메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김영식 (경남대학교) 이은정 (충남대학교) 주현준 (대구교육대학교)
저널정보
이화여자대학교 교육과학연구소 교육과학연구 교육과학연구 제50집 제4호
발행연도
2019.12
수록면
233 - 255 (23page)
DOI
10.15854/jes.2019.12.50.4.233

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구는 대학 수시 전형 입학생들의 특성을 탐색적으로 확인하기 위하여 ‘입학한 대학에의 수시 입학 여부’ 및 ‘2015년 중앙일보 대학평가 기준 상위 30위권 대학으로의 수시 입학 여부’를 반응변수로 하여 이를 예측하는 설명변수를 탐색적으로 확인하였다. 이를 위해 본 연구는 한국교육고용패널 I 중학교 3학년 코호트의 4-12차년도 자료를 활용하여, 해당 코호트가 대학에 진학하기 시작한 2008년부터 2015년 사이의 대학 신입생 수시입학 여부 변수를 최근 주목받고 있는 랜덤 포레스트 기법을 적용함으로써 대학생들의 수시 입학 및 소위 상위권 대학으로의 수시 입학을 예측하는 주요 변수들을 탐색하였다. 분석 결과, 예측성과 측면에서 랜덤 포레스트로부터 도출된 예측 모형이 적합한 모형임을 확인하였다. 다음으로 수시 입학 및 소위 상위권 대학 수시 입학에 영향을 주는 설명변수들의 중요도를 확인한 결과 ‘서울 4년제 대학 진학자수’, ‘수능 등급’, ‘고등학교 유형’, ‘학교 규모’, ‘혼자 학습하는 시간’ 등의 설명변수들의 예측력이 상대적으로 높게 나타났다. 본 연구는 수시 입학에 상대적으로 더 큰 예측력을 지니는 중요 설명변수를 탐색적으로 밝혀냄으로써, 향후 수시 전형의 개선 및 보완을 위한 정책적 판단에 의미있는 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
#수시 전형 #머신 러닝 #랜덤 포레스트 #한국교육고용패널 #Korean Type Early Decision Programs #machine Learning #random forest #KEEP

목차

요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 분석 대상 및 변수
Ⅳ. 분석 결과
V. 요약 및 결론
참고문헌
ABSTRACT

참고문헌 (27)

참고문헌 신청
강기수 / 2017 / 학생부종합전형에 관한 고등학교 교사의 인식 분석 / 인문사회과학연구 18(3):49~76 dbpia 교육인적자원부 / 2001 / 2003학년도 대학입학전형기본계획. (2001.8.31) google schola 김보경 / 2015 / 대입전형이 고등학교 교육과정 정상화에 미치는 영향 / 교육종합연구 13(1):93~119 google schola 김수연 / 2018 / 대입 수요자의 대학입학전형 인식유형 연구 / 입학전형연구 7:31~52 google schola 김영식 / 2019 / 머신러닝 기법을 활용한 사교육 참여 예측 모형 탐색 / 교육재정경제연구 28(3):29~52 dbpia

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

랜덤 포레스트 기법을 활용한 장애근로자의 고용유지 예측 요인 탐색
이기정 ,  김영식 특수교육논총 2021 .05
랜덤포레스트를 활용한 CityMapper로 취득된 고정밀 LiDAR Point Cloud의 분류
박진수 ,  강성찬 ,  어양담 한국측량학회 학술대회자료집 2020 .07
시공간 특성을 활용한 랜덤 포레스트 기반 도로 노면 상태 예측
이민우 ,  김영곤 ,  전용주 외 1명 대한교통학회지 2019 .08
실시간 범죄 예측을 위한 랜덤포레스트 알고리즘 기반의 범죄 유형 분류모델 및 모니터링 인터페이스 디자인 요소 제안
박준영 ,  채명수 ,  정성관 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2016 .09
불균형 데이터 처리를 위한 과표본화 기반 앙상블 학습 기법
김경민 ,  장하영 ,  장병탁 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 2014 .10

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-370-000256587