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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.4
- 수록면
- 150 - 157 (8page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2021.31.2.150
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매년 전국의 학령인구가 급격하게 감소하고 있는 상황에서 대학들은 학생모집에 많은 인력과 자금을 투자하고 있지만, 재학생 중도 탈락을 방지하기 위한 계획을 수립하는 데는 미온적이다. 본 연구는 이러한 위기 상황에 있는 대학들이 재학생의 중도 탈락에 대해 좀 더 경각심을 갖고 이를 줄일 수 있는 구체적인 정책을 수립할 수 있도록 빅데이터 기반의 중도탈락 행태와 영향요인 분석 결과 및 몇 가지 정책적 방안을 제언한다. 이를 위해서 본 연구에서는 모자이크 플롯과 3차원 그래프 분석, 그리고 베이지안 네트워크 분석기법을 이용한다. 분석에 사용된 자료는 A 대학교에서 수집하였으며, 최근 11년간 입학생 34,727명의 자료에 대해 SPSS, RStudio, 그리고 SPSS Modeler를 이용하여 빅데이터 분석을 시행하였다. 그 결과, 강의평가 점수와 학년, 그리고 입시전형의 종류가 학생의 중도 탈락을 예측하는 주요 선행지표로 사용될 수 있음을 확인할 수 있었다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 연구방법론
3. 데이터 분석
4. 분석 결과 및 정책적 제언
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
J. Lim, “Education factors affecting the dropout intention of college students,” Journal of the Korea Entertainment Industry Association, vol. 14, no. 3, pp. 105-115, 2020.
H. Kim, “Development and effectiveness analysis of dropout prevention programs for local college student”, Journal of Fishries and Marine Sciences Education, vol. 32, no. 3, pp. 823-833, 2020.
A. Saccaro, M.T.A. Francça, “Stop-out and drop-out: The behavior of the first year withdrawal of students of the Brazilian higher education receiving FIES funding,” International Journal of Educational Development, vol. 77, no. 1, pp. 1-11, 2020.
S. Y. Chung and S. T. Kwon, “Development of the drop-outs prediction model using association rule and decision tree,” The Journal of Korean Institute of Information Technology, vol. 6, no. 5, pp. 202-210, 2008.
M. Ha and H. Ahn, “A machine learning-based vocational training dropout prediction model considering structured and unstructured data,” Journal of the Korea Contents Association, vol. 19, no. 1, pp. 1-15, 2019.
H. Kim, “Development and effectiveness analysis of dropout prevention programs for local college student”, Journal of Fishries and Marine Sciences Education, vol. 32, no. 3, pp. 823-833, 2020.
A. Saccaro, M.T.A. Francça, “Stop-out and drop-out: The behavior of the first year withdrawal of students of the Brazilian higher education receiving FIES funding,” International Journal of Educational Development, vol. 77, no. 1, pp. 1-11, 2020.
S. Y. Chung and S. T. Kwon, “Development of the drop-outs prediction model using association rule and decision tree,” The Journal of Korean Institute of Information Technology, vol. 6, no. 5, pp. 202-210, 2008.
M. Ha and H. Ahn, “A machine learning-based vocational training dropout prediction model considering structured and unstructured data,” Journal of the Korea Contents Association, vol. 19, no. 1, pp. 1-15, 2019.
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