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저자정보
김근호 (공주대학교) 정종인 (공주대학교) 김창석 (공주대학교) 강신천 (공주대학교) 김의정 (공주대학교)
저널정보
한국정보통신학회 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 한국정보통신학회 2020년도 추계종합학술대회 논문집 제24권 제2호
발행연도
2020.10
수록면
10 - 13 (4page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

딥 러닝을 이용한 교원 임용후보자 경쟁시험 합격 여부 예측 적중률을 높이기 위한 방안 연구
김근호 ,  정종인 ,  김창석 외 2명 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 2020.10 학술대회자료

2019

딥 러닝 기반 대학 이수학점 및 활동에 의한 교원임용 후보자 경쟁 시험 합격여부 예측
김근호 ,  김의정 한국정보통신학회논문지 2019.08 학술저널

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최근 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 다양한 분야에서 인공지능 및 딥 러닝 머신러닝 등을 이용하여 예측 및 추천시스템을 개발 활용하고 있다. 따라서 본 연구는 사범대학 재학생들 및 교육대학원 재학생들의 가장 고민인 국내 대학생들의 가장 큰 고민인 진로 문제 즉 임용후보자 경쟁시험의 합격여부에 대한 예측을 하고 적중률을 높이기 위한 연구를 통하여 학생들의 지도 및 공부에 도움이 되고자 한다.
국·공립 중긍 교사가 되기 위해서는 사범대 및 교육대학에 진학하여 교원 자격증을 취득한 뒤 교원임용 후보자 경쟁시험이라는 일명 임용고사라는 시험을 통과하여야한다. 그러나 점차 인구수감소와 맞물려서 교육부에서 발표되는 임용T.O는 매년 줄어들고 있고 그에 비해 입학학생 수 및 재수생숫자는 늘어나 경쟁률은 가파르게 오르고 있는 사정이다.
이에 본 연구에서는 딥 러닝을 이용하여 교원 임용 후보자 경쟁시험 합격 여부 예측 모델을 구상하고 이에 예측 적중률을 높이기 위한 연구를 하고자 한다. 데이터 분석 및 딥 러닝과 같은 정보기술을 활용하여 학생들의 합격여부를 예측 하고 이에 따른 조언과 학습을 위한 방안을 제시하여 임용 후보자 경쟁시험 합격률 상승을 사료할 수 있을 것 이다.
#임용고사 #예측 #합격예측 #적중률

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 딥 러닝(Deep Learning)
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 텐서플로우를 이용한 진로예측 모델 설계
Ⅴ. 결론
참고문헌

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