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An Analysis of the Estimated Number of High School Students between 2016 and 2020 by Time Series Analysis

시계열 분석을 통한 시도별 고등학교 학생 수 예측

  • 임성범 (단국대학교 행정학과) ;
  • 박선형 (동국대학교(서울) 교육학과)
  • Received : 2016.10.14
  • Accepted : 2016.10.31
  • Published : 2016.12.28

Abstract

Since the number of student is regarded as the fundamental basis to calculate the future allocation of employed teachers, it needs to be systematically estimated based on statistical data. In order to achieve this purpose, the number of high school students is projected following the assumption that the teacher-student ratio of Korea should be adjusted to the level of OECD to improve the quality of education. Hence, this paper introduced the projection methods by time series model. To predict the number of high school students and error estimation, various models were adopted.

현재는 저출산 고령화 사회현상에 따라 한국의 교육환경이 급변하는 시점이다. 특히, 고등교육 시장에서 상당한 변화가 예상되는데 통계청의 보고에 따르면 2010년에서 2020까지 10년 동안 고등학생 수는 196만명에서 127만명으로 35% 감소하는 것으로 나타났다. 학생 수의 변화는 교원 수급문제와 직 간접적으로 연계되며, 이는 적정한 교육재정 배정 및 예산 확보와 함께 다시 학급 당 학생 수, 교사 1인당 주당 수업시수 등 교육의 양적 질적 부문에 매우 중요하게 영향을 미치게 된다. 이러한 상황에서 교육시스템 운용에 중요한 영향요인이며 결정요인으로 기능할 것으로 예상되는 재학 학생 수에 대한 정확한 예측모형의 제시는 향후 국가의 교육행정체제와 인사관리 방향성을 결정하는데 있어서 그 가치가 매우 높다고 사료된다. 이 연구에서는 시계열 분석기법의 특성 상 축적된 과거 데이터가 충분한 11개 시도의 고등학생 수 사례를 대상으로 한다. 주어진 실측 데이터에 대한 모형적합도 검정과 오차추정을 위해 다양한 시계열 예측모형과 오차 추정방식을 적용 하였다.

Keywords

References

  1. 이영, 2011-2020 중장기 교원수급계획 수립 및 교원양성기관 규모 적정화.내실화 방안 마련을 위한 정책연구, 교육부정책과제, 2011.
  2. 엄문영, "학생수 전망과 교육재정 기획," 한국교육행정학회 소식지, 제115권, pp.10-14, 2013.
  3. 이상준, 윤관호, 김성윤, "교육서비스 만족도 지수 모형개발 및 IPA를 통한 개선방안," 한국콘텐츠학회논문지, 제13권, 제11호, pp.510-521, 2013. https://doi.org/10.5392/JKCA.2013.13.11.510
  4. 오영호, "2025년까지의 우리나라 간호사 인력의 수요 및 공급 전망," 보건경제와 정책연구, 제16권, 제3호, pp.139-161, 2010.
  5. 최선윤, "국내 봉제산업 인력양성 실태와 전망," 한국의류학회지, 제9권, pp.46-55, 2012.
  6. 김정순, 정인숙, 김명수, "부산지역 실버서비스 및 관련 인력수요에 대한 요구도," Journal of Korean Public Health Nursing, 제21권, 제2호, pp.182-192, 2007.
  7. 마기중, 이학준, 이종훈, 이혜정, "안경사의 인력수급 전망," 대한시과학회지, 제3권, 제1호, pp.25-40, 2001.
  8. 김종태, "기초자치단체의 학생수 추계를 위한 알고리즘," 한국데이터정보과학회지, 제22권, 제6호, pp.1167-1173, 2011.
  9. 조대헌, 이상일, "이지역 코호트-요인법을 이용한 부산광역시 장래 인구 추계," 대한지리학회지, 제46권, 제2호, pp.212-232, 2011.
  10. 김현철, 시계열자료의 분석과 예측. 교육.심리.사회 연구방법론 총서시리즈 <22>, 서울: 교육과학사, 2005.
  11. 김병주, 오영수, "교원의 수요와 공급 예측치 비교," 한국교육행정학회, 제20권, 제4호, 2002.
  12. 조동섭, 초등교원 중장기 수급 계획 및 안정적인 충원 방안 연구, 교육인적자원부, 2003.
  13. 차양은, 서지영, 이병렬, "중등교원 수요와 공급의 미래예측," 교육행정학 연구, 제21권, 제3호, pp.297-316, 2003.
  14. 윤용화, 김종태, "비선형 회귀모형을 이용한 학년별 학생수 추계," Journal of the Korean Data & Information Science Society, 제23권, 제1호, pp.71-77, 2012. https://doi.org/10.7465/jkdi.2012.23.1.071
  15. 송필준, 김종태, "로지스틱함수모형과 비례이동 평균모형에 의한 학생 수 추계와 분석," Journal of the Korean Data & Information Science Society, 제21권, 제3호, pp.503-511, 2010.
  16. 이영, 한유경, 김이경, "초중등 장래 학생수 및 교원수 추정에 기반한 교원수급정책의 방향," 교육재정경제연구, 제22권, 제3호, pp.59-79, 2013.
  17. 공은배, 김용남, 엄문영, 이선호, 지방교육재정확충을 위한 연구, 한국교육개발원, 2013.
  18. 강성국, 한국교육 60년 성장에 대한 교육지표 분석, 경제.인문사회 연구원, 2005.
  19. 김기환, 이창호, 최보승, "학령인구 감소에 따른 지역별 대입 지원자 감소에 대한 예측연구," 한국데이터정보과학회지, 제26권, 제6호, pp.1175-1188, 2015.
  20. 김연형, 시계열예측, 서울: 형설출판사, 2002.
  21. Johnathan Mun, 시뮬레이션을 이용한 미래형리스크 분석, 경기:(주)이레테크, 2005.
  22. 노형진, SPSS/Excel에 의한 재미있는 시계열분석, 서울: 도서출판 효산, 2007.
  23. 서정민, "시계열 모형을 활용한 사회서비스 수요.공급모형 구축: 발달재활 서비스를 중심으로," 한국콘텐츠학회논문지, 제15권, 제6호, pp.399-410, 2015. https://doi.org/10.5392/JKCA.2015.15.06.399
  24. https://docs.oracle.com/cd/E24674_01/epm.1112/cb_predictor_user/frameset.htm?apcs09s02.html
  25. C. D. Lewis, Industrial and business forecasting methods, London, Butterworths, 1982.
  26. H. Theil, Applied Economic Forecasting, Amsterdam, North Holland, 1966.