한편 본 연구에서는 다음과 같은 두 가지 측면을 고려하여 연구 방법으로서 데이터마이닝을 사용하고자 하였다. 첫째는 수능 과학탐구 영역에서 심화과목 선택에 대하여 조사하고자 하는 연구 주제의 특성상 기존에 그와 관련한 이론화 작업이 충분히 이루어지지 않은 것으로 보인다는 점이다. 둘째는 KEEPⅠ의 수능 데이터를 각 년도 조사와 결합할 경우 이는 일종의 고차원 대용량 데이터가 된다는 점이다. 이러한 점들을 고려할 때, 사전 지식을 되도록 배제하고 대용량 데이터로부터 자료에 존재하는 패턴과 규칙을 발견하여 이를 통계적으로 모형화하는 데이터 마이닝의 관점(박창이․김용대․김진석․송종우․최호식, 2015)을 도입하는 것이 적절하다고 판단하였다. 기존에 이론적 측면에서 간과되거나 모형 생성 과정에서 고려되지 않았던 새로운 변수들을 발견 할 수 있다는 점에서, 데이터 마이닝은 매우 다양한 변인들이 개입할 것으로 생각되는 실제 세계의 교육적 현상들을 분석할 때 유용하게 사용될 수 있는 것이다. 특히 국내에서는 패널 데이터를 기반으로 그러한 연구들이 점차 이루어지고 있는 상황이다(e.g. 유진은, 2016; 이혜주․정의현, 2016). 그런데 여기서 데이터 마이닝 결과 자체만을 그대로 제시하는 것은 추후의 학술적이고 이론적인 논의의 토대가 되기 어려울 수 있다는 한계점이 문제가 될 수 있다. 그러므로 데이터 마이닝 작업 이후에는 그에 관한 자세한 고찰이 뒤따라야 하는 것이 사실이다. 이에 본 연구에서 설정한 연구 문제는 다음과 같다.
데이터마이닝 방법으로 연구를 진행했다. 데이터마이닝은 다양한 변인을 분석하는 데 유용하지만, 데이터마이닝 결과 자체만을 제시하는 것은 추후 논의의 토대가 되기 어렵다. 따라서 데이터마이닝 작업 후 그에 대한 자세한 고찰이 필요하다.