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본 연구는 기계학습적 접근법인 LASSO 기법을 우리나라 TIMSS 2011 중학교 2학년 자료에 적용하였다. TIMSS의 100개의 설명변수를 모형에 모두 투입하여 22개 변수를 선택하였을때, 이 모형의 예측정확도는 약 80%였다. 학생의 수학적 자기효능감, 수학에 대한 태도, 어머니의 교육 수준, 그리고 가정 보유 장서 수와 같은 가정의 교육자원 변수가 학생의 수학 성취수준에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 이는 기존 연구 결과와 일치하였다. 본 연구에서 학생의 수학 성취수준과 관련과 있다고 새롭게 탐색된 변수로 수학숙제 시간, 학생의 과학적 자기효능감, 과학숙제 부여 빈도 등이 있었다. 연구 함의 및 향후 연구 주제 또한 논의되었다.
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유진은 / 2016 / 데이터 마이닝 기법을 통한 교육 패널데이터 분석: 벌점회귀모형과 KYPS 자료 / 아시아교육연구 17(3):1~19
Zhu, Y. / 2012 / Homework and mathematics achievement in Hong Kong : Evidence from the TIMSS 2003 / International Journal of Science and Mathematics Education 10:907~925
Azina, I. N. / 2012 / Student factors and mathematics achievement : Evidence from TIMSS 2007. Eurasia Journal of Mathematics / Science & Technology Education 8 : 249 ~ 25
Breiman, L. / 1996 / Bagging predictors / Machine Learning 26 : 123 ~ 140
Cheng, Q. / 2014 / Quality mathematics instructional practices contributing to student achievements in five high-achieving Asian education systems : An analysis using TIMSS 2
Zhu, Y. / 2012 / Homework and mathematics achievement in Hong Kong : Evidence from the TIMSS 2003 / International Journal of Science and Mathematics Education 10:907~925
Azina, I. N. / 2012 / Student factors and mathematics achievement : Evidence from TIMSS 2007. Eurasia Journal of Mathematics / Science & Technology Education 8 : 249 ~ 25
Breiman, L. / 1996 / Bagging predictors / Machine Learning 26 : 123 ~ 140
Cheng, Q. / 2014 / Quality mathematics instructional practices contributing to student achievements in five high-achieving Asian education systems : An analysis using TIMSS 2
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