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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
문지영 (성균관대학교 사교육혁신교육연구소) 조명근 (호서대학교)
저널정보
한국교육평가학회 교육평가연구 교육평가연구 제36권 제2호
발행연도
2023.6
수록면
289 - 313 (25page)

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본 논문에서는 학생들의 학업 중단 예방을 위해 학생의 특징과 중도 탈락 여부의 예측 성능 지수가 좋은 모델을 탐색하였다. 2018년~2022년 동안 충남지역 A 대학교 학적 데이터 30,118건을 6가지 분류 모형에 적용한 결과, 정확률은 XGBoost 알고리즘이 96.9%, 재현율은 서포트벡트머신이 94.4% 성능을 나타냈다. 전반적으로 성능 지표가 좋은 XGboost가 최종모형으로 선택되었으며 중도 탈락 영향 요소 중요도는 학적 변동 총 횟수, 이수 학기 수, 휴학 횟수, 총 평점 평균, 학년, 학사경고 횟수 순으로 높게 나타났다. 마지막으로 기계학습 모형 결과를 기반으로 일관적인 중도 탈락 예측 과정을 통해 학교 이탈 확률이 높은 학생들의 대응관리 장·단기 전략을 제시하였다.
#중도탈락 #대학생 학업중단 예측모형 #영향요인 #기계학습 #부스팅모형 #drop out #influencing factor #machine learning #prediction model #boosting algorithm

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