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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.12
- 수록면
- 110 - 131 (22page)
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The emerging problem these days in non-metropolitan universities is students discontinuing their studies. To solve the problem, universities must give attention to students about to drop out and reallocated the limited resources to them. In line with this, this research identified discontinuing students and continuing students based on admissions, academic records, and grade data of non-metropolitan universities in the recent decade. The candidate students for dropout were predicted by applying the machine learning technique. The research method adopted the cross-industry standard process (CRISP-DM) for data mining that included 1) Understanding business 2) Understanding data 3) Data preparation 4) Modelling 5) Evaluation 6) Development Stage. Based on the analysis, the categorical classification rate was approximately more than 97% showing very high accuracy for classification. The results of this research would predict the potential dropout students early and provide warning sign information to professors in-charge, to solve the fundamental cause of students discontinuing their studies.
목차
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 분석 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
Abstract
참고문헌 (0)
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