• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1608-1614
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• 2022

최근 학생 수 감소로 인한 대학 간 경쟁이 심화되면서 성과부진학생을 조기에 예측하고, 중도이탈을 예방하기 위해 다양한 노력을 기울이는 것은 대학의 필수 업무로 인식되고 있다. 이를 위해서는 학생의 성과를 정밀하게 예측하는 우수한 성능의 모델이 필수적이다. 본 논문은 성과부진학생을 식별하기 위한 분류 예측 모델에서 이상 데이터를 제거하거나 증폭을 통해 예측 성능을 향상시키는 방법에 대해 제안한다. 기존 이상데이터 처리방법은 주로 데이터를 삭제하거나 무시하는데 집중되었지만 이 논문에서는 잡음과 변화지표를 구분하는 기준을 제시하고, 데이터를 삭제하거나 증폭함으로써 예측 모델의 성능을 높이는데 기여한다. 제안 방법의 검증을 위해 공개된 학습 성과 데이터를 활용한 실험에서 기존 방법에 비해 제안방법이 분류 성능을 향상시킬 수 있는 다수의 사례를 발견할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권4호
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• pp.685-694
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• 2009

본 연구는 전국 초 중 고등학교 학생수 데이터를 계절성과 추세성을 가지는 시계열 데이터로 전환하는데 있다. 시계열 데이터로의 전환방법은 학년의 진급에 따라서, 초등1학년에서 고3학년까지 12년 한 주기로 하는 모형 A의 시계열 데이터 전환과, 각 학년을 한 주기로 하는 모형 B의 시계열 데이터 전환방법을 사용하였다. 전환된 시계열 데이터, 모형 A와 모형 B를 가지고, 홀트-윈터스의 가법모형을 이용하여 학생수를 예측하였다. 2019년까지의 전국 초.중.고등학교의 학생수를 예측하고, 교육과학기술부의 교육인적자원 통계서비스의 2007년에 예측한 2019년까지의 학생수 예측과 비교분석 하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권2호
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• pp.311-320
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• 2013

본 연구의 목적은 학생 (인구)수를 예측하기 위한 방법을 제시하는데 있다. 일반화된 가중비례모형들을 제시하고, 제시된 모형들을 이용하여 2029년까지의 학생 (인구)수를 추계하였다. 몬테칼로 모의실험의 결과 제시된 가중비례추정모형은 인구예측에 있어서 상당한 신뢰성과 예측력을 보인다. 결론적으로 추정된 고등학교 3학년 학생수는 대학들의 입학정원 수와 비교하면, 2019년부터 고3 학생수가 적게 나타나지만, 현재 대학들의 실제 입학자 수와 비교하면 2014년부터 입학생 수가 부족한 현상이 나타난다. 그러므로 입학정원과 입학정원 외의 신입생 수를 줄이지 않는 경우에는 2015년부터 입학생을 채우지 못하는 학교들이 생겨나게 될 것이다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.65-73
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• 2014

본 연구는 시간관리, 유용성, 흥미가 모바일 과학학습 성과를 예측하는지 검증하고자 하였다. 이를 위해 A여자 고등학교 2학년 학생 144명을 대상으로 약 5주 동안 모바일 기기를 활용하여 과학수업을 진행하였다. 수업 후, 시간관리, 유용성, 흥미, 만족도, 성취도, 학습지속의향에 관한 설문 결과를 수집하여, 상관분석 및 다중회귀분석으로 데이터를 분석하였다. 연구결과, 시간관리, 유용성, 흥미가 학습성과 중 만족도, 학습지속의향을 예측하였고, 시간관리, 유용성은 인지된 성취도를 유의미하게 예측하였다. 이는 모바일 과학수업에서 학습성과를 높이기 위해서는 시간관리전략에 대한 교육프로그램 제공과, 모바일학습에 대한 긍정적인 태도를 함양할 수 있도록 하는 교육이 마련되어야 함을 시사한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1255-1262
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• 2021

학업을 중단하는 학생들의 비율이 해마다 증가하고 있어 대학은 학업중단을 막기 위하여 위험요소를 파악하고 이를 사전에 제거하기 위해 노력하고 있다. 그러나 특정 위험요소의 단변수 분석을 통해 위기학생을 관리하고 있어 예측이 부정확한 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 학업중단 위험요소를 파악하고 학업중단 예측을 위해 머신러닝 방법을 통해 다변수 분석을 실시한다. 또한 다양한 예측방법별로 성능평가를 수행하여 최적화 방법을 도출하고 학업중단을 발생시키는 위험요소간의 연관성과 기여도를 평가한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.305-316
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• 2013

페이스북의 교육적 잠재력에도 불구하고, 아직 실증적인 연구나 이를 통한 실천적인 설계전략은 매우 부족하다. 따라서 본 연구에서는 페이스북을 활용한 협력학습에서 학습자들이 인식한 학습실재감이 학습성과를 예측하는지 검증하여, 페이스북 기반 협력학습 환경에서 학습성과를 높이기 위한 실재감 전략을 제시하고자 하였다. 이를 위해 서울소재 A 대학교의 전공과목을 수강하는 39명의 대학생을 대상으로 4주 동안 페이스북 상에서 프로젝트 과제를 수행하기 위한 협력학습을 진행하였다. 학습활동을 마친 후 학생들은 학습실재감에 대한 설문에 응답하였고, 지필평가와 과제평가를 합산하여 학습성과를 산출하여 단계선택 다중회귀분석을 통해 데이터를 분석하였다. 또한 포커스 그룹인터뷰를 통하여 학습자들이 페이스북기반 협력학습에서 느낀 학습실재감과, 실재감이 학습성과에 어떠한 도움이 되었는지 심층적으로 분석하고자 하였다. 연구결과, 인지실재감은 학습성과를 유의미하게 예측하는 것으로 나타났지만, 사회실재감과 감성실재감의 학습성과에 대한 예측은 통계적으로 유의하지 않았다. 이러한 결과를 토대로, 본 연구는 페이스북에서 학습자가 인식하는 학습실재감과 교육적 잠재력에 대하여 논의하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.244-246
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• 2018

학습관리시스템의 도입으로 학습자들은 다양한 형태로 학습하게 되고 데이터를 남기게 된다. 교육데이터마이닝은 다양한 형태로 기록되는 교육 데이터를 분석해서 유의미한 정보를 찾아 내는 방법이다. 교육데이터마이님을 활용하면 학생 개인의 학습성과 향상에 도움을 주거나 학습성과 예측 결과를 참고하여 부족한 부분을 지원해 줄 수도 있다. 기존 연구에서는 학습자의 행동 영역 특징이 학습성과에 영향을 끼친다는 것을 검증하기 위하여 나이브 베이즈, 의사결정트리, 신경망 기계학습알고리즘으로 데이터를 분석했다. 따라서 본 연구에서는 기존 연구를 확장하여 학습자의 행동 영역 특징이 학부모 학교 만족도에 영향을 끼치는지 여부를 확인하는 실험을 수행했으며 kNN, 의사결정트리, SVM 기계학습 알고리즘으로 데이터를 분석하였다. 분석결과 학습자의 행동 영역 특정이 학부모 학교 만족도에 영향을 미치는 것을 확인했다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제4권1호
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• pp.73-81
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• 2019

지난 십여 년간 학생의 학습 과정에서 생성되는 방대한 데이터를 다양한 분석기술을 적용하여 학생의 학습 성과 및 교육 환경을 개선하기 위한 관련 연구들이 활발히 진행되어 왔다. 본 논문에서는 교육데이터의 분석 결과를 성공적으로 활용하고 있는 대학의 사례들을 살펴본 후, 기존 사례 연구를 통해서 보다 구체적으로 분석 목적별로 어떤 데이터와 분석 기법이 사용되는지 정리하였다. 그리고 고찰 결과를 토대로 기존 분석의 한계점 및 향후 분석 방향에 대해 제안하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.616-625
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• 2015

본 연구의 목적은 네트워크분석을 통하여 전문대학생들의 학급 내 친구관계 네트워크를 구조화하고 네트워크 중심성 지수가 개인의 학습성과에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위해 학습 네트워크와 오락 네트워크 각각에 대한 네트워크 데이터를 수집하여 네트워크를 구조화하고 중심성 지수를 추출하였다. 이를 독립변수로, 학습성과 변수를 종속변수로 하여 친구관계 네트워크 중심성이 학습성과에 미치는 영향을 검증하였다. 연구결과 1,2학년 모두 학습 네트워크의 개인별 중심성과 학습성과와의 관계는 유의미하였으며 오락 네트워크의 중심성과의 학습성과와의 상관관계는 유의미하지 않았다. 학습 네트워크의 개인별 중심성과 학습성과와의 회귀분석 결과 1,2학년 모두 학습 네트워크의 중심성 지수는 개인의 학습성과를 예측하는 것으로 나타났다.

• 정보교육학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.57-68
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• 2016

본 연구는 플립드러닝 환경에서 학습성과를 높이기 위해 고려해야 할 지침을 얻고자, 플립드러닝 성과변인으로 수업흥미, 과학흥미, 학업성취도를 선정하였고, 이를 예측하는 요인으로 내재적 동기, 자기조절을 선정하여 이들의 예측력을 규명하였다. 이를 위해 2015학년도 1학기에 서울 지역의 A 중학교 1학년 학생 44명을 대상으로 약 5주 동안 과학수업에서 플립드러닝을 진행하였으며, 수업 종료 후 학습자의 설문을 수거하여 상관분석 및 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과, 플립드러닝 환경에서 내재적 동기는 수업흥미와 과학흥미를 유의하게 예측하였고, 자기조절은 학업성취도를 유의하게 예측하는 것으로 나타났다. 이는 플립드러닝 환경에서 학습자의 학습성과를 높이기 위해서는 내재적 동기, 자기조절을 증진시키는 교수학습전략이 필요함을 시사한다.