This study aims to extend the multi-group latent profile approach proposed by Morin et al. (2016) to a multilevel context and to provide an illustration with real-world data. Specifically, multilevel multiple-group latent profile analysis (MMLPA) models were fitted following seven steps to classify students according to their perception of instructional practices in science classrooms and to compare the latent profiles of two countries using Korean and Japanese data from the Programme for International Student Assessment (PISA) 2015. The results are as follows. First, multilevel latent profile analysis models fit better than single-level models. Second, configurational and structural similarity were satisfied for both countries in the second and third steps, and the four-profile solution had the best fit. Third, the means, variances, and distributions of latent profiles and their relationships to the predictors were similar for both countries, indicating that the differences across latent profiles could be attributed to the educational context of each country. The study results show that MMLPA can provide latent profile probabilities accounting for clustered data where students are nested within a school, enabling the international comparison of the characteristics of latent profiles for Korea and Japan.
이 연구에서는 Morin et al. (2016)에서 제시한 다집단 잠재 프로파일 접근법을 다층 모형으로 확장하고, 이를 실제 자료에 적용해보는 데 목적이 있다. 이 연구에서는 과학 수업 방식에 대한 학생들의 인식 유형을 구분하고 국가 간 비교하기 위하여, PISA 2015의 한국, 일본 자료를 활용하였다. 이를 위해 다층 다집단 잠재 프로파일 분석(MMLPA)을 7단계로 나누어 실시하였으며, 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 이 연구에서는 PISA 2015 예시 자료를 활용한 다층 자료 분석 시, 다층 잠재 프로파일이 단수준 잠재 프로파일보다 적합한 것으로 나타났다. 둘째, 두 번째와 세 번째 단계에서는 한국과 일본에서 다층 잠재 프로파일의 형태적 및 구조적 유사성이 충족되었으며 두 국가에서 가장 적합한 모형은 4개 잠재 프로파일로 나타났다. 이후, 4~7단계에서는 잠재 프로파일의 분산 및 분포, 예측변수와의 관계, 평균이 두 국가 간 동일한 지 살펴봄으로써, 잠재 프로파일 특성의 차이가 국가의 맥락에서 해석될 수 있는지를 확인하였다. 이 연구는 학생이 학교에 내재한 다층 자료의 특성을 반영한 잠재 프로파일을 도출하고, 이를 활용하여 국가 간 다층 잠재 프로파일의 특성을 비교할 수 있는 접근을 제안하였다는 점에서 의의가 있다.
I. Introduction Ⅱ. Theoretical background Ⅲ. Method Ⅳ. Results Ⅴ. Conclusion
