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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이종현 (한국교육학술정보원) 조규락 (영남대학교)
저널정보
한국교육공학회 교육공학연구 교육공학연구 제37권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
95 - 129 (35page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2021

머신러닝을 활용한 중학교 수학 기초학력 미달 비율 예측모형 탐구
이종현 ,  조규락 교육공학연구 2021.01 학술저널

2020

머신러닝을 활용한 중학교 수학 기초학력 미달 비율 예측모형 탐색
이종현 디지털융합비즈니스학과 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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교육당국의 노력에도 불구하고 기초학력 미달 학생의 비율이 지속적으로 증가추세에 있다. 기초학력 미달은 학습결손이 초등학교, 중학교, 고등학교로 이어지며 누적되기 때문에 시급히 해결해야 할 교육문제가 되었다. 이에 본 연구는 기초학력 미달에 영향을 미치는 요인을 밝히기 위해 중학교 수학 기초학력 미달 비율을 예측하는 모형을 개발하고, 이 예측모형의 성능 분석과 최적화를 수행하였다. 수집된 자료는 ‘에듀데이터 서비스 시스템’에서 운영하는 2009년부터 2017년까지의 다년간 학교정보 공시자료이며, 이를 11개의 머신러닝 알고리즘을 이용한 예측모형 개발에 투입하고, 개발한 각 모형에 대해 예측유효성을 평가하였다. 연구 결과, 먼저 기초학력 미달 비율을 판단하는 기준으로 중위값 4.7619를 얻었다. 둘째, 머신러닝의 정보획득 지수를 통해서 파악한 중학교 수학 기초학력 미달 비율에 영향을 미치는 요인에는 ‘학생당 방과후학교 지원비’, ‘학생당 학교예산’, ‘남여 학생비율’, ‘방과후학교 프로그램 참여학생수 비율’ 등의 순으로 나타났다. 셋째, 본 연구가 활용한 11개의 머신러닝 알고리즘 중에서 random forest를 통해 개발한 예측모형이 가장 높은 예측유효성을 보여 최적의 알고리즘으로 나타났다. 본 연구 결과를 바탕으로 random forest 머신러닝 알고리즘을 통해 개발한 예측모형이 중학교 수학 기초학력 미달 비율에 영향을 미치는 변인 파악에 유용함을 확인할 수 있었다. 하지만 예측모형의 변인들은 인과관계를 나타내지 않으므로 유의해서 해석해야 한다.
#기초학력 미달 #예측모형 #알고리즘 #머신러닝 #랜덤 포레스트(random forest) #에듀데이터 서비스

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곽현주 / 2016 / 학교 학업성취수준에 영향을 미치는 학교특성 요인: 학업고성취 및 저성취수준에 미친 요인비교를 중심으로 / 교육과정평가연구 19(1):333~358 dbpia 교육부 / 한 아이도 놓치지 않고 기초학력 책임진다 google schola 김성열 / 2018 / 창원시 중학교 학력수준 분석 및 개선 방안 모색 / 디지털융복합연구 16(12):153~162 dbpia 김성열 / 2009 / 학업성취가 높은 학교의 교장들은 무엇이 다른가 / KICE Position Paper 1(5):38~42 google schola 김소영 / 2009 / 초등학교 3학년 학생의 기초학력에 영향을 미치는 변인 고찰 / 초등교육연구 22(2):233~256 google schola

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