Multilevel Multiple-Group Latent Profile Analysis of Instructional Practices in Science: Cross-national Comparison between Korea and Japan

多级模型 背景(考古学) 潜在类模型 结构方程建模 相似性(几何) 潜变量 心理学 统计 地理 计算机科学 数学 人工智能 考古 图像(数学)
作者
Yoonhee Son,Yujung Hong,Hyun-Jeong Park,Junok Kim
出处
期刊:Gyoyughag yeon'gu [Korean Educational Research Association]
卷期号:59 (7): 55-84
标识
DOI:10.30916/kera.59.7.55
摘要

이 연구에서는 Morin et al. (2016)에서 제시한 다집단 잠재 프로파일 접근법을 다층 모형으로 확장하고, 이를 실제 자료에 적용해보는 데 목적이 있다. 이 연구에서는 과학 수업 방식에 대한 학생들의 인식 유형을 구분하고 국가 간 비교하기 위하여, PISA 2015의 한국, 일본 자료를 활용하였다. 이를 위해 다층 다집단 잠재 프로파일 분석(MMLPA)을 7단계로 나누어 실시하였으며, 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 이 연구에서는 PISA 2015 예시 자료를 활용한 다층 자료 분석 시, 다층 잠재 프로파일이 단수준 잠재 프로파일보다 적합한 것으로 나타났다. 둘째, 두 번째와 세 번째 단계에서는 한국과 일본에서 다층 잠재 프로파일의 형태적 및 구조적 유사성이 충족되었으며 두 국가에서 가장 적합한 모형은 4개 잠재 프로파일로 나타났다. 이후, 4~7단계에서는 잠재 프로파일의 분산 및 분포, 예측변수와의 관계, 평균이 두 국가 간 동일한 지 살펴봄으로써, 잠재 프로파일 특성의 차이가 국가의 맥락에서 해석될 수 있는지를 확인하였다. 이 연구는 학생이 학교에 내재한 다층 자료의 특성을 반영한 잠재 프로파일을 도출하고, 이를 활용하여 국가 간 다층 잠재 프로파일의 특성을 비교할 수 있는 접근을 제안하였다는 점에서 의의가 있다.This study aims to extend the multi-group latent profile approach proposed by Morin et al. (2016) to a multilevel context and to provide an illustration with real-world data. Specifically, multilevel multiple-group latent profile analysis (MMLPA) models were fitted following seven steps to classify students according to their perception of instructional practices in science classrooms and to compare the latent profiles of two countries using Korean and Japanese data from the Programme for International Student Assessment (PISA) 2015. The results are as follows. First, multilevel latent profile analysis models fit better than single-level models. Second, configurational and structural similarity were satisfied for both countries in the second and third steps, and the four-profile solution had the best fit. Third, the means, variances, and distributions of latent profiles and their relationships to the predictors were similar for both countries, indicating that the differences across latent profiles could be attributed to the educational context of each country. The study results show that MMLPA can provide latent profile probabilities accounting for clustered data where students are nested within a school, enabling the international comparison of the characteristics of latent profiles for Korea and Japan.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
在水一方应助守约采纳,获得10
2秒前
3秒前
幻闫昼发布了新的文献求助10
5秒前
solarlad完成签到,获得积分10
5秒前
自信小丛完成签到,获得积分10
5秒前
惟依完成签到,获得积分10
5秒前
6秒前
赘婿应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
kai完成签到,获得积分10
7秒前
平常丝应助科研通管家采纳,获得100
7秒前
隐形曼青应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
眼睛大雨筠完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
彭于晏应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
充电宝应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
Jane关注了科研通微信公众号
8秒前
8秒前
乐乐应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
Moonpie应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
今后应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
9秒前
华仔应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
万能图书馆应助优雅听露采纳,获得10
9秒前
罗毅应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
完美世界应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
9秒前
晴天完成签到 ,获得积分10
10秒前
11秒前
12秒前
深情安青应助寒冷鸵鸟采纳,获得10
13秒前
13秒前
ningwu完成签到,获得积分0
14秒前
15秒前
16秒前
17秒前
18秒前
18秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Discerning Saints: Moralization of Intrinsic Motivation and Selective Prosociality at Work 500
Handbuch Trainingswissenschaft – Trainingslehre 500
Additive Manufacturing Design and Applications (ASM Handbook, Volume 24A) 500
Variations: A More Diverse Picture of Contemporary Art 400
Induction Heating and Heat Treatment (ASM Handbook, Volume 4C) 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7590396
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9167820
关于积分的说明 19623142
捐赠科研通 7169551
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3267307
关于科研通互助平台的介绍 2432173
邀请新用户注册赠送积分活动 2259518