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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.11
- 수록면
- 1,608 - 1,614 (7page)
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최근 학생 수 감소로 인한 대학 간 경쟁이 심화되면서 성과부진학생을 조기에 예측하고, 중도이탈을 예방하기 위해 다양한 노력을 기울이는 것은 대학의 필수 업무로 인식되고 있다. 이를 위해서는 학생의 성과를 정밀하게 예측하는 우수한 성능의 모델이 필수적이다. 본 논문은 성과부진학생을 식별하기 위한 분류 예측 모델에서 이상 데이터를 제거하거나 증폭을 통해 예측 성능을 향상시키는 방법에 대해 제안한다. 기존 이상데이터 처리방법은 주로 데이터를 삭제하거나 무시하는데 집중되었지만 이 논문에서는 잡음과 변화지표를 구분하는 기준을 제시하고, 데이터를 삭제하거나 증폭함으로써 예측 모델의 성능을 높이는데 기여한다. 제안 방법의 검증을 위해 공개된 학습 성과 데이터를 활용한 실험에서 기존 방법에 비해 제안방법이 분류 성능을 향상시킬 수 있는 다수의 사례를 발견할 수 있었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 이상 데이터 처리방법
Ⅳ. 실험 및 결과해석
Ⅴ. 결론
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
D. W. Youn, “The present and future of university restructuring (Focused on quota policy),” Korea Higher Education Research Institute, pp. 1-54, Dec. 2021.
Ministry of Education. 2021 Basic Competency Assessment for Universities Basic plan [Internet]. Available: https://www.moe.go.kr/boardCnts/view.do?boardID=294&boardSeq=78253&lev=0&searchType=null&statusYN=W&page=1&s=moe&m=020402&opType=N.
Complete College America, Four-year myth: Making college more affordable [Internet]. Available: http://completecollege.org/wp-content/uploads/2014/11/4-Year-Myth.pdf, 2014.
H. Lakkaraju, E. Aguiar, C. Shan, D. Miller, N. Bhanpuri, R. Ghani, and K. L. Addison, “A Machine Learning Framework to Identify Students at Risk of Adverse Academic Outcome,” in Proceedings of the 21st ACM SIGKDD, International Conference on Knowledge Discovery and Data, Sydney, Australia, pp. 1909-1918, 2015.
B. Albreiki, N. Zaki, and H. Alashwal, “A Systematic Literature Review of Student’ Performance Prediction Using Machine Learning Techniques,” Education Science, vol. 11, no. 9, pp. 1-27, Sep. 2020.
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H. Lakkaraju, E. Aguiar, C. Shan, D. Miller, N. Bhanpuri, R. Ghani, and K. L. Addison, “A Machine Learning Framework to Identify Students at Risk of Adverse Academic Outcome,” in Proceedings of the 21st ACM SIGKDD, International Conference on Knowledge Discovery and Data, Sydney, Australia, pp. 1909-1918, 2015.
B. Albreiki, N. Zaki, and H. Alashwal, “A Systematic Literature Review of Student’ Performance Prediction Using Machine Learning Techniques,” Education Science, vol. 11, no. 9, pp. 1-27, Sep. 2020.
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