• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제12권10호
• /
• pp.216-226
• /
• 2012

본 연구는 학업중단 청소년 중 비행청소년과 일반청소년들의 주요 개인, 사회요인들을 비교하고 학업중단후의 경험에서의 차이를 살펴보았다. 연구자료는 전국 209명의 남녀학업중단 청소년들을 대상으로 한 설문조사 결과이다. 분석결과, 개인요인은 성별, 연령, 지적장애, 노동여부, 친부모동거와 거주지역이 유의미한 차가 있었다. 사회요인에서는 소속기관, 복학경험, 검정고시합격이 유의미했다. 학업중단후의 경험에는 각 경로, 학업중단 시점, 학업중단 자기평가가 유의미한 차가 있었는데 비행집단이 더 후회하는 것으로 나타났다. 일반집단의 직업교육욕구와 비행집단의 복학욕구가 높은 것으로 나타났다. 학업중단비행집단과 일반중단집단에는 개인사회적 요인과 학업중단후의 경험에의 차이에 근거하여 대상의 특성에 따른 다양한 교육개입과 정책을 제공해야할 것이다. 연구의 제한점과 학업중단청소년 중 비행과 일방청소년에 대한 개입방안과 대응에 대한 시사점도 논의되었다.

• Nutrition Research and Practice
• /
• 제8권1호
• /
• pp.94-102
• /
• 2014

Diet attrition and failure of long term treatment are very frequent in obese patients. This study aimed to identify pre-treatment variables determining dropout and to customise the characteristics of those most likely to abandon the program before treatment, thus making it possible to modify the therapy to increase compliance. A total of 146 outpatients were consecutively enrolled; 73 patients followed a prescriptive diet while 73 followed a novel brief group Cognitive Behavioural Treatment (CBT) in addition to prescriptive diet. The two interventions lasted for six months. Anthropometric, demographic, psychological parameters and feeding behaviour were assessed, the last two with the Italian instrument VCAO Ansisa; than, a semi-structured interview was performed on motivation to lose weight. To identify the baseline dropout risk factors among these parameters, univariate and multivariate logistic models were used. Comparison of the results in the two different treatments showed a higher attrition rate in CBT group, despite no statistically significant difference between the two treatment arms (P = 0.127). Dropout patients did not differ significantly from those who did not dropout with regards to sex, age, Body Mass Index (BMI), history of cycling, education, work and marriage. Regardless of weight loss, the most important factor that determines the dropout appears to be a high level of stress revealed by General Health Questionnaire-28 items (GHQ-28) score within VCAO test. The identification of hindering factors during the assessment is fundamental to reduce the dropout risk. For subjects at risk, it would be useful to dedicate a stress management program before beginning a dietary restriction.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제5권2호
• /
• pp.74-81
• /
• 2017

Recently, there are many companies that use systems based on artificial intelligence. The accuracy of artificial intelligence depends on the amount of learning data and the appropriate algorithm. However, it is not easy to obtain learning data with a large number of entity. Less data set have large generalization errors due to overfitting. In order to minimize this generalization error, this study proposed DGA(Dropout Genetic Algorithm) which can expect relatively high accuracy even though data with a less data set is applied to machine learning based genetic algorithm to deep learning based dropout. The idea of this paper is to determine the active state of the nodes. Using Gradient about loss function, A new fitness function is defined. Proposed Algorithm DGA is supplementing stochastic inconsistency about Dropout. Also DGA solved problem by the complexity of the fitness function and expression range of the model about Genetic Algorithm As a result of experiments using MNIST data proposed algorithm accuracy is 75.3%. Using only Dropout algorithm accuracy is 41.4%. It is shown that DGA is better than using only dropout.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제11권7호
• /
• pp.125-136
• /
• 2020

본 연구는 다문화 청소년의 학업중단 과정의 경험을 살펴보고 이들의 학교적응을 강화시킬 수 있는 실천 및 정책적 대안을 제시하는 것으로 목적으로 한다. 이를 위해 학업중단 다문화 청소년 4명을 대상으로 심층면접을 수행하였고, 현상학적방법을 활용하여 분석하였다. 그 결과 '위기의 가족', '학교부적응', '차별과 갈등', '학교폭력 피해', '학업중단 위기', '학업중단 숙려제도 미작동', '학교를 떠남' 등 7개 대주제와 19개 소주제가 도출되었다. 이러한 결과를 토대로 다문화 청소년의 학업중단 예방을 위한 기초자료를 제공하고자 한다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.109-115
• /
• 2021

The number of freshmen at universities is decreasing due to the recent decline in the school-age population, and the survival of many universities is threatened. To overcome this situation, universities are seeking ways to use big data within the school to improve the quality of education. A study on the prediction of dropout students is a representative case of using big data in universities. The dropout prediction can prepare a systematic management plan by identifying students who will drop out of school due to reasons such as dropout or expulsion. In the case of actual on-campus data, a large number of missing values are included because it is collected and managed by various departments. For this reason, it is necessary to construct a model by effectively reflecting the missing values. In this study, we propose a university student dropout prediction model based on eXtreme Gradient Boost that can be applied to data with many missing values and shows high performance. In order to examine the practical applicability of the proposed model, an experiment was performed using data from C University in Chungbuk. As a result of the experiment, the prediction performance of the proposed model was found to be excellent. The management strategy of dropout students can be established through the prediction results of the model proposed in this paper.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권7호
• /
• pp.380-390
• /
• 2020

사이버대학교는 20대 중심의 일반대학교 학생보다 사회적 배경, 경제적 요인, IT 지식 및 활용능력 등. 복잡한 교육환경의 변화 요인으로 신입생들의 중도탈락이 높은 실정이다. 따라서 사이버대학교 학생은 일반대학교와 다른 중도탈락 방지 대책과 개선 방법이 필요하다. 본 연구에서는 A 사이버대학의 2017년 및 2018년 1학기 중도탈락에 영향을 미치는 요인을 추출하고 '의사결정트리모델'을 통하여 중점관리 및 상담기준을 분류하여 주요 요인을 도출하였다. 각 주요 요인에 대하여 의사결정 적용기준과 주차별 추진방법을 제시하여 '중도탈락개선모형'으로 구현하였다. 그리고 2019년 1학기 신입생을 대상으로 실제로 운영되고 있는 사이버대학 강의운영에 적용하였다. 그 결과 '중도탈락개선모형'을 적용한 신입생의 중도탈락률은 4.2% 감소하였고 학업지속비율은 11.4% 증가하였다. 본 연구의 주요한 의미는 설문지 조사와 사이버대학 LMS(Learning Management System) 학습활동 결과를 동시에 적용하여 객관적인 분석을 하였다는 것이다. 그러나 학생 자료에 대한 정량적인 요인분석은 되었지만, 정성적인 요인분석이 반영되지 못하였고 연구의 구조적인 한계점이 있어 후속연구가 필요하다. 본 연구에서 구현된 개선모형은 사이버대학의 중도탈락률 및 학업지속비율 개선에 유효하게 적용될 것으로 기대한다.

• 한국사회복지학
• /
• 제53권
• /
• pp.75-104
• /
• 2003

본 연구에서는 한국의 교육제도라는 현실에 기반하여 청소년들의 학업중퇴의 경험을 분석함으로써 학업중퇴 청소년들의 경험과정과 유형을 도출하고자 했다. 이를 위해 학업중퇴 경험이 있는 만 16세-23세의 청소년 30사례를 대상으로 심층 면접했고, Strauss와 Corbin의 현실기반이론 접근을 통하여 분석하였다. 분석 결과 한국 청소년들의 학업중퇴 경험은 학교라는 제도의 구속으로부터는 해방되지만 학생 신분으로서 누릴 수 있는 다양한 소속감과 혜택을 모두 상실, 포기해야 하는 모순된 경험과정으로 나타났다. 청소년들이 학교를 중퇴하는 원인으로는 자기실현욕구에서부터 학교좌절, 상처, 비행 등에 이르기까지 다양했으며 대부분 원인들이 복합적, 순차적으로 기여하는 것으로 나타났다. 또한 중퇴가 이루어지는 형식이 자발적이었는지 얼마나 이후의 생활에 대해 고민하고 준비했는지가 중요한 조건으로 나타났다. 한편, 학업 중퇴 결정을 내린 이후 과정에서는 주변의 정서적 또는 정보적 지원이 있었는지 여부에 따라 새로운 시도에 대해 적극적 또는 소극적이 될 수도 있었다. 이상에서 도출한 주요 조건에 따른 유형화를 시도한 결과, 성공적인 '자기탐구형'에서부터 지속적인 시행착오과정에 있는 '혼란형', 무조건 나오고 보자 해서 나온 '탈출형', 비행 문제도 심각한데다가 개인적, 환경적 자원도 가장 열악하여 중퇴를 계기로 더 힘든 나락으로 떨어지게 되는 '자포자기형'으로 구분되었다. 한편, 시간적 순서를 통해서 살펴본 과정 분석에서는 의미상실의 단계, 탈학교 단계, 사회적 실험과 경험의 단계, 새로운 의미부여 단계의 4단계로 이루어지는 것으로 나타났다. 논의에서는 이러한 결과를 기반으로 학업 중퇴라는 결정이 내려지기까지 그리고 이후에 어떠한 적응과정을 겪는지를 확인함으로써 각 유형에 따른 적응 과정별 원조방안에 대해 논의하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제10권3호
• /
• pp.404-412
• /
• 2010

본 연구는 사이버대학생의 개인적 변인, 교육기관 변인, 사회적 변인이 중도탈락의도 결정에 미치는 영향을 알아봄으로 사이버대학생의 중도탈락동기를 낮추고 학업 지속 환경을 조성하는데 기초 자료를 제시하고자 하였다. 이를 위하여 A사이버대학에 재학생을 대상으로 편의 표집법(convenience sampling)을 이용하여 2009년 4월 1일부터 5월 31일까지 500명에게 설문을 의뢰하였다. 수집된 336명의 자료 중 응답내용이 불성실하다고 판단되거나 중다반응으로 유효하지 않은 자료 총 32명 응답분량을 제외하여 본 연구에서는 총 304부를 분석에 사용하였다. 자료분석은 SPSS for Winow 15.0을 활용하여 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 개인의 흥미변인이 중도탈락 의도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 교육기관 환경적 변인이 중도탈락 의도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 셋째, 사회적 환경변인이 중도탈락 의도에 영향을 주는 것으로 나타났다. 넷째, 개인, 교육기관, 사회적 변인이 사이버 대학생의 중도탈락 의도에 미치는 영향 중 개인 변인만이 통계적으로 유의미하게 중도탈락 의도를 결정하지 않게 하는 데 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제17권3호
• /
• pp.630-644
• /
• 2021

Educational data analysis is attracting increasing attention with the rise of the big data industry. The amounts and types of learning data available are increasing steadily, and the information technology required to analyze these data continues to develop. The early identification of potential dropout students is very important; education is important in terms of social movement and social achievement. Here, we analyze educational data and generate predictive models for student dropout using logistic regression, a decision tree, a naïve Bayes method, and a multilayer perceptron. The multilayer perceptron model using independent variables selected via the variance analysis showed better performance than the other models. In addition, we experimentally found that not only grades but also extracurricular activities were important in terms of preventing student dropout.

• 대한치과기공학회지
• /
• 제42권4호
• /
• pp.362-371
• /
• 2020

Purpose: The following study seeks to ascertain the motivations behind students' academic major selection and to identify the obstacles they encounter in the transition to university life, with the objective of providing information necessary to adapt well to the university and the course. Thereby, we aim to supply basic resources needed in the development of a university adaptation program to prevent academic dropout. Methods: Between October 1, 2019 and November 29, 2019, a self-administered questionnaire was distributed to a study sample consisting of students currently attending dental technology courses in Gangwondo and Gyeonggido. A total of 474 (94.8%) responses to the questionnaire were received and used for the final analysis. Results: Factors including major selection motivation, intrinsic motivation (p<0.001), academic adjustment (p<0.001), social adjustment (p<0.01), and institutional adjustment (p<0.05) all had negative relationships with academic dropout intention. Personal-emotional adjustment (p<0.001), however, showed a positive relationship with dropout intention. The explanatory power of the model was found to be 50.0%. Conclusion: This research shows that intrinsic motivation and personal-emotional adjustment diminish academic dropout intention. Therefore, it is recommended that diverse postenrolment course-adjustment programs should be developed to improve students' confidence in their choice of study, their adjustment to the course, and their level of satisfaction.