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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신여울 (한경국립대학교) 우호성 (한국방송통신대학교)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제8권 제5호
발행연도
2024.5
수록면
1,304 - 1,318 (15page)
DOI
10.33097/JNCTA.2024.08.5.1304

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본 연구의 목적은 경기도에 위치한 H 대학교의 학생 관련 데이터를 중심으로 XGBoost 머신러닝 기법을활용한 학업중단 예측 모형을 개발하였다. 예측 변인은 Tinto(1975)의 모형을 기반으로 개인적 특성 변인, 학문적통합 관련 변인, 사회적 통합 관련 변인으로 예측 변인을 구분하였다. 그리고 구분한 예측 변인을 각각 모델에 투입하여 예측 모델의 성능을 비교하고, 변수 중요도를 분석하였다. 연구 결과 학문적 통합 관련 변인이 투입된 학업중단 예측 모델의 성능이 비교적 높게 나타나 학문적 통합 관련 변인의 중요도가 높았다. 이와 같은 결과는 사회적 통합보다 학문적 통합이 더 중요하다고 언급한 Tinto(1993)의 연구와 일치한다. 본 연구 결과를 토대로 대학생의 학업중단을 낮추기 위해 대학생들의 학업 유지 및 중단 예방을 위한 정책 및 프로그램 개발에 대한 실질적인 권장 사항을 제시하고, 대학교육 정책 입안자와 학생 지원 서비스에 실질적인 데이터 기반의 통찰을 제공하여, 학업 중단률 감소를 위한 전략적 개입을 위한 기초 자료로 활용될 수 있길 기대한다.
#대학생 #중도탈락 #학업중단 #XGBoost #Tinto #University student #Dropout #XGBoost #Tinto

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