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자료유형
학술저널
저자정보
유진은 (한국교원대학교) 노민정 (한국교원대학교)
저널정보
서울대학교 교육종합연구원 The SNU Journal of Education Research The SNU Journal of Education Research Vol.26 No.4
발행연도
2017.1
수록면
43 - 61 (19page)

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Previous TIMSS studies have employed conventional statistical methods, focusing on selected few indicators. The purpose of this study was to explore and identify important variables to predict students’ mathematics achievement, utilizing as many student, teacher, and school variables as possible via random forests, a popular machine learning technique. TIMSS 2015 Korean 8th graders’ student, teacher, and school datasets were merged to extract important predictors for students’ mathematics achievement. The prediction accuracy, sensitivity, and specificity of the model were 78%, 83%, and 73%, respectively. Among 413 TIMSS variables explored, variables identified as having the highest variable importance were all student variables, consistent with previous research. Scientific importance of the study was discussed as well as further research topics.

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Breiman, L. / 1996 / Bagging predictors / Machine Learning 24:123~140 google schola Breiman, L. / 2001 / Random forests / Machine Learning 45:5~32 google schola Breiman, L / Manual for setting up, using, and understanding random forest V 4.0 google schola Breiman, L / Random forests google schola Breiman, L. / 1984 / Classification and regression trees / Wadsworth google schola

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