Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권5호
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pp.857-867
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2009
본 연구는 학년 (연령) 진급에 따른 인구증감률에 대하여 전국 학생수를 예측하는 다양한 방법들을 제시하고, 제시된 예측 모형들을 이용하여 출생아들이 고3학생이 되는 18년 후인 2026까지의 학생수를 예측하는 것이다. 이동평균과 시계열모형, 회귀분석 등 다양한 예측모형들이 사용되었고, 적합 척도들을 이용하여 이들의 오차들을 측정하였다. 예측오차를 측정하는 도구들을 기준으로 제시된 예측방법들 중 이동평균에 의한 방법은 쉽고 단순한 장점을 지니면서도 기존에 예측되어진 한국교육개발원의 예측결과 뿐 아니라 회귀분석 및 시계열예측의 고등기법들의 결과들 보다 예측 능력이 우수한 것으로 나타났다.
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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제20권1호
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pp.159-169
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2009
본 연구는 이동평균을 이용하여 2009년부터 2026년까지 대구 경북 (대구광역시와 경상북도) 지역의 고3학생수 (고등학교 3학년 학생 수)를 예측하고, 그 결과와 교육인적자원 통계서비스의 2005년부터 2007년까지의 고3학생수에 대한 예측들과 비교분석하였다. 그리고 고3학생수의 감소에 대하여 대구 경북의 전문대학을 포함한 대학들의 입학정원수와 관계를 분석하였다. 분석결과 2007년의 고3학생수를 기준으로 볼 때, 교육인적자원 통계시스템의 예측연도2007년 예측결과인 2017년에 입학생유치의 어려움은 피하더라도 2-3년 후인 2019년과 2020년에는 대구?경북의 입학생 유치에 심각한 어려움이 오는 것으로 예측이 된다.
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.
어떤 현상에 대한 학생들의 수업전 개념구조가 과학자들의 그것과 다를때 이 수업전개념을 간단한 정성적인 퀴즈를 통하여 학생 스스로 인식하게 하고 실험 또는 관찰을 통하여 학생 자신의 수업전개념 보다는 과학자들의 개념이 실험결과를 더 잘 설명할 수 있다는 것을 깨닫게 함으로써 학생들의 수업전 개념구조를 변화시키려는 교수모델을 고안하여 그 효과를 검토하였다. 고등학교 1학년 남학생 115 명(실험집단 58명, 비교집단 57명)과 고등학교 2학년 여학생 120명(실험집단 59명, 비교집단 61명)을 대상으로 뉴우턴 제2법칙에 대한 학습에 적용하고 2주후에 뉴우턴 제2법칙에 관한 시험(13문항)을 실시하였다. 그 결과, 퀴즈에 사용한 것과 유사한 상황을 다룬 문제에서는 실험집단의 성적이 비교집단의 성적보다 유의하게 높았다. 그러나, 같은 개념을 다루나 새로운 상황의 문제에서는 그 효과가 유의한 차이를 나타내지 않았다. 한가지 개념이 여러가지 새로운 상황속에 나타날때 학생들에게 이미 친숙한 상황과 새로운 상황사이의 유사점을 강조하며 위의 교수법을 계속하여 사용한다면 학생들의 뿌리깊이 밝힌 수업전 개념구조를 변화시킬 수 있으리라 사료된다. 위의 교수법은 학생들이 자신의 수업전 개념구조를 명확히 인식하고 그 불합리함을 깨달아야 하므로 자신의 수업전 개념구조에 근거하여 어떤 결과를 예측할 수 있는 예측논리(Expectation or biconditional Reasoning)가 형성된 이후의 학생들에게만 효과가 있으리라 가정하였으나 교수방법과 예측논리 사이에 유의한 상호작용효과(interaction offect)는 나타나지 않았다. 다만 여학생의 경우에서만 학생들에게 새로운 상황의 문제에서도 예측논리를 이미 형성한 실험집단의 평균이 이에 상응하는 비교집단의 평균보다 높았다. 이것은 남학생과 여학생을 지도한 교사의 교수경력과 학생들의 수업전 개념구조에 대한 교사의 인식정도에 큰 차이가 있었음을 고려할 때, 위의 수업방법을 사용하는 데 있어 교사가 학생들의 수업전 개념구조가 학생들의 개념획득에 얼마나 커다란 영향을 끼치는가에 대해 인식하는 것이 중요한 요인임을 시사한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권3호
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pp.503-511
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2010
본 연구의 목적은 연령진급률 혹은 학년진급률을 추정하기 위한 방법으로 비례법을 사용한 이동평균법에 의한 알고리즘을 제시하는데 있다. 학년진급률에 따른 학생 수 추계방법으로, 이동평균법과 비례이동평균법에 의한 추정방법을 제시하고, 2027년까지의 서울시의 고3학생 수를 추정하여, 한국교육개발원의 2005년, 2006년, 2007년의 로지스틱함수 추정에 의한 고3학생 수 예측결과와 비교 분석하였다. 본 연구의 결과 출생아수의 분포와 비교하여 볼 때, 본 연구에서 제시된 비례이동평균법과 이동평균법의 예측결과가 한국교육개발원의 2005년, 2006년, 2007년의 고3학생 수의 예측결과보다 더 신뢰성이 있는 것으로 나타난다.
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.
현재는 저출산 고령화 사회현상에 따라 한국의 교육환경이 급변하는 시점이다. 특히, 고등교육 시장에서 상당한 변화가 예상되는데 통계청의 보고에 따르면 2010년에서 2020까지 10년 동안 고등학생 수는 196만명에서 127만명으로 35% 감소하는 것으로 나타났다. 학생 수의 변화는 교원 수급문제와 직 간접적으로 연계되며, 이는 적정한 교육재정 배정 및 예산 확보와 함께 다시 학급 당 학생 수, 교사 1인당 주당 수업시수 등 교육의 양적 질적 부문에 매우 중요하게 영향을 미치게 된다. 이러한 상황에서 교육시스템 운용에 중요한 영향요인이며 결정요인으로 기능할 것으로 예상되는 재학 학생 수에 대한 정확한 예측모형의 제시는 향후 국가의 교육행정체제와 인사관리 방향성을 결정하는데 있어서 그 가치가 매우 높다고 사료된다. 이 연구에서는 시계열 분석기법의 특성 상 축적된 과거 데이터가 충분한 11개 시도의 고등학생 수 사례를 대상으로 한다. 주어진 실측 데이터에 대한 모형적합도 검정과 오차추정을 위해 다양한 시계열 예측모형과 오차 추정방식을 적용 하였다.
교육열이 강한 우리나라에서는 사교육은 언제나 뜨거운 감자이다. 교육대상 연령층의 인구수가 1990 년부터 빠르게 감소하기 시작했으며, 2005 년을 전후로 초등학생 수의 감소가 더욱 빨라지고 있다. 통계청 데이터에 따르면 2016 년 출생아 수는 40 만 6 천여명에서 2017 년은 35 만 7 천여명으로 향후에도 지속적으로 줄어들 추세이다. 이렇듯 매년 학생수가 감소함에도 불구하고 2018 년 사교육비 총액은 19 조 5 천억수준으로 2017 년 18 조 7 천억보다 8 천억원이 늘어 났다. 학생수는 전년보다 2.5% 줄었지만 사교육비는 반대로 4.4% 늘어났다. 이렇듯 사교육 시장이 심화 되게 되면 경쟁은 더욱 치열해 질 수 밖에 없으며 이 경쟁에서 살아 남기 위해서는 다양한 비즈니스 전략이 필요하며 특히 학생들의 이탈을 줄이는 것은 사업의 가장 중요한 포인트라고 볼 수 있을 것이다. 학원에서의 학생이 퇴원을 하는 이유에 대한 영향도를 분석하고 그 영향도 분석을 통해 학원 학생들의 퇴원 방지에 활용하고자 한다. 본 논문의 주요 연구 내용은 사교육을 대표하는 국내 사설 학원에서의 성적, 출결사항 및 학원 상담 내역 등의 다양한 학원 데이터들을 최적의 딥러닝 알고리즘 분석을 통한 퇴원 학생을 사전 예측하기 위한 논문임을 밝힌다.
지구과학은 실생활과 직접적으로 관련되거나 학생들이 친숙하게 생각하는 많은 개념들을 포함하고 있으며 이런 특성은 과학캠프나 자연탐사 활동에서 지구과학과 관련한 탐구주제가 학생들의 큰 호응을 얻는 사실을 설명할 수 있다. 하지만 정규 수업에서 이루어지는 지구과학 실험 수업은 교과서에 제시된 자료해석 위주의 실험이 많아 학생들의 흥미를 반감시키는 경우가 많으며 자료 측정과정에서 과학자가 느낄 수 있는 중요하고 귀중한 경험을 놓칠수 있다. 그런데 인터넷에서는 해양과 대기, 천문, 지질 각 분야에서 지속적으로 갱신되는 실시간 관측 자료를 제공해 주는 곳이 많으며 이 실시간 자료들을 고등학교의 지구과학 실험에 이용할 수 있도록 학습 프로그램을 개발하면 기존의 자료해석 실험이 가지는 한계를 극복하고 학생들의 지구과학에 대한 호응도를 높일 수 있으며 보다 다양한 탐구 능력을 향상 시킬 수 있다. 이러한 학습 프로그램의 특징은 탐구 중심 혹은 문제 해결 학습을 강조하는 현재의 교육 목표를 잘 반영할 수 있다. 본 연구의 목적은 인터넷에서 제공되는 지구과학 관련 실시간 자료들을 활용할 수 있는 고등학교 지구과학 학습 프로그램을 개발하고 이를 지원할 수 있는 홈페이지를 구축한 후 실제로 수업에 적용하여 교육적 효과를 확인하는 것이다. 연구 결과 실시간 자료를 이용하는 고등학교 학생들을 위한 지구과학 학습 프로그램을 12개의 주제에 대해서 완성했다. 먼저 지구과학실험 시간에 적용할 수 있는 2차시 분량의 학습 프로그램 6주제를 개발했는데 개발 주제는 '지진이 일어나고 있는 곳은 어디인가?', '진앙으로 판의 경계를 결정하기', '진앙의 위치를 찾아라', '암영대를 찾아라', '태양의 자전 주기를 측정하기', '태양활동' 이다. 각 주제별로 수업소개, 학습목표, 과정, 학습자료(학생 활동지, 기타 자료, 수업 내용과 관련한 실시간 자료 제공 사이트 목록), 평가 자료를 만들었다. 학생들의 활동 내용은 <지진이 일어나고 있는 곳은 어디인가?>의 주제를 예로 들면 학생들이 실시간으로 전 세계의 지진활동을 모니터하는 사이트에 접속하여 최근에 지진이 어디에서 일어났는지 알아보고 지난 30일 동안에 일어났던 규모 4 이상의 지진 자료를 다운 받아 세계 지도에 점으로 표시한다. 이 때 학생들은 손으로 진앙의 위치를 지도에 그리는 대신 엑셀의 그래프 기능을 이용하여 지도에 진앙의 위치를 나타내게 한다. 또 개인 과제 연구에 적용할 수 있는 학습 프로그램을 5가지 개발하여 학생들이 특정한 주제에 대하여 탐구 과제를 수행할 수 있게 했는데 개발된 주제는 '태양 활동으로 오로라 예측하기', '국제 우주 정거장을 찾아내자', '한반도 부근의 해양 기상과 해수의 물리적 상호 관계', '일기도 분석을 통한 태풍의 진로 예측', '우리 나라 조석 예측' 이다. 마지막으로 사이버 학습을 통해서 수업 시간의 제약 없이 과제 형태로 처치 가능한 학습 프로그램 개발 했는데 그 주제는 '태풍이 저위도에서 북상하는 이유?'이다. 개발된 프로그램 중 2차시 학습 프로그램은 과학고 중학생 영재반에게, 개인 탐구 과제는 과학고 1학년 학생들에게, 사이버 수업 형태는 과학고 2학년 학생에게 적용시켰다. 실시간 자료 활용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료 제공 사이트에 대한 메타 자료를 데이터베이스화했으며 이를 통해 학생들이 원하는 실시간 자료를 검색하여 찾을 수 있고 홈페이지를 방분했을 때 이해하기 어려운 그래프나 각 홈페이지가 제공하는 자료들에 대한 처리 방법을 도움말로 제공받을 수 있게 했다. 실시간 자료들을 이용한 학습은 학생들의 학습 의욕과 탐구 능력을 향상시켰으며 컴퓨터 활용 능력과 외국어 자료 활용 능력을 향상 시키는데도 도움을 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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