대학생 중도탈락 예방을 위한 기계 학습 기반 추천 시스템 구현 방안

정도헌

doi:https://doi.org/10.15207/JKCS.2021.12.10.037

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정도헌 (덕성여자대학교)

저널정보: 한국융합학회 한국융합학회논문지 한국융합학회논문지 제12권 제10호

발행연도: 2021.10

수록면: 37 - 43 (7page)

DOI: https://doi.org/10.15207/JKCS.2021.12.10.037

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본 연구는 대학생의 중도탈락 패턴을 식별하는 효과적인 자동 분류 기법을 제안하고, 이를 바탕으로 중도탈락을 예방하기 위한 지능형 추천 시스템의 구현 방안을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 1) 실제 대학생의 재학/제적 데이터를 기반으로 기계 학습의 성능을 향상시킬 수 있는 데이터 처리 방안을 제안하고, 2) 5종의 기계 학습 알고리즘을 이용하여 성능 비교 실험을 실시하였다. 3) 실험 결과, 제안 기법이 베이스라인에 비해 모든 알고리즘에서 우수한 성능을 보여주었다. 제적생의 식별 정확률(precision)은 랜덤 포레스트(Random Forest)를 사용할 때 최대 95.6%, 제적생의 재현율(recall)은 나이브 베이즈(Naive Bayes)를 사용할 때 최대 80.0%로 측정되었다. 4) 마지막으로, 실험 결과를 바탕으로 중도탈락 가능성이 높은 학생을 우선 상담하는 추천 시스템의 활용 방안을 제시하였다. 교육 현안 문제를 해결하기 위해 IT 분야의 기술을 활용하는 융합 연구를 통해 합리적인 의사결정을 수행할 수 있음을 확인하였으며 향후 지속적인 연구를 통해 다양한 인공지능 기술을 적용하고자 한다.

#기술융합 #중도탈락 #자동분류 #기계 학습 #추천 시스템 #Technological convergence #Dropouts #Automatic classification #Machine learning #Recommender system

참고문헌 (15)

참고문헌 신청

정제영 / 2015 / 대학생의 중도탈락에 영향을 미치는 대학수준 요인 분석 / 아시아교육연구 16(4):57~76

정도헌 / 2021 / 토픽모델링을 활용한 대학생의 중도탈락 데이터 분석 / 한국정보통신학회논문지 25(1):88~95

Paola Perchinunno / 2021 / A Statistical Analysis of Factors Affecting Higher Education Dropouts / Social Indicators Research 156(2-3):341~362

강명희 / 2019 / 대학생의 중도탈락의도의 변화 추이와 영향 요인 / 청소년문화포럼 (58):5~30

박철 / 2020 / 사이버대학 중도탈락 개선을 위한 예측모형 개발 / 한국산학기술학회논문지 21(7):380~390

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정도헌

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