청소년의 여가시간 활용 잠재프로파일에 따른 예측요인과 학업열의 분석Analysis of Predictive Factors and Academic Engagement based on Latent Profile of Adolescents’ Leisure Time Use
- Other Titles
- Analysis of Predictive Factors and Academic Engagement based on Latent Profile of Adolescents’ Leisure Time Use
- Authors
- 이성원; 주지선
- Issue Date
- Jun-2021
- Publisher
- 한국청소년활동학회
- Keywords
- 청소년; 여가시간 활용; 학업열의; 잠재프로파일분석; 한국아동; 청소년패널조사 2018; Adolescent; Leisure Time Use; Academic Engagement; Latent Profile Analysis; KCYPS 2018
- Citation
- 한국청소년활동연구, v.7, no.2, pp 23 - 46
- Pages
- 24
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 한국청소년활동연구
- Volume
- 7
- Number
- 2
- Start Page
- 23
- End Page
- 46
- URI
- https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/141599
- DOI
- 10.36697/skya.2021.7.2.23
- ISSN
- 2635-9111
2765-4117
- Abstract
- 목적: 본 연구는 청소년의 여가시간 활용에 따른 잠재프로파일을 분류하여 예측요인을 살펴보고, 여가시간 활용 잠재프로파일에 따른 학업열의의 차이를 확인하는데 목적이 있다.
방법: 한국아동ㆍ청소년패널조사 2018의 중학교 1학년 2차년도 자료를 활용하였으며, 분석대상은 총 2,394명이다. 청소년의 여가시간으로 독서 시간, 운동 및 신체활동 시간, 매체 이용시간, 친구들과 노는 시간을 투입하여 잠재프로파일분석을 실시하였으며, 잠재프로파일에 대한 예측요인으로 개인, 가정, 학교 요인을 투입하여 다항로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 또한 학업열의의 차이를 확인하기 위해 일원분산분석을 실시하였다.
결과: 청소년의 여가시간 활용에 따른 잠재프로파일 수는 3개로 나타났으며, 각 집단을 저여가 집단, 유희ㆍ오락 집단, 지식ㆍ활동 집단으로 명명하였다. 여가시간 활용 잠재프로파일에 대한 예측요인은 성별, 건강상태, 성적 수준, 부모의 비일관성, 학교생활 만족도, 친구 관계로 나타났다. 또한 여가시간 활용 잠재프로파일에 따라 학업열의는 유의한 차이가 있었으며, 학업열의는 지식ㆍ활동 집단, 저여가 집단, 유희ㆍ오락 집단의 순으로 높게 나타났다.
시사점: 본 연구는 청소년의 여가시간 활용을 사람중심 접근으로 분류하였다는데 의의가 있으며, 청소년의 학업열의를 높이기 위한 여가시간의 활용 방안에 대한 시사점을 제시하였다.
Purpose: This study aimed to derive latent profiles based on adolescents’ leisure time use, examine predictive factors for each latent profile, and identify difference in academic engagement based on latent profiles of leisure time use.
Methodology: This study used data from the 2nd year of the first year of middle school students of KCYPS 2018. And a total of 2,394 students were analyzed. Latent profile analysis was conducted by inputting reading time, exercise and physical activity time, media use time, and playtime with friends as leisure time of adolescents. Multinomial logistic regression analysis was performed by inputting personal, family, and school factors as predictive factors for the latent profile. And one-way ANOVA was performed to confirm the difference in academic engagement according to the latent profile.
Findings: The latent profiles based on adolescents’ leisure time use were divided into three groups: the low level leisure group, play/entertainment group, and knowledge/activity group. The predictive factors for the latent profile of leisure time use were gender, health condition, grade level, inconsistency in parenting attitude, school life satisfaction, and peer relationship. In addition, there was a significant difference in academic engagement according to latent profile of leisure time use. Academic engagement was highest in the knowledge/activity group, the low leisure group, and the play/entertainment group in that order.
Conclusions: This study is meaningful in that it classified the adolescents’ leisure time use as a people-centered approach. And this study suggested implications for the use of leisure time to increase the academic engagement of adolescents.
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