• 제목/요약/키워드: youth dropouts

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청소년의 학업중단 위험성 척도개발에 관한 연구 (A Study on the Scale Development of School Dropout)

  • 노승현;정재민;최은지;김한나
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제16권10호
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    • pp.6584-6594
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    • 2015
  • 본 연구는 청소년의 학업중단 위험성 척도를 개발하기 위함이다. 본 연구는 청소년의 학업중단을 구성하는 잠재적 변인과 각 변인의 조작적 정의에 입각한 문항들을 선행연구와 문헌고찰을 실시하여 개발 및 수집하였다. 또한 학업중단 청소년을 경험한 교사들을 대상으로 인터뷰를 실시하여 그 내용을 분석하여 문항을 선정하였다. 본 연구에서 개발된 청소년의 학업중단 위험성 척도는 10요인 48문항으로 구성되었다. 동일 요인으로 묶인 문항들의 내용을 반영하여 외적태도, 내적태도, 부모태도 등의 3가지 차원으로 구분되었다. 본 연구를 통해 최종적으로 개발된 학업중단 위험성 척도는 청소년과 교사들에게 학업중단을 예방하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

Intermediation Effect of Parental Support on the Psychological Emotion of School Dropouts

  • Jung, Seon-Jin;Jang, Chun-Ok
    • International Journal of Advanced Culture Technology
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    • 제9권1호
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    • pp.89-92
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    • 2021
  • In this study, we wanted to examine the effects of social stigma on the psychological emotions of out-of-school youths and the mediating effects of parental emotional support in the relationship between these variables. To that end the National Youth Policy Institute dropout Youth Panel Survey of the Experimental (2017) 318 with data. The study method used the AMOS 7.0 program to check the suitability of the structural model and the significance of the direct and indirect effects. Through this study, we will first look at the relationship between social stigma and psychological sentiment of out-of-school youths, social stigma and parental emotional support. Second, we would like to examine how social stigma among out-of-school teens affects psychological sentiment. Third, we would like to examine the mediated effect of parental emotional support in the influence of social stigma on psychological sentiment of out-of-school youths. Based on the results of this study, we would like to support the existing prior studies related to out-of-school youth and further propose practical intervention measures that can be used in counseling and education sites. We would also like to discuss suggestions for further research.

학업중단청소년 중 비행과 일반청소년의 개인사회적요인과 중단후 경험에 대한 연구 (Individual, Social Factors, and Experience after School Dropout: Differences between Delinquent and Non-delinquent Dropout Youth)

  • 김선아
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제12권10호
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    • pp.216-226
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    • 2012
  • 본 연구는 학업중단 청소년 중 비행청소년과 일반청소년들의 주요 개인, 사회요인들을 비교하고 학업중단후의 경험에서의 차이를 살펴보았다. 연구자료는 전국 209명의 남녀학업중단 청소년들을 대상으로 한 설문조사 결과이다. 분석결과, 개인요인은 성별, 연령, 지적장애, 노동여부, 친부모동거와 거주지역이 유의미한 차가 있었다. 사회요인에서는 소속기관, 복학경험, 검정고시합격이 유의미했다. 학업중단후의 경험에는 각 경로, 학업중단 시점, 학업중단 자기평가가 유의미한 차가 있었는데 비행집단이 더 후회하는 것으로 나타났다. 일반집단의 직업교육욕구와 비행집단의 복학욕구가 높은 것으로 나타났다. 학업중단비행집단과 일반중단집단에는 개인사회적 요인과 학업중단후의 경험에의 차이에 근거하여 대상의 특성에 따른 다양한 교육개입과 정책을 제공해야할 것이다. 연구의 제한점과 학업중단청소년 중 비행과 일방청소년에 대한 개입방안과 대응에 대한 시사점도 논의되었다.

학교 밖 청소년이 지각한 부모 애착, 또래 애착과 우울 간의 관계에서 생활만족도의 매개효과 (The Mediating Effects of Life Satisfaction on the Relationship among Parent Attachment, Peer Attachment, and Depression Perceived by Out-of-school Youths)

  • 문숙자;이윤정
    • 한국융합학회논문지
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    • 제12권5호
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    • pp.355-363
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    • 2021
  • 본 연구는 학교 밖 청소년을 대상으로 부모 애착과 또래 애착이 우울 간의 관계에서 생활만족도의 매개효과를 확인하고자 실시하였다. 본 연구는 제5차 학업중단 청소년 패널조사를 활용하였고, 총 145명의 학교 밖 청소년을 연구 대상으로 선정하였다. 수집된 자료는 SPSS 26.0과 AMOS 26.0 프로그램을 이용하여 기술통계, 피어슨 상관분석, 경로분석을 이용하여 분석하였다. 연구 결과, 부모 애착과 또래 애착은 생활만족도에 직접적인 유의한 영향을 주는 것으로 나타났고, 생활만족도와 또래 애착은 우울에 직접적인 유의한 영향요인으로 나타났다. 또한, 부모 애착(𝛽=-.23, p=.006, 95% CI: -0.33~-0.12)과 또래 애착(𝛽=-.18, p=.002, 95% CI: -0.31~-0.08)은 생활만족도를 통해 우울에 미치는 간접효과가 유의하게 나타났고, 생활만족도의 매개효과는 유의하였다. 본 연구결과는 학교 밖 청소년의 생활만족을 향상하고 우울을 개선할 수 있는 가능한 정책 및 간호중재 프로그램 개발에 대한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

학업을 중단한 경험이 있는 청소년의 성별 우울 관련요인 (Factors related to Depression according to Gender among Adolescents Who Have Ceased Attending School)

  • 이지선;도경아
    • 한국학교보건학회지
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    • 제34권2호
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    • pp.123-132
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    • 2021
  • Purpose: Adolescents are vulnerable to depression; however, many health policies for adolescents tend to target students in schools. This study aims to identify factors related to depression according to gender among adolescents who have ceased attending school either temporarily or permanently. Methods: The data were generated from the 5th Dropout Youth Panel Survey (2017), and this study included 318 students in the survey that had dropped out of school. The data were analyzed using hierarchical multiple linear regression to identify related factors in depression among the participants. The analyses were performed by SPSS 25.0 program. Results: The depression scores of the students who had ceased attending school were: 20.28±5.47 for boys; 21.23±5.88 for girls. Their depression scores are significantly associated with self-esteem (p<.001 for boys; p=.001 for girls) and social stigma (p=.002 for boys; p=.002 for girls). Among those, peer attachment (p=.050), community integration (p=.004), and community disorder (p<.001) were significantly associated with depression only in boys. Conclusion: The findings of this study suggest that strategies for managing depression in adolescents who have dropped out of school should address the differences in contributing factors according to gender. This study also suggests a basis for approaching such a strategy.

청소년들의 학업중단 경험 이후 5년 동안 자살시도 예측요인: 종단연구 (Predictors of Suicidal Attempts in Adolescents over 5 Years after Dropout Experience: A Longitudinal Study)

  • 박현주
    • 한국학교보건학회지
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    • 제34권3호
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    • pp.151-160
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    • 2021
  • Purpose: The purpose of this study was to identify predictors of suicidal attempts in adolescents over 5 years after school dropout. Methods: The data of the Panel Survey of School Dropouts (of 2013 to 2017) conducted by the National Youth Policy Institute were analyzed. The analysis used the 2013 survey data as the baseline and examined suicidal attempts from 2013 to 2017. A total of 776 adolescents were included in the analysis. Descriptive statistics, 𝝌2 test, t-test, and multiple logistic regression were carried out using SAS 9.2. Results: About 11% (87 out of 776) of the adolescents with an experience of dropout attempted suicide between 2013 and 2017. The risk of suicidal attempts was significantly lower in female (AOR: 0.57, 95% CI: 0.87~0.93) than in male adolescents. The higher the self-esteem, the lower the risk of suicidal attempts (AOR: 0.87. 95% CI: 0.78~0.97). The higher the depression level (AOR: 1.10, 95% CI: 1.05~1.16) and the rate of parental abuse (AOR: 1.09, 95% CI: 1.02~1.18), the higher the risk of suicidal attempts. Conclusion: The findings of the study suggest that those who are male, depressed, have low self-esteem or have been abused by their parents are at high risk of suicidal attempts among the adolescents with dropout experiences. Therefore, early intervention is necessary for those at high risk.

학교 밖 청소년의 진로장애가 자아존중감과 우울을 통해 스마트폰 중독에 미치는 영향 (The Influence of Career Barrier on Smart-phone Addiction through Self-esteem and Depression among Out-of-school Adolescents)

  • 이래혁;이재경
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권9호
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    • pp.431-445
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    • 2021
  • 본 연구는 학교 밖 청소년의 진로장애가 자아존중감과 우울을 통해 스마트폰 중독에 미치는 영향을 분석하여 사회복지 실천 함의를 제공하려는 목적으로 수행되었다. 이러한 연구문제를 규명하기 위해 본 연구는 한국청소년정책연구원에서 구축해놓은 학업중단 청소년 패널 조사의 원자료 중 일부를 활용하여 PROCESS macro 분석 방법을 통해 진로장애가 스마트폰 중독에 미치는 직·간접적 영향을 검증하였다. 먼저, 분석을 통해 학교 밖 청소년의 진로장애는 스마트폰 중독을 유의미하게 증가시키는 것을 확인하였다. 또한 학교 밖 청소년의 우울은 진로장애가 스마트폰 중독에 미치는 영향을 매개하였으나 자아존중감은 매개하지 않는 것으로 나타났다. 하지만 학교 밖 청소년의 자아존중감과 우울은 진로장애가 스마트폰 중독에 미치는 영향을 이중매개하고 있었다. 즉, 진로장애는 자아존중감을 낮췄고, 낮아진 자아존중감은 우울을 증가시켰으며, 증가된 우울은 최종적으로 스마트폰 중독을 증가시켰다. 이상의 결과를 토대로 학교 밖 청소년의 스마트폰 중독에 개입하기 위한 다양한 실천적 방안에 대해 논의하였다.

정형 데이터와 비정형 데이터를 동시에 고려하는 기계학습 기반의 직업훈련 중도탈락 예측 모형 (A Machine Learning-Based Vocational Training Dropout Prediction Model Considering Structured and Unstructured Data)

  • 하만석;안현철
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.1-15
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    • 2019
  • 직업훈련 교육 현장에서 느끼는 가장 큰 어려움 중 하나는 중도탈락 문제이다. 훈련과정마다 많은 수의 학생들이 중도탈락을 하게 되어 국가 예산 낭비 및 청년 취업률 개선에 장애 요인이 되고 있다. 본 연구에서는 중도탈락의 원인을 주로 분석한 기존 연구들과 달리, 각종 수강생 정보를 활용하여 사전에 중도탈락을 예측할 수 있는 기계학습 기반 모형을 제안하고자 한다. 특히 본 연구의 제안모형은 수강생 관련 정형 데이터 뿐 아니라 비정형 데이터인 강사의 상담일지 정보까지 동시에 고려하여 모형의 예측정확도를 제고하고자 하였다. 이 때 비정형 데이터에 대한 분석은 최근 주목받고 있는 텍스트 분석 기술인 Word2vec과 합성곱 신경망을 이용해 수행하였다. 국내 한 직업훈련기관의 실제 데이터에 제안모형을 적용해 본 결과, 정형데이터만을 사용하여 중도탈락을 예측할 때보다 비정형 데이터를 함께 고려했을 때 예측의 정확도가 최대 20%까지 향상됨을 확인할 수 있었다. 아울러, Support Vector Machine을 기반으로 정형 데이터와 비정형 데이터를 결합해 분석했을 때, 검증용 데이터셋 기준으로 90% 후반대의 높은 예측 정확도를 나타냄을 확인하였다.