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저자정보
김보경 (Changshin University) 이연섭 (Daewon University) 신장훈 (Sahmyook University) 장유성 (Gangdong University) 최완석 (Kyungwoon University)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회논문지 한국컴퓨터정보학회 논문지 제29권 제10호(통권 제247호)
발행연도
2024.10
수록면
113 - 120 (8page)

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본 연구는 물리치료학과 학생들의 국가시험 합격률을 예측하는 데 있어 머신러닝 모델의 효과성을 검증하고자 한다. 기존의 성적 예측 방법은 주로 과거 학업 성적이나 인구 통계 데이터를 기반으로 하지만, 본 연구는 모의시험 점수를 머신러닝 및 딥러닝 기법으로 분석하여 보다 정확한 예측을 시도하였다. 한국의 5개 대학에서 총 1,242명의 학생 데이터를 수집하고 전처리한 후, 다양한 모델을 활용하여 분석을 진행하였다. ChatGPT4의 도움을 받아 생성 및 개선된 모델을 데이터셋에 적용한 결과, H2OAutoML (GBM2) 모델이 98.4%의 정확도로 가장 우수한 성능을 보였으며, TabNet, LightGBM, RandomForest 모델 역시 높은 성능을 나타냈다. 본 연구는 H2OAutoML(GBM2)이 국가시험 합격 여부를 예측하는 데 있어 뛰어난 효과를 발휘함을 보여주며, 이러한 AI 지원 모델들이 의학 교육 및 정책에 크게 기여할 수 있음을 시사한다.
#Machine Learning #Predictive Analysis #H2OAutoML(GBM2) #Deep Learning #Educational Policy #ChatGPT #머신러닝 #예측 분석 #딥러닝 #교육 정책 #챗지피티

목차

Abstract
요약
I. Introduction
II. Methods
III. Results
IV. Discussion
V. Conclusions
REFERENCES

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