Abstract
Achievement at university is recognized in a comprehensive sense as the level of qualitative change and development that students have embodied as a result of their experience in university education. Therefore, the academic achievement of university students will be given meaning in cooperation with the historical and social demands for diverse human resources such as creativity, leadership, and global ability, but it is practically an indicator of the outcome of university education. Measurement of academic achievement by such credits involves many problems, but in particular, standardization of academic achievement by credits based on evaluation methods, contents, and university rankings is a very difficult problem. In this study, we present a model that uses machine learning techniques to predict whether or not academic achievement is excellent for D-University graduates. The variables used were analyzed using up to 96 personal information and bachelor's information such as graduation year, department number, department name, etc., but when establishing a future education course, only the data after enrollment works effectively. Therefore, the items to be analyzed are limited to the recommended ability to improve the academic achievement of the department/student. In this research, we implemented an academic achievement prediction model through analysis of core abilities that reflect the philosophy, goals, human resources image, and utilized machine learning to affect the impact of the introduction of the prediction model on academic achievement. We plan to apply the results of future research to the establishment of curriculum and student guidance conducted in the department to establish a basis for improving academic achievement.
대학에서의 학업성취도란 대학교육을 통한 결과로서 학생들이 구현한 질적 변화와 발달의 수준이라는 포괄적 의미로 인식되고 있다. 따라서 대학생의 학업성취도는 창의성, 리더십, 글로벌 역량 등 다양한 인재상에 대한 시대적, 사회적 요구와 연계되어 그 의미를 부여하게 되지만 실질적으로 대학교육의 성과지표로서 중요하게 인식되고 있는 것은 학점으로 귀결 되고 있다. 이러한 학점을 통한 학업성취도의 측정은 많은 문제를 가지고 있는데, 특히, 평가 방식과 내용 그리고 대학의 서열화 효과 등에 의해 학점을 통한 학업성취도의 표준화는 매우 어려운 문제로 인식되고 있다. 본 연구는 머신러닝 기법을 활용하여 D대학 졸업생을 대상으로 학업성취도의 우수 여부를 예측하는 시스템을 제시한다. 사용된 변수는 일부 개인정보와 졸업연도, 학번, 학과명, 계열명 등의 학사 정보 등 최대 96개를 활용하여 분석하였으나 개인정보나 학과정보 등은 이미 결정되어 노력에 의해 변경될 수 없는 데이터이므로 분석 대상이 될 항목은 이미 결정된 데이터를 제외한 학과별/학생별 역량으로 한정하였다. 본 연구에서는 경기권 소재 전문대학인 D대학의 미션, 비전, 교육목표 및 인재상 등이 반영된 핵심역량의 분석을 통해 학업 성취도 예측시스템을 구현해 보고, 해당 시스템의 도입이 학업성취도에 미치는 영향을 머신러닝을 활용하여 예측하기위해 진행되었다. 향후 연구결과를 학과에서 진행되는 교육과정 수립 및 학생 지도 등에 적용하여 학업성취도를 향상시킬 수 있는 근거를 마련하는데 활용할 예정이다.