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자료유형
학술저널
저자정보
신희건 (동서대학교) 남호수 (동서대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제30권 제2호
발행연도
2019.3
수록면
323 - 333 (11page)
DOI
10.7465/jkdi.2019.30.2.323

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본 연구에서는 학생이 대학생활에서 접하게 되는 개인특성요인들을 분석하여 학생상담지원을 위한 서포트지수 (support index)를 개발, 활용함으로써 상담지원의 효율성을 기하고자 하였다. 서포트지수는 학생 개개인이 다양한 여건에서 제적과 자퇴의 중도탈락 할 가능성을 확률로서 나타낸 값으로 정의하였다. 서포트지수 개발을 위해 A 대학의 최근 6년간 중도탈락 관련 자료를 훈련 데이터 (training data)로 학습한 결과를 바탕으로, 재학생 포함 총 20,419명의 자료를 분석에 활용하였다. 대학생의 개인특성요인으로 학업, 경제적 여건, 심리적 요인, 대학생활환경 요인을 설명변수로 설정하고, 학생의 학업지속 및 중도탈락을 이항반응변수 (binary response variable)로 logistic regression (logit model)을 통해 분석하였다. 분석결과 첫째, 투입된 설명변수 (등록학기수, 유학횟수, 평점평균 학사경고수, 경제요인1 (건수), 장학수혜횟수, 면담횟수 등)는 모형적합에서 유의하게 나타났다(p < .001). 둘째, 승산비를 고려할 때 휴학횟수, 학사경고수, 경제요인1 (건수)은 서포트지수에 강한 양의 영향을 미치며, 등록학기수, 평점평균 장학수여횟수는 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 경제요인2(금액)와 장학총액은 모형적합 결과 유의한 요인으로 나타났으나 서포트지수에 영향을 미치는 바는 미미한 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 바탕으로 학생상담지원이 필요한 정도를 나타내는 서포트지수의 추정과, 이를 기반으로 학생상담지원에서의 효율성을 증대하기 위한 방안을 제시하였다.
#로지스틱회귀 #로짓모형 #서포트지수 #예방상담 #지도학습 #Logistic regression #logit model #preventive counseling #support Index #supervised learning

목차

요약
1. 머리말
2. 연구 방법
3. 로짓모형 적합 및 서포트지수 개발
4. 서포트지수의 활용
5. 결론
References
Abstract

참고문헌 (14)

참고문헌 신청
민대기 / 2016 / 로지스틱회귀모형을 활용한 아동학대 가족의 연구 / 한국데이터정보과학회지 27(5):1327~1336 dbpia 한준태 / 2016 / 학자금 대출 연체의 신용위험 평점 모형 개발 / 한국데이터정보과학회지 27(5):1293~1305 dbpia 정제영 / 2017 / 위기 대학의 특성 및 추이 분석 : 중도탈락률을 중심으로 / 교육행정학연구 35(4):47~72 dbpia 정제영 / 2015 / 대학생의 중도탈락에 영향을 미치는 대학수준 요인 분석 / 아시아교육연구 16(4):57~76 dbpia 강승호 / 2010 / 대학생의 학업성취와 중도탈락 생각에 영향을 미치는 변인 분석 / 교육평가연구 23(1):29~53 google schola

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