2009년부터 교육과학기술부는 교육격차 해소와 학력 향상을 위해 ‘학력향상 중점학교’지원 정책을 도입하였다. 학력향상 중점학교 정책은 책무성을 강조한다는 점에서 미국의 NCLB(No Child Left Behind)와 유사하지만, NCLB 정책이 수월성을 목표를 하는 반면 학력향상 ...

2009년부터 교육과학기술부는 교육격차 해소와 학력 향상을 위해 ‘학력향상 중점학교’지원 정책을 도입하였다. 학력향상 중점학교 정책은 책무성을 강조한다는 점에서 미국의 NCLB(No Child Left Behind)와 유사하지만, NCLB 정책이 수월성을 목표를 하는 반면 학력향상 중점학교 정책은 성과지표를 기초학력 미달 학생을 직접 대상으로 하는 정책이라는 점에서는 분명한 차이가 존재한다. 교육당국은 학력향상 중점학교 선정 기준을 미리 정하고, 특정 학교의 기초학력 미달 학생 비중이 이 기준을 초과하는 경우 해당 학교를 학력향상 중점학교로 지정하였다. 정책당국은 학력향상 중점학교로 지정된 학교에 컨설팅 및 재정적 지원을 통해 기초학력 미달 학생 감소를 위한 노력을 할 것을 요구하였다.
본 논문의 주요 연구문제는 다음과 같다. 첫째, 학력향상 중점학교 정책은 학력 미달학교의 학업성취도를 개선하는 효과가 있었는가? 해당 정책으로 인해 학교가 변화하여 학생들의 학업성취도를 지속적으로 개선할 수 있는가에 관한 질문이다. 둘째, 이러한 효과가 있었다면 어떤 통로를 통하여 이러한 효과가 발생하게 되었는가? 이러한 연구문제에 대한 답은 학력향상 중점학교 정책이 기초학력 미달 학생에 미친 인과적 효과(causal effect)를 추정함으로써 얻을 수 있다.
지금까지 교육정책의 효과성에 관한 많은 실증분석 연구가 있었지만, 교육정책이 학생들의 학업성취도에 인과적 영향을 미쳤는지에 대해서는 그 결과가 분명하지 않다(Card and Krueger(1996), Betts(1995), Hanushek(1996) 참조). 그 이유는 교육정책의 경우 정책수혜 대상에 대한 적절한 대조군을 구성하기가 어려워 정책과 성과지표간의 추정된 상관관계를 인과관계로 해석하기 힘들기 때문이었다. 예컨대 미국의 NCLB의 경우 연방정부 수준의 정책이기 때문에 통제군 구성이 매우 어려워 전반적인 정책 효과성에 대한 신뢰성 있는 연구결과를 찾기 힘들었다(Hanushek and Raymond (2004)). Rouse et al.(2007), Chiang(2009)과 Wei(2012) 정도의 연구가 NCLB의 인과적 효과를 보고하고 있으나 주로 특정한 주(Florida) 혹은 특정 집단(장애아동)에 한정된 효과만을 보고하고 있을 뿐 전국 단위의 효과성에 대해서는 아직 규명되어 있지 않은 상태이다.
본 연구에서는 한국의 학력향상 중점학교 정책의 인과적 효과를 추정하기 위해서 학력향상 중점학교 정책의 특이한 정책 설계를 식별전략으로 이용하려고 한다. 학력향상 중점학교 정책의 경우, 전년도 기초학력 미달 학생 비중이 일정수준 이상인 경우 예외 없이 학력향상 중점학교로 지정되기 때문에 정책대상 학교 선정에 있어 불연속이 발생한다는 점에 착안하였다. 이를 바탕으로 반모수적 회귀불연속설계를 이용하여 학력향상 중점학교 정책의 인과적 정책효과를 추정고자 한다. 정책의 성과평가의 기본이 되는 학생들의 학업성취도의 측정오류를 최소화하기 위해서 한국교육과정평가원의 전국 단위의 학업성취도평가 전수 조사 중 2009년, 2010년 중학생 3학년 자료를 활용할 예정이다.

본 논문은 기존연구에 다음과 같이 4가지 측면에서 공헌을 할 것으로 기대한다. 첫째, 책무성에 기초한 한국의 기초학력보장 정책의 인과적 효과에 관한 첫 번째 학술적 연구라는 점에서 기존의 교육정책 효과성 문헌에 공헌이 있다. 기존의 연구들은 자료의 제약으로 인 ...

본 논문은 기존연구에 다음과 같이 4가지 측면에서 공헌을 할 것으로 기대한다. 첫째, 책무성에 기초한 한국의 기초학력보장 정책의 인과적 효과에 관한 첫 번째 학술적 연구라는 점에서 기존의 교육정책 효과성 문헌에 공헌이 있다. 기존의 연구들은 자료의 제약으로 인해 보고서 수준에서 논의에 그치고 있는 한계가 있었다(전효선 외(2010)). 본 논문은 정책의 인과적 관계를 식별할 수 있는 가정과 정책효과가 영향을 줄 수 있는 대상을 명확히 하고, 그 효과를 계량화 한다는 점에서 기존 연구와 차이가 있다. 둘째, 본 연구는 책무성에 기초한 교육정책의 성과지표 설정의 유의성과 효과성에 대한 시사점을 제공해준다는 점에서 공헌이 있다. 기존연구들이 주로 NCLB의 수월성 기준이 가져올 수 있는 문제점들을 지적을 했지만, 수월성 기준이 아닌 다른 기준으로 책무성에 기초한 교육정책을 수행했을 경우의 효과성에 대해서는 답을 하지 못했다. 하지만, 본 연구는 NCLB와는 다르게 성과지표를 미달학생 비중으로 설정하고 한국의 기초학력보장 정책의 효과성을 추정함으로써 수월성 기준 외에 다른 성과지표 설정이 책무성을 강조한 교육정책의 효과를 제시한다는 점에서 기존연구들과 차이점이 있다. 셋째, 본 연구와 유사한 연구, 특히 Chiang(2009)의 연구가 제한적인 모수적 모형을 이용한 반면, 본 연구는 모수적 제한이 최소화된 반모수 모형 추정치를 제시함으로써 가정과 모형에 좀 더 강건한 정책효과에 대한 추정치를 제시할 수 있다는 점에서 공헌이 있다. 마지막으로, 학교, 학부모, 학생 수준의 변인을 이용해 학력향상 중점학교의 정책효과가 발생하게 된 기제를 규명할 수 있게 된다는 점이 기존연구와의 차이점이다.

본 논문의 다음과 같이 두 개의 연구문제를 제시하고 있다. 첫째, 학력향상 중점학교 정책이 학력 미달 학교를 변화시켜 학생들의 학업성취도를 지속적으로 제고할 수 있는가? 둘째, 이러한 효과가 있었다면 어떤 메카니즘을 통해서 발생하게 되었는가? 이러한 연구문제 ...

본 논문의 다음과 같이 두 개의 연구문제를 제시하고 있다. 첫째, 학력향상 중점학교 정책이 학력 미달 학교를 변화시켜 학생들의 학업성취도를 지속적으로 제고할 수 있는가? 둘째, 이러한 효과가 있었다면 어떤 메카니즘을 통해서 발생하게 되었는가? 이러한 연구문제에 답을 하기 위해 본 연구에서는 학력향상 중점학교 정책이 기초학력 미달 학생에 미친 인과적 효과(causal effect)를 추정하고자 한다.
인과적 효과를 추정하기 위해서 본 연구에서는 시행된 전국단위의 학업성취도 평가에서 기초학력 미달학생 비중이 일정 수준 이상인 경우 예외 없이 학력향상 중점학교의 정책대상이 된다는 회귀불연속설계를 이용하였다. 좀 더 구체적으로는 전국단위의 학업성취도 평가에서 기초학력 미달 학생 비중이 20%를 넘는 학교는 반드시 정책 대상이기 때문에 정책 배정 규칙에 있어 불연속이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 정책 배정에 있어서의 불연속성을 이용하여 기초학력 미달 학생 20% 근처에서의 정책효과를 추정함으로써, 학력향상 중점학교의 인과적 효과를 식별하고자 한다(Angrist and Lavy(1999), van Der Klaauw(1997, 2002), Chiang(2009)). 방법론 상 위의 연구들과의 차이는 Hahn et al.(2001)이 제시한 반모수 추정방법인 국지다항회귀분석 모형(local polynomial regression)을 이용하여 기존의 모수적 모형에 기초한 추정모형보다는 함수형태에 대하여 제약이 약한 모형을 사용하여 통계적으로 좀 더 강건한 정책효과를 얻고자 한다.
좀 더 구체적으로는 다음과 같은 4개의 모형을 추정할 계획이다. (1) 미달학생 비중이 20%가 되지 않음에도 불구하고 학력향상 중점학교 대상이 된 학교를 제외한 표본을 이용하여 SRDD(sharp RDD), (2) 제한되지 않은 표본을 이용한 FRDD(fuzzy RDD), (3) 미달학생 비중 중 학교의 특성으로 설명되지 않는 부분만을 이용하여 FRDD, (4) 경계선 근처에서 정책 대상 학교의 학생, 학부모, 교사, 학교장의 참여도와 같은 변수가 정책 미참여 학교와의 비교.
이러한 4가지 추정을 통해 전체 수혜 학교에 대한 효과는 아니지만, 정책 기준선 근방에서의 인과적 효과를 추정할 수 있을 것이다. 이러한 추정결과는 본 논문이 제기했던 학력향상 중점학교의 정책 효과성을 규명해줄 것이다. 더 나아가 정책이 효과가 있다면 이러한 효과가 학교장 혹은 교사가 변해서인지, 학부모의 학교 참여가 늘어서인지, 아니면 학생의 노력 혹은 사교육이 변해서있는지에 관해서 밝혀줄 것이다.
위 추정치의 간강성(robustness)을 검정하기 위해 다음과 같은 보조적인 추정을 통해 정책 효과의 강건성을 확인할 계획이다, 첫째, van der Klaauw(2008), McEwan and Urquiola(2005)과 같이 관측 및 비교 가능한 학교특성을 정책 경계선 근처에서 비교하여 RDD 추정치의 강건성을 점검할 것이다. RDD는 정책 기준선 왼쪽에 있는 학교와 오른쪽에 있는 학교가 유사한 학교임을 전제하고 있다. 따라서 기준선 근처의 학교들의 특성들을 비교해서 통계적으로 유의한 차이가 없는지 확인함으로써 RDD의 기본 가정들이 만족되고 있는지 확인할 수 있다. 둘째, 동일한 추정을 2008년 학업성취 결과에도 적용하여 정책 기준선 근처에서 차이가 발생했었는지를 확인하면 RDD 추정치의 강건성을 확인할 수 있다. 2010년에 발견된 학업성취도의 변화가 원래 2008년에도 있었던 것이라면, 2009년의 정책 수혜는 오류 혹은 1기간 충격에 의한 것이었다고 볼 수 있다. 그게 아니라, 정책 기준선 근처에서 2008년에는 큰 차이가 없었으나, 2010년에 차이가 발생한 것이라면 RDD 추정치는 2009년 정책 개입으로 인한 인과적 결과라고 볼 수 있다.