'데이터기반행정법'을 위시한 데이터 관련 법,제도적 기반의 확대에 따라, 공공부문의 행정 및 정책 과정에서 데이터 연계 분석의 중요성이 점차 강조되고 있다. 특히 학교를 주된 분석 대상으로 삼는 교육 정책연구에서 학교를 둘러싼 사회적,지역적 맥락을 통합적으로 고려하기 위해서는 다양한 공공데이터와 학교 데이터의 연계가 필요하다.
이런 맥락에서 이번 브리프는 공공데이터(지역 요인), KEDI가 2022년 수행한 '국가수준의 교육현안 진단 및 공교육 모니터링을 위한 데이터 구축(Ⅰ)' 연구의 시범 조사 데이터, 학교 공시 데이터(이상 학교 요인)를 연계해 중학교를 대상으로 학교가 있는 지역 요인과 학교 요인을 유형화하고 이에 따른 교육 성과의 특성을 탐색하고자 했다.
분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 경제,인구,주거 영역 중심의 지역수준 군집분석 결과 3개 군집이 도출됐다. 지역수준 군집분석 결과는 기존 교육 연구에서 주로 사용되는 지역 규모(특별,광역시, 중소도시, 읍,면,특수 지역)보다 더 상세하고 다면적인 지역 특성을 반영하고 있었다.
둘째, 학교수준 군집분석 결과 4개 군집이 도출됐다. 학교수준 군집분석 결과는 우리나라 중학교가 교육 여건, 학교 문화 및 풍토, 수업 및 학습 활동 영역의 다양한 요인에 따라 구분됨을 보여준다.
셋째, 두 군집분석 결과를 교차해 살펴본 결과, 비슷한 여건의 지역에 있더라도 학교 요인 차이에 따라 교육 성과에 차이가 나타나고 있었다. 특히 상대적으로 지역 여건이 불리함에도 전국 중학교 대비 학교 문화 및 풍토, 수업 및 학습 활동 영역의 인식 수준이 양호한 경우 학생들이 인식하는 학교 만족도가 높고, 학업 스트레스는 낮은 것으로 나타났다.
이상의 데이터 연계 분석 결과는 높은 학교 효과를 보이는 학교들에 대한 세부적 탐색과 정책적 지원 방안이 마련될 필요가 있음을 시사한다. 또 현재 다양한 공공 분야에서 데이터의 양적, 질적 고도화가 활발하게 이뤄지고 있다는 점에서 공공데이터, 조사 데이터, 학교 데이터 간 연계 분석을 통해 교육 정책연구의 현장성, 확장성을 제고할 필요가 있다.
