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

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
박소영 (충남대학교) 정혜원 (충남대학교)
저널정보
서울대학교 교육연구소 아시아교육연구 아시아교육연구 제21권 제3호(통권 제75호)
발행연도
2020.9
수록면
727 - 753 (27page)
DOI
10.15753/aje.2020.09.21.3.727

이용수

DBpia Top 10%동일한 주제분류 기준으로
최근 2년간 이용수 순으로 정렬했을 때
해당 논문이 위치하는 상위 비율을 의미합니다.
표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
본 연구에서는 중학생 진로 결정을 예측하고, 주요 예측변수를 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위해 본 연구는 2018년에 처음 조사가 시작된 한국청소년정책연구원의 한국아동 · 청소년패널조사 2018 1차년도 자료(중학교 1학년)를 활용하였다. 본 연구는 중학생의 진로 결정을 가장 잘 예측하는 우수한 머신러닝 기법을 선택하기 위해 6가지 머신러닝기법(의사결정나무(decision tree), 랜덤포레스트(random forests), Adaptive LASSO(adaptive least absolute shrinkage and selection operator), 서포트 벡터 머신(support vector machine), 그래디언트 부스팅(gradient boosting), 심층신경망 모형(deep neural network))을 적용하여 각 머신러닝 기법의 예측정확도를 비교하였다. 분석결과는 다음과 같다. 중학생의 진로 결정을 예측하는 데 6가지 머신러닝 기법 중 상대적으로 가장 예측정확도가 높은 기법은 그래디언트 부스팅으로 나타났다. 그래디언트 부스팅 기법을 통해 진로 결정에 중요한 영향을 미치는 변수를 확인한 결과, ‘장래가 희망적이지 않은 것 같다’는 우울과 관련된 문항의 중요도 지수가 가장 높았으며, 그 외에도 학업 열의, 여가시간(운동 및 신체활동 시간), 스스로 공부하는 시간, 교내 공식 동아리 참여 만족도, 관심이 다양한 창의적 성격, SNS 이용, 학업 무기력이 진로 결정을 예측하는 주요 변수로 나타났다. 진로 결정의 주요 예측변수로 도출된 상위 10개 중 여가시간(운동 및 신체활동 시간), SNS 이용, 창의적 성격은 새롭게 도출된 변수이다. 이러한 연구결과를 토대로 본 연구의 의의와 중학생의 진로 결정을 위한 시사점을 제시하였다.

목차

논문요약
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구 고찰
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 논의 및 결론
참고문헌
Abstract

참고문헌 (49)

참고문헌 신청

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

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0