전국 청소년 위기실태 및 위기결과 분석

Abstract

위기청소년의 수는 매년 증가하는 추세이며 그 문제는 계속 심화되고 복합적인 양상을 띠고 있다. 이에 본 연구는 현 시점에서 새롭게 대두되고 있는 청소년의 위기상황 등을 반영하고 우리나라 청소년의 위기실태를 데이터베이스로 구축하기 위한 기초 마련과 위기청소년 정책 및 지원 사업 개발에의 활용을 위해 전국적 규모의 청소년 위기 실태조사를 실시하였다. 본 연구를 위하여 먼저, 위기청소년의 개념을 정립하였고 이를 바탕으로 초등학생용, 중․고등학생용, 위기․취약청소년용 총 3종의 청소년 위기실태조사 도구를 개발하였다. 그리고 전국의 일반학생 청소년 83,353명과 위기․취약 청소년 6,463명을 대상으로 전국 시․도 청소년상담복지센터의 협력을 통해 표본설계에서 도출된 조사대상 학교 및 기관에 대한 위기 실태조사를 실시하였다. 앵고프(Angoff)방식을 활용한 준거설정 과정을 거쳐 청소년의 위기수준을 고위험군, 위험군, 잠재적 위험군, 일반군 4개의 집단으로 구분하였다. 준거설정 결과를 모집단 청소년 수에 적용한 결과 일반학생 청소년의 경우 고위험군 0.51%(21,790명), 위험군 1.73%(74,365명), 잠재적 위험군 14.93% (641,914명), 일반군 82.83%(3,361,103명)의 비율이 산출되었다. 위기․취약 청소년의 경우는 고위험군 4.99% (4,558명), 위험군 8.11%(7,402명), 잠재적 위험군 29.51%(26,941명), 일반군 57.39%(52,387명)의 비율로 나타났다. 조사결과를 바탕으로 조사대상의 인구사회학적 특성, 성별 및 학교급별 위기수준을 분석하였고, 위기수준별 위기결과와 보호요인과의 관계를 살펴보았다. 마지막으로 본 연구의 결과와 논의를 바탕으로 정부 지원정책의 다원화, 빅데이터를 활용한 위기청소년 문제 예측과 이에 따른 선제적 대응 노력, 청소년의 문제유형별 위기수준별 맞춤형 위기개입의 필요성 등의 정책적 제언을 하였다.

The number of youth at risk is not only rising every year but also increasingly being complicated and worse. A nationwide survey on youth at risk was conducted to acquire data reflecting young adults' risk situation recently emerging and providing the foundation to help build a database in respect to the youth at risk and the use of the development of policy and support programs for adolescent by conducting a nationwide survey on youth at risk. With the definition of the term, youth at risk, the tool to investigate youth risks depending on three groups which were children, teenagers, and young adults who were vulnerable to be at risk was developed. 83,353 normal students and 6,463 at-risk students participated in the study. Thereafter, by using the standard of Angoff’s method, the risk level was divided into 4 groups: high-risk group, risk group, potential risk group, and normal group. The results showed that 0.51% (21,790) of normal students was high-risk, 1.73% (74,365) was risk, 4.93% (641,914) was potential risk, and 82.83% (3,361,103 participants) was normal. The results of at-risk youth exhibited that 4.99% (4,558) was high-risk, 8.11% (7,402) was risk, 29.51% (26,941) was potential risk and 57.39% (52,387) was normal. This study aims at examining relationship between the level of risk and the risk result by analyzing the demographic trait, gender, the risk levels classified by schools. The study suggests that government's support policies should be diversified, predications for problems of at-risk youth and efforts to swiftly respond to the youth risks by using data should be essential, and the intervention tailored by the level of risk, depending on types of youth problems should be required.