본 연구는 수능 과학탐구 영역의 과목 선택을 주제로 삼고, 패널 데이터를 활용하였으며 교육 데이터 마이닝을 시도하였다는 점에서 새로운 시사점을 제공했다. 교육 데이터 마이닝을 통해 수능 과학 탐구 심화과목 선택 요인에 관한 다양한 변수들을 발견할 수 있었고, 패널 데이터 분석 시 벌점화 회귀 방법을 적용하였으며, 교육데이터 마이닝에서 결측치를 처리하는 방법에 대해 고찰할 지점을 제시하였다.
본 연구는 수능 과학탐구 영역의 과목 선택을 주제로 삼았다는 점, 과학교육 연구를 위해 패널 데이터를 활용하였다는 점, 교육 데이터 마이닝을 시도하였다는 점 등에서 몇 가지의 새로운 시사점들을 제공할 수 있을 것이다. 첫째, 의도하였던 바와 같이 교육 데이터 마이닝을 통해 수능 과학탐구 영역에서의 심화과목 선택 요인에 관하여 기존 연구에서는 직접적으로 언급되지 않았던 다양한 변수들을 발견 및 선택할 수 있었다. 이는 교육학 연구에 적용할 수 있는 새로운 방법론으로서 데이터 마이닝을 고려할 수 있다는 전망들을 지지한다. 둘째, 벌점화 회귀를 통해 패널 데이터를 분석함에 있어서 일부 선행 연구에서 사용하였던 LASSO도 유용하다고 할 수 있지만 Elastic Net 등 변수들 간의 상관관계를 고려할 수 있는 기법을 활용하는 것이 권장된다. 상술하였듯이 Group LASSO 등을 통해 상관관계가 있는 변수들을 유지하는 것도 가능하지만, 이는 어느 정도 사전 지식을 요구한다는 점에서 데이터로부터 기존에 알지 못하던 상관(혹은 인과)관계를 발견하고자 하는 데이터 마이닝의 장점이 다소 퇴색되는 면이 있다고도 할 수 있다. 교육 데이터 마이닝 연구에서는 본고에서와 같이 여러 가지 벌점화 회귀 방법을 적용한 후에 이를 비교하여 보고한다면 더욱 좋을 것이다. 셋째, 국내에서 패널 데이터를 중심으로 점차적으로 시도되고 있는 교육데이터 마이닝에 있어서 결측치를 처리하는 방법을 보다 깊이 고찰해보아야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 다중 대치 이후에 벌점화된 로지스틱 회귀를 통한 변수 선택을 시도하고 그 결과를 보고하였는데, 이는 국내 사회과학 관련 연구에서 드물었던 형식이라고 생각된다.