하였다. 그 결과, 모든 도메인에서 인지적 성취도가 높은 중요도를 보였으나, 도메인별로 예측 변수 구조가 뚜렷이 달랐고 시각표현 영역은 대상 변수만으로는 설명에 한계가 있었다. 본 연구는 창의성 예측과 교육 설계에 있어 영역 맞춤형 접근 필요성과 딥러닝 기반 예측에 SHAP·Dominance 분석을 결합한 해석적 방법의 교육평가 활용 가능성을 제시하였다.
키워드
창의적 사고력; 딥러닝; PISA 2022; SHAP; creative thinking; deep learning; PISA 2022; SHAP
- 제목
- PISA 2022 창의적 사고력 도메인별 예측 변수 구조 분석: 딥러닝 기반 해석 접근
- 제목 (타언어)
- Deep Learning-Based Interpretative Analysis of Predictive Variable Structures Across Creative Thinking Domains in PISA 2022
- 저자
- 권다은; 김현철
- 발행일
- 2025-09
- 유형
- Y
- 저널명
- 교육평가연구
- 권
- 38
- 호
- 3
- 페이지
- 591 ~ 621