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위와 관련하여 둘째, 학교 소재지를 비롯한 지역 관련 변수들이 다수 선택되었다(BYS27020, F1S01002, F2S01002). 이는 학생들의 교육경험이 지역별로 달라질 수 있다는 점에서 이해 가능하다. 그러나 지역 코드를 살펴볼 때 지방자치단체의 유형에 따른 규칙성은 발견하기 어려웠다. 예컨대, ○○광역시 및 □□□도의 경우 Elastic Net에서의 계수 추정량이 각각 –0.812 및 –1.157로 과학 심화과목 선택에 상당히 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났는가 하면, △△△도의 경우 계수 추정량이 +0.058로 약간이나마 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다(BYS27020). 이는 학생들이 수능에서 과학 심화과목을 선택하는데 있어 지역별 차이가 분명히 개입하지만, 이는 단순히 지방자치단체의 유형이나 규모라고 보기 어려움을 의미한다고 생각된다. 이에 영향을 미치는 지역별 특성은 본 연구에서 온전히 파악하기 어렵고 추후에 보다 자세한 조사가 이루어질 필요가 있다. 상술하였던 학교행정가(BYAID) 및 담임교사(BYTID)의 영향은 이러한 지역별 차이를 감안한 이후에 보다 명확히 밝혀질 수 있을 것이다.
학생들의 교육경험은 지역별로 달라질 수 있는데, 이는 학생들이 수능에서 과학 심화과목을 선택하는데 지역벽 차이가 개입 하고, 이는 단순한 지자체의 유형이나 규모라고 보기 어려우며, 학교행정가 및 담임교사의 영향은 지역별 차이를 감안한 이후 보다 명백히 밝혀질 것이다.