본 연구의 목적은 직무만족도와 관련 있는 교사 변수를 탐색하는 것이었다. 이를 위하여 경기교육종단연구(GEPS) 5차년도 자료의 중학교 교사 패널 자료를 활용하였다. 연구에 투입된 교사 관련 변수는 총 223개로, 수백 개의 변수를 한 모형에서 분석할 수 있는 기계학습 기법이 적절하다고 판단되었다. 기계학습 기법 중 벌점회귀모형인 elastic net은 변수 선택뿐만 아니라 자료의 다중공선성까지 고려하는 기법이다. 특히 본 연구는‘relevance count’를 활용하여 100번의 elastic net 중 33번 이상 뽑히는 변수를 정리하였다. 그 결과 총 29개 변수가 교사 직무만족도와 관련 있는 변수로 선택되었으며, GEPS의 기준에 따라 크게‘교사 사기(열의) 및 효능감’,‘현 학교 만족도’,‘학교 풍토 및 조직 문화’,‘공개수업에 대한 인식’,‘개인적 특성’,‘교육 정책에 대한 기대’의 6개 범주로 분류되었다.‘교사 사기(열의) 및 효능감’,‘현 학교 만족도’,‘학교 풍토 및 조직 문화’,‘개인적 특성’은 선행 연구에서 다뤄졌던 변수들이고,‘공개수업에 대한 인식’,‘교육 정책에 대한 기대’는 본 연구를 통해 새롭게 발견한 변수들이다. 본 연구 결과를 바탕으로 교사 만족도를 향상시키기 위한 교육정책의 방향성에 대하여 제언하였다.
본 연구는 직무만족도와 연관 있는 교사 변수를 탐색하는 것에 그 목적이 있다. 이를 위해 경기교육종단연구(GEPS) 5차년도 자료의 중학교 교사 패널 자료를 활용했다. 연구에 투입된 교사 관련 변수는 총 223개로, 수백 개의 변수를 한 모형에서 분석할 수 있는 기계학습 기법이 적절하다고 사료되었다.