이 연구에서는 데이터 마이닝 기법의 하나인 랜덤 포레스트(random forest, 이하 RF)를 활용하여 높은 교사효능감을 예측하는 주요 영향요인을 분석하고, 이러한 영향요인이 성별에 따라 달리 나타나는지를 밝힘으로써 교사효능감의 제고에 효과적으로 기여할 수 있는 정책을 마련하기 위한 기초 자료를 제공하고자 하였다. 이를 위해 OECD의 2주기 교수-학습 국제조사(Teaching and Learning International Survey) 자료(2013년 조사)를 사용하였다. 연구 대상은 여자 1,802명, 남자 787명이었다. 다중공선성 문제와 자유도의 제약에서 자유로운 RF의 장점을 살려, 교사 수준의 311개 문항, 학교장 수준의 263개 문항을 설명변수로 사용하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, ‘대상학급에서의 수업 실제(교수·학습 활동, 문제 행동, 학생 학습 평가)’, ‘교사가 참여한 전문성 개발의 긍정적 영향’, ‘직무 만족도’, ‘교사가 받은 피드백으로 인한 긍정적 변화’가 남녀 교사 모두의 교사효능감에 있어 주요한 요인으로 작용하였다. 둘째, 남녀 교사에게 공통적으로 주요하게 작용한 요인 내에서도 문항 수준에서는 남녀 교사 간 공통점과 차이점이 존재했다. 참고로, 이러한 연구 결과는 RF를 활용함으로써 문항 수준의 설명변수가 종속변수에 미치는 영향을 파악할 수 있기 때문에 발견할 수 있었던 결과였다. 이러한 결과를 바탕으로 교사효능감 제고를 위한 정책적 시사점을 제시하였다.
본 논문은 데이터 마이닝 기법의 하나인 랜덤 포레스트를 활용하여 높은 교사효능감을 예측하는 주요 영향요인을 분석하고, 영향요인이 성별에 따라 달리 나타나는지를 밝히고자 하였다. 교사효능감의 제고에 효과적으로 기여할 수 있는 정책을 마련하기 위한 기초 자료를 제공하기 위하여 OECD의 2주기 교수-학습 국제조사 자료를 활용하였다.