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랜덤 포레스트 머신러닝 분석을 통한 경계선 지능 아동 선별 예측 요인 탐색
Identifying Predictive Factors for Borderline Intellectual Functioning in Children Using Random Forest Machine Learning Analysis

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  • 발행기관
    한국초등상담교육학회 바로가기
  • 간행물
    초등상담연구 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제25권 제1호 (2026.02)바로가기
  • 페이지
    pp.1-30
  • 저자
    홍상황, 박우람
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A480641

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원문정보

초록

영어
This study aimed to identify key predictive factors for the early screening of children with Borderline Intellectual Functioning (BIF). To this end, data were collected from 290 elementary and middle school students—including those identified with BIF who were referred to a Regional Learning Clinic Center and a university-affiliated Psychological Learning Support Institute and a matched control group. The study utilized assessment results from the K-WISC-V, K-Vineland-II, KPRC, and BIF-S, as well as K-BYI-2 results from 171 participants. The Random Forest machine learning algorithm was applied to explore nonlinear relationships among variables and to examine the predictive power and variable importance of each assessment.The analysis revealed that intelligence and adaptive behavior assessments were the most accurate predictors of BIF classification. Among the detailed subscales, verbal and nonverbal reasoning abilities, as well as domains related to social adaptation and communication, were identified as key predictors. These findings reflect the characteristic deficits of BIF children in both intelligence and adaptive functioning, suggesting that cognitive and adaptive factors provide more crucial information for screening than psychological or behavioral variables. This study provides foundational evidence for developing a systematic and data-driven predictive model for BIF screening that can be effectively applied in educational and clinical settings.
한국어
이 연구는 경계선 지적 기능 아동의 조기 선별 예측 요인을 밝히는 데 목적이 있다. 이를 위해 학습지원 대상 학생으로 의뢰된 아동 중에서 경계선 지능으로 진단된 학생과 대응 통 제 집단 학생 290명의 K-WISC-V, K-Vineland-II, KPRC, BIF-S, BIF-A 자료와 171명의 K-BYI-2 검사 결과를 활용하였다. 분석에는 변수 간 비선형 관계를 탐색할 수 있는 랜덤 포레스트 (Random Forest) 머신러닝 기법을 적용하여 각 검사의 선별 예측력과 변수 중요도를 검증하 였다. 그 결과 지능 검사와 적응행동 검사가 경계선 지능 여부를 가장 정확하게 예측하는 요인으로 나타났고, 언어적, 비언어적 추론 능력과 사회적 적응 및 의사소통 관련 지표들이 주요 예측 변수로 확인되었다. 이는 경계선 지능 아동이 지능과 적응행동 전반에서 결함을 보이는 특성을 반영하며, 심리․행동적 요인보다 인지 및 적응 관련 요인이 선별에 더 중요 한 정보를 제공한다는 것을 시사한다. 이 연구는 경계선 지능 아동의 교육 및 임상현장에서 활용 가능한 체계적이고 과학적인 예측모형에 기반한 중요한 기초자료를 제시하였다는 점에 서 의의가 있다.

목차

요약
서론
연구방법
연구 대상
검사자 모집 및 훈련
측정변인
자료 처리
결과
집단별 기술통계량 분석
ROC 분석
예측 지표들의 중요도와 부분 의존성 도표
소검사 및 하위요인별 예측 중요도와 부분 의존성 도표
논의
참고문헌
Abstract

키워드

경계선 지능 아동 선별 예측 요인 랜덤 포레스트 머신러닝 Borderline Intellectual Functioning Identifying Predictive Factors Random Forest Machine Learning Analysis

저자

  • 홍상황 [ Sanghwang Hong | 진주교육대학교 교육학과 ]
  • 박우람 [ Wooram Park | 서울대학교 대학원 협동과정 특수교육전공 ] 교신저자

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국초등상담교육학회 [Korean Elementary Counselor Education Association]
  • 설립연도
    2002
  • 분야
    사회과학>교육학
  • 소개
    초등학교상담에 관한 학술적 연구와 교류를 촉진하여 초등상담의 전문적 연구와 상담실무 능력을 촉진하는 것을 주된 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    초등상담연구 [Korean Journal of Elementary Counseling]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-3231
  • 수록기간
    2002~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 375 DDC 372

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