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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국공학교육학회 공학교육연구 공학교육연구 제13권 제4호
발행연도
2010.1
수록면
51 - 59 (9page)

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대학에서 운영되는 강좌를 효과적으로 관리하고 교육성과를 향상시키기 위해서는 각 클래스의 현재의 교육성과를 진단하고 교육성과에 영향을 미치는 요인들을 파악하는 과정이 요구된다. 요인을 발견하는 연구에는 연관성 분석, 회귀분석 등의 통계기법들이 많이 사용되고 있으며 최근에는 데이터마이닝의 결정트리 분석도 사용되고 있다. 결정트리 분석은 결과 모델을 이해하기 쉽고 의사결정에 적용하기 쉽다는 장점이 있지만, 다중공선성 등의 입력 데이터의 특성에 견고하지 못한 문제점이 있다. 본 연구에서는 기존의 결정트리 분석의 문제점들을 정리하고, 이 문제점들을 보완하기 위한 하나의 실험적 해결책으로 다중 결정트리를 이용한 요인의 발견 방법을 제안한다. 실험을 통해 다중 결정트리를 수행이 다중 결정트리를 적용할 때보다 신뢰할 수 있는 요인을 발견하고 각 변수의 중요성을 발견할 수 있음을 보였다.
#교육성과 #요인 #결정트리 #C5.0 #CHAID #CART #Education outcome #Factor #C5.0 #CHAID #CART #Decision tree

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Han, J. / 2006 / Data Mining Concept and Techniques / Morgan Kaufmann google schola Roiger, R. J. / 2003 / Data Mining: A TUTORIAL-BASED PRIMER / Addison-Wesley google schola Selwyn Piramuthu / 2008 / Input Data for Decision Tree / Expert System with Applications 34 (2) : 1220 ~ 1226 google schola 권혜숙·송문섭 / 2002 / 데이터마이닝 패키지에서 분류나무 알고리즘의 비교 연구 / 석사 / 서울대학교 google schola 김신곤 / 1999 / 의사결정트리 알고리즘의 성과 비교에 관한 연구 / 한국경영정보학회 춘계학술대회 : 371 ~ 383 google schola

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