A Study of Performance Comparison of MOOC Dropout Prediction utilizing Machine Learning

기계학습 방법을 이용한 MOOC 학습자의 중도 포기 예측 성능 비교 연구

웹 서비스를 기반으로 이루어진 MOOC(Massive Open Online Course)는 대규모 학습자에게 공개된 온라인 교육이다. MOOC는 교수와 학습자 사이 커뮤니티를 통해 상호 참여적으로 수업을 진행한다. 그러나 무료로 강의를 들을 수 있고 성적을 내지 않기 때문에 학습자들에게 큰 동기 부여가 되지 않아 등록하는 학습자는 많지만 수료하는 학습자는 현저히 적게 나타났다. 본 논문은 이러한 문제 해결 방안 마련을 위해 KDD Cup 2015에서 제공한 MOOC 데이터를 통해 중도 포기와 관련된 변수들을 선정하였으며, Decision Tree, KNN, Logistic Regression, Naive Bayesian, SVM, Neural Network인 6가지 머신 러닝 알고리즘을 통해 데이터 예측의 정확률을 확인하였다. 그 결과 Naive Bayesian이 89.3%로 가장 높은 정확률을 보였다. 본 연구를 통해 중도포기를 정확히 예측하며, 향후 학습자들에게 특정 동기부여의 효과로 학습을 수료하는 결과를 기대할 수 있다.