2024년 10월 19일(토) 오후1시 교육종단 Data 활용을 통한 종단연구(LGCM/GMM) 특강1

교육종단 Data 활용을 통한 종단연구(LGCM/GMM) ■ 강사: 오영교(전남대)◦(현) 교원대 겸임교수 통계분석Ⅰ,Ⅱ, 전남대 강사, (전) 광주교대 교육연구방법론 강사◦(현) The Modern Language Journal, Language, Applied Linguistics, Culture and Curriculum, IRAL, APER, FLA, LTR 등 SSCI Q1 저널 리뷰어, Discover Education, BMC Medical Education, BMC Psychology, Innovation in Language Learning and Teaching, 아시아교육연구, 교원교육 KCI 학술지 심사종단/패널자료 활용 KCI(우수)저널, SSCI JCR 상위 1% 저널 등 다수 논문 단독 출판,한국교육종단연구, 경기교육종단연구, 부산교육종단연구, 대구교육종단연구, 한국교육학회 연차학술대회와 국제학술대회, 국가통계방법론 심포지움 등에서 발표자 및 토론자 활동 중◦ 2023년 KRIVET 학술상 우수논문상◦ 2023년 제5회 교육 공공데이터 분석활용대회 수상◦ 2021년 학문후속세대 양성을 위한 한국교육평가학회 여름학교 강사(교육통계/측정)◦ 2021년 신진 및 예비학자 논문 경진대회 우수상◦ 2020년 진로교육현황조사활용 우수논문공모전 수상◦ 2019년 한국갤럽 학술상 수상◦ 2017년 미래교육박람회 경기혁신교육 학술대회 우수논문상◦ 2017년 통계청 논문공모전 우수상◦ 2017년 고용노동부 고용패널조사 학술대회 논문 공모전 수상◦ 2017년 전국시도교육청 네트워크 교육혁신 국내 학술대회 수상◦ 2016년 교육부 지방교육재정 알리미 우수논문 경진대회 수상◦ 사회조사분석사, 행정사, 관광통역안내사(영어), 정보처리기사, 평생교육사 사회과학 및 교육 분야 연구자 및 선생님들을 위한 ‘교육종단연구 방법에 대한 이해 및 활용, 전망’ 특강을 개최합니다. ■ 특강 프로그램- 특강 일시: 2024년 8월31일(토)~9월1일(일), 오후 1시~5시, 특강 장소: 줌을 통한 원격(온라인)강의- 특강 관련 실습용 교육종단 데이터, 통계프로그램(Mplus 7.4) 및 매뉴얼 사전 제공※ 실습 교재(PDF파일 사전 제공):1. Higher-Order Growth Curves and Mixture Modeling with Mplus: A Practical Guide. 2021 개정판(2판)참고도서: Mplus8.3 구조방정식 모델링(배병렬), 구조방정식 모형의 기본과 확장(김수영)2. Mplus User Guide 8 3. 경기교육종단연구 개요 및 문항구성표 등 - 각종 공공(교육)기관에서 구축하여 상시 제공 또는 매년 학술대회용으로 공개하고 있는 종단 또는 패널 데이터로는 교육종단연구(한국교육종단대회, 경기교육종단대회, 부산교육종단대회, 대구교육종단연구)와 노동패널, 장학패널, 게임패널, 학업중단 청소년패널, 한국복지패널, 다문화청소년패널, 한국아동청소년 패널, 어린이·청소년 행복지수패널, 청년패널, 고용패널 학술대회 등이 매년 개최되고 있습니다. 종단데이터 분석을 위한 상용 통계프로그램 중에서 가장 강력한 Mplus를 활용한 주요 분석방법으로 구조방정식에 기반한 횡단연구(다변량분석, LCA, IRT, 다층모형, 조절된 매개모형)와 종단연구(고차LGCM, PPM, 고차GMM) 분석기법 등이 있습니다. ■ 참가자 준비사항- (줌용) 실습용 개인 노트북(컴퓨터), 기술통계를 위한 SPSS 또는 jamovi, JASP(권장)- 권장사항: Mplus 프로그램 사전 설치 및 매뉴얼 검토, 참고문헌 검토(프로그램 사전 배부 예정)  ■ 특강 개요 및 세부 내용(수강생과 조율가능) <div class="table-wrap"><table data-ke-type="table" data-ke-align="alignLeft" style="width: 100%;" border="1"><tbody><tr><td>차시</td><td>1일 차 교육내용 개요</td><td>비고</td></tr><tr><td>1,2 차시</td><td>교육종단연구소개: 교육종단연구 자료구조와 주요 변인(연구주제/연구문제 도출) 통계 및 연구방법론 핵심개념 점검</td><td>강의</td></tr><tr><td>3차시</td><td>교육종단연구 데이터 소개 및 구조 설명, 사전처리, 교육종단연구 학술대회 소개</td><td>실습</td></tr><tr><td>4 차시</td><td>Mplus 통계프로그램 코딩 및 Syntax/Command language 소개</td><td>실습</td></tr></tbody></table></div> <div class="table-wrap"><table data-ke-type="table" data-ke-align="alignLeft" style="width: 100%;" border="1"><tbody><tr><td>차시</td><td>세부 교육내용</td><td>비고</td></tr><tr><td>1,2 차시</td><td>교육종단연구(패널) 학술대회 및 종단데이터 특징 소개(IRB면제, 변수 측정 신뢰도와 타당도, 대규모 데이터 – 이차데이터 변수내에서 연구주제 선정) 출판목표 SSCI 저널 찾기: S2Journal ※ 연구과정: 기관별 패널(종단)연구 공고→연구계획서→자료제공 및 설명회→논문제출→논문발표 및 피드백→해당 학회/기관 저널출판 1. 교육종단연구: 한국교육종단대회, 경기교육종단대회, 부산교육종단대회, 서울교육종단대회, 대구교육종단대회) 2. 패널연구: 아동패널, 어린이·청소년 행복지수패널, 한국아동청소년 패널, 한국교육고용패널, 청년패널, 장학패널, 게임패널, 학업중단 청소년패널, 한국복지패널, 다문화청소년패널, 노동패널... 3. 국가수준 학업성취도 평가 학술연구 공모, 진로교육현황조사, 지방교육재정알리미, 학교알리미... ◦ 구조방정식 통계분석 주요개념 정리/점검 1. 가설검증: P-value(유의수준, 1종오류), 표준오차, bootstrapping... 다층데이터구조(ICC), Centering 방법과 해석, 베이즈 정리와 사후확률(늑대와 소년, 3할 3푼타자 세 번째 타석)... 구인 타당도와 신뢰도(CR/AVE), 확인적 요인분석, 측정동일성 점검... 2. 자유도(degree of freedom): 인절미, 쑥떡, 가래떡 n-1(표본) 3. 확률(probability)과 가능도(likelihood) 그리고 최대우도추정(likelihood maximization)...</td><td>강의</td></tr><tr><td>3차시</td><td>◦ 경기종단연구 소개 및 구조 설명, 데이터 사전처리 ◦ 통계프로그램 별 기본 기능 및 특징 소개(SPSS, JASP, Jamovi, Mplus)</td><td>실습</td></tr><tr><td>4 차시</td><td>◦ Mplus 매뉴얼 및 기본 명령어, syntax 소개 및 실습 ◦ Mplus LANGUAGE와 기본구조 기능/특성 1. TITLE COMMAND 2. DATA COMMAND 3. VARIABLE COMMAND 4. DEFINE COMMAND 5. ANALYSIS COMMAND 6. MODEL COMMAND 7. OUTPUT COMMAND 8. SAVEDATA COMMAND 9. PLOT COMMAND 10. MONTECARLO COMMAND</td><td>실습</td></tr></tbody></table></div> <div class="table-wrap"><table data-ke-type="table" data-ke-align="alignLeft" style="width: 100%;" border="1"><tbody><tr><td>차시</td><td>2일차 교육내용 개요</td><td>비고</td></tr><tr><td>1 차시</td><td>종단연구방법론(고차 잠재성장모형, 병행처리모형, 성장혼합모형) 설명</td><td>강의</td></tr><tr><td>2,3 차시</td><td>고차 잠재성장모형, 성장혼합모형 Mplus 코딩 및 Syntax 분석 실습 분석 결과 해석 및 논문에 보고 형식</td><td>실습</td></tr><tr><td>4차시</td><td>SSCI 저널 논문 투고과정, 영어 논문작성 및 revision 유의사항</td><td>강의</td></tr></tbody></table></div>   <div class="figure-file" data-ke-type="file" data-file-src="https://t1.daumcdn.net/cafeattach/1SRCs/76bdebbaeaafd4d731ae606a6ea4715511372d60?download" data-file-name="교육종단연구 강의안(전남대 오영교)1,2일차 (1)_isreview072324.pdf" data-file-size="131202" data-mimetype="application/pdf" data-ke-align="alignCenter"><a href='javascript:fileFilterViewer("https://t1.daumcdn.net/cafeattach/1SRCs/76bdebbaeaafd4d731ae606a6ea4715511372d60?download", "/cafeattach/1SRCs/76bdebbaeaafd4d731ae606a6ea4715511372d60", "교육종단연구 강의안(전남대 오영교)1,2일차 (1)_isreview072324.pdf", "grpid%3D1SRCs%26fldid%3DjyQJ%26dataid%3D88%26fileid%3D1%26regdt%3D20240724065431&url=https%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fcafeattach%2F1SRCs%2F76bdebbaeaafd4d731ae606a6ea4715511372d60")'><div class="image"></div><div class="desc"><div class="filename">교육종단연구 강의안(전남대 오영교)1,2일차 (1)_isreview072324.pdf</div><div class="size">128.13KB</div></div></a></div>  2024년 8월~9월 국내 최고의 강사진을 모시고 사회네트워크 분석, 잠재계층 분석/잠재프로파일 분석, Difference in Difference 및 경향점수 매칭, 문항반응이론, 교육종단연구등의 고급통계 특강을 개최 합니다. 또한 요즘 많은 대학원생들과 연구자, 교수님들이 관심있는 생성형 AI 연구 활용 방법 강의를 개최합니다. 연구자를 위한 Chatgpt 활용과 자연어처리 기초, 교육분야 프롬프트 엔지니어링, 텍스트 분석을 위한 파이썬 기초 핵심 특강, 논문 데이터 수집, 파이썬 데이터 분석과 시각화, 텍스트 분석과 자연처리, 언어네트워크 분석 특강 등 입니다. 국내최고의 교수님들이 강의하는 고급통계 특강과 최근 관심이 많은 생성형 AI 연구 활용 특강을 통해 생산적인 연구자가 되시길 바랍니다.  참가신청 및 등록방법● 다음을 클릭하시거나 인터넷 주소창에 다음 주소를 복사해 신청해주시기 바랍니다.<a href="https://naver.me/583MuT6H" target="_top" class="ke-link">https://naver.me/583MuT6H</a>  <div class="figure-img" data-ke-type="image" data-ke-style="alignCenter" data-ke-mobilestyle="widthOrigin"><img src="https://t1.daumcdn.net/cafeattach/1SRCs/d9b1980a7bff1f1b9b0482f671ea696a03e9f04b" class="txc-image" data-img-src="https://t1.daumcdn.net/cafeattach/1SRCs/d9b1980a7bff1f1b9b0482f671ea696a03e9f04b" data-origin-width="5197" data-origin-height="7087"></div>    고급통계 및 생성형AI 활용특강 개최   워크숍 프로그램 ▶ 특강 일정<div class="table-wrap"><table data-ke-type="table" data-ke-align="alignLeft" style="width: 100%;" border="1"><tbody><tr><td>요일</td><td>강의명</td></tr><tr><td>8.19.(월)</td><td>김종민 교수 사회네트워크분석 (Social Network Analysis)</td></tr><tr><td>8.21.(수)</td><td>정혜원 교수 잠재계층분석, 잠재프로파일 분석</td></tr><tr><td>8.22.(목)</td><td>정혜경 교수 인과효과추정 기초와 이중차분법(Difference in Difference)</td></tr><tr><td>8.23.(금)</td><td>정혜경 교수 인과효과 추정(경향점수매칭: Propensity Score Analysis)</td></tr><tr><td>8.25.(일)</td><td>이용상 교수 문항반응이론(Item Response Theory)</td></tr><tr><td>8.30.(금)</td><td>임성국 교수 연구자를 위한 ChatGPT 활용과 자연어 처리 기초</td></tr><tr><td>9.7.(토)</td><td>송은정 교수 교육 분야 프롬프트 엔지니어링</td></tr><tr><td>9.28.(토)</td><td>길완제 교수 텍스트 분석을 위한 파이썬 기초 핵심 특강</td></tr><tr><td>10.5.(토)</td><td>길완제 교수 논문 데이터 수집 특강</td></tr><tr><td>10.6.(일)</td><td>길완제 교수 파이썬 데이터 분석과 시각화 특강 </td></tr><tr><td>10.12.(토)</td><td>길완제 교수 텍스트 분석과 자연어처리 특강 </td></tr><tr><td>10.13.(일)</td><td>길완제 교수 언어네트워크 분석 특강</td></tr><tr><td>10.19.(토)</td><td>오영교 교수 교육종단연구 기초</td></tr><tr><td>10.20.(일)</td><td>오영교 교수 교육종단연구 적용</td></tr></tbody></table></div>▶시간: 오후 1시 ~ 오후5시 (각 4시간)  참가신청 및 등록방법● 다음을 클릭하시거나 인터넷 주소창에 다음 주소를 복사해 신청해주시기 바랍니다.<a href="https://naver.me/583MuT6H" target="_top" class="ke-link">https://naver.me/583MuT6H</a>● 참가비(교재비 포함):- 4시간 강의 14과목: 온라인 1일:10만원, 2일:18만원, 4일:32만원, 8일:56만원, 14일: 84만원▪ 계좌번호: 국민은행 501001-04-391822 ▪ 예금주: 교육통계연구소 ● 연구비 처리 및 계산서 발급 가능- 워크샵 스텝 연락처: 메일 주소 (<a style="color: #0070d1;" href="mailto:001447@naver.com" target="_top" class="ke-link">001447@naver.com</a>) 환불기준<div class="table-wrap"><table data-ke-type="table" data-ke-align="alignLeft" style="width: 100%;" border="1"><tbody><tr><td>수강취소 시기</td><td>환불액</td></tr><tr><td>특강 4일 전</td><td>100% 환불</td></tr><tr><td>특강 3일 이내</td><td>80% 환불</td></tr><tr><td>특강 당일</td><td>환불 불가</td></tr></tbody></table></div> 접수 세부사항, 기타 자료 및 질문 카페 참조SCI SSCI 논문 작성법 카페: <a href="http://cafe.daum.net/researcharticle" target="_top" class="ke-link">http://cafe.daum.net/researcharticle</a>질적연구 쳬계적문헌고찰 카페: <a href="http://cafe.daum.net/QUALITATIVEMETHOD" target="_top" class="ke-link">http://cafe.daum.net/QUALITATIVEMETHOD</a>페이스북: <a href="https://www.facebook.com/researchsynthesis" target="_top" class="ke-link">https://www.facebook.com/researchsynthesis</a>네이버 블로그: <a href="https://blog.naver.com/9065031" target="_top" class="ke-link">https://blog.naver.com/9065031</a> 교육통계연구소