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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정선호 (평택대학교)
저널정보
한국안전문화연구원 융합과 통섭 융합과 통섭 제5권 제2호
발행연도
2022.8
수록면
174 - 185 (12page)

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연구목적 본 연구는 분류 기법을 이용하여 P 대학 학생의 중도 탈락을 예측하는 모형을 제시하는 데 주된 목적이 있다. 연구방법 이 연구는 2017년부터 2021년까지 P 대학의 중도 탈락자를 대상으로 한 설문과 2019학년도에서 2020학년도에 재학 중인 학생들을 대상으로 한 설문 중 중도 탈락의 사유와 의도에 대한 텍스트를 분석하였다. 결과 본 연구의 결론은 다음과 같다. 4개의 분류 알고리즘을 사용한 결과 학습용 데이터 셋의 정확도는 릿지 회귀 알고리즘을 사용한 경우가 96.7%로 가장 높았으며, 평가용 데이터 셋의 경우 결정트리 알고리즘을 사용한 경우가 73.9%로 가장 높았다. 결론 텍스트 분석을 통하여 중도 탈락의 예측모형을 평가하였으나 입력된 텍스트의 문맥에 대한 분석에 대한 보완과 중도 탈락이 개인적인 요인과 기관 관련 요인 등에 의해 영향을 받을 수 있는 만큼 해당 요인들 간의 관계를 중도 탈락 예측 모형에 반영할 필요가 있다. 또한 중도탈락에 대해 학생들이 입력한 텍스트로부터 학생들의 의도를 명확하게 파악하기 위해 문맥의 의미를 파악하도록 예측 모형을 보완할 필요가 있다.
#주요어 대학생 #중도 탈락 #예측 모형 #머신러닝 #문서 분류 #KEYWORD University Students #Dropout #Drop-outs Prediction Model #Machine Learning #Classification

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