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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국교육공학회 교육공학연구 교육공학연구 제34권 제4호
발행연도
2018.1
수록면
877 - 900 (24page)

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본 연구는 대학에서 학습에 어려움을 겪고 있는 학습자에게 적절한 지원을 제공할 수 있도록 대학의 정보시스템을 통해 축적되고 있는 데이터를 통한 학사경고자 예측 가능성을 탐색하고자 하였다. 이에 학사경고자의 특징을 확인하고, 학기 시작 후 8주 동안 수집 가능한 데이터를 활용하여 학기말 학사경고자를 예측할 수 있는 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 본 연구는 A대학의 2017학년도 2학기 재학생 4,433명의 개별특성, 대학관련 특성, 고교관련 특성, 대학생활관련 특성, 학문적 특성에 따른 29개의 변수를 사용하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 학사경고에 정적인 영향을 미치는 변수는 고교관련 특성의 고교유형, 대학생활 관련특성의 휴학횟수, 누적된 학사경고횟수, 학문적 특성의 수강신청전공학점으로 나타났다. 부적인 영향을 미치는 변수는 대학관련 특성의 이수학기, 대학생활 관련특성의 도서대출횟수, 학문적 특성의 직전학기 총 평점으로 확인되었다. 선정된 변수를 통해 도출된 모형은 학사경고자를 59.9% 예측하는 것으로 나타났으며, 예측정확도는 92.8%로 나타났다. 본 연구결과를 통해 학사경고자를 조기에 예측할 수 있음이 확인되었으나, 예측율을 높일 수 있도록 데이터의 수집 및 전처리 과정이 정교화될 필요가 있음을 시사하고 있다.
#academic warning #prediction #logistic regression #learning analytics

목차

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권해수 / 2017 / 데이터마이닝을 활용한 학사경고 결정 요인 / 인간이해 37(2):29~46 dbpia 김성식 / 2008 / 대학생들의 학업중단 및 학교이동에 대한 탐색적 분석 : 대학선택요인과 대학생활 만족도의 영향 / 한국교육 35(1):227~249 dbpia 김수연 / 2006 / 대학생의 학업지속과 중도탈락 요인 분석 / 한국교육 33(4):33~62 dbpia 김용남 / 2009 / 대학생의 학업중단 요인 분석 google schola 김종두 / 2016 / 학사경고 학생들의 면담과 학업성취도 / 한국엔터테인먼트산업학회논문지 10(3):253~265 google schola

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