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평생교육은 교육평등성에 기초하여 시작되었다. 따라서 평생교육 참여 자체의 불평등성이 심해지는 것은 평생교육의 연구와 실천에서 중요한 주제가 된다. 한국의 경우 평생교육 참여율은 40% 정도이며, 평생교육에 참여하지 않는 비율이 높은 것으로 나타나고 있다. 이에 관련 연구들이 수행되고 있으나, 평생교육 참여 자체는 평등하지만 다른 어떤 요인에 의해서 차이가 발생된다는 가정에서 연구가 진행되고 있다. 즉, 평생교육 참여 차이를 연구하면서 통계적 가정은 정규성을 기준으로 하였다. 그러나 평생교육 참여가 편포되었고 그것이 사회적으로 일반적인 현상이라면 이를 연구하기 위한 통계적 가정은 정규성이 아니라 비정규성을 가정하고 연구가 수행되어야 한다. 이런 비정규성의 연구는 최근 멱함수 연구로 등장하여, 물리학, 사회학, 정보학, 정치학, 교육학 등 다양한 영역에서 시도되고 있다. 이에 본 연구에서는 평생교육 참여가 멱함수 분포를 따르는지를 실증적으로 분석하는 것을 연구목적으로 설정하였다. 연구목적을 달성하기 위하여 연구문제를 다음의 두 가지로 설정하였다. 연구문제1: 평생학습 참여의 멱함수 분포에 대한 시각적 검증 결과는 어떠한가? 연구문제2: 평생학습 참여의 멱함수 분포에 대한 통계적 검증 결과는 어떠한가? 연구문제를 해결하기 위하여 2016년 한국 성인의 평생학습실태조사자료를 활용하여 평생교육 참여시간을 분석하였다. 구체적으로 Zipf 분포의 시각적 멱함수 분석과 수치적 멱함수 분석을 실시하였다. 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 형식교육과 비형식교육 참여시간 모두 멱함수 분포를 보이는 것으로 나타났다. 둘째, 형식교육 참여시간이 비형식교육 참여시간보다 더 강한 멱함수 분포를 보였다. 이에 기초하여 평생교육 참여에 대한 논의와 시사점을 제공하였다.
Lifelong education was started based on the equality. Therefore, the increase of the unequality of participation on lifelong education become an important issue in the research and practice of lifelong education. In Korea, the national rate of participation on lifelong education was about 40% and the rate of non-participation was higher than the expected. These phenomena facilitated some studies. But these studies had been based on the hypothesis that the participation is equal itself and just a few factors make the unequality. So these quantitative studies accepted the normality of the participation as a statistical hypothesis. But if the participation is unequal, then the studies should be performed based on the non-normality. Recently, power-law studies on non-normality were spreaded out sociology, information and journalism, politics, economics, education, and so on. So it has been necessary and possible to test whether the participation is normal or not. The purpose of this study is to test whether the participation is the power-law distribution or not. And there were 2 research questions: First, how is the visual(graphic) test of the participation? second, how is the statistical test of the participation? For the questions, the data of 2016 National Lifelong Learning Survey provided by Korea Education Development Institute(KEDI) were used. According to the procedures of power-law analyses, based on Zipf distribution, the tests were performed. The results are as follows: First, the participation to formal and nonformal education were all power-law distributions. Second, formal education showed stronger power-law distribution than nonformal. Based on these results, implications and limits of this study were discussed.
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Participation in lifelong learning, Participation time, Power-law distribution, Formal education, Non-formal education
